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如何基于DataX做增量数据同步？

内容目录 一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考 一、DataX数据同步原理 DataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本...从日志看到以下内容就代表同步任务执行成功: 三、增量同步的思考 当然,我们对数据的同步并不是每次都需要做全量同步,那么如果某些表已经做过一次存量同步之后,如何做增量同步呢?...当然增量同步不等于实时和近实时同步,更多的是用于数据备份和离线计算场景,Datax本身也不擅长做这些事情,如果有实时和近实时诉求可以使用其他方式,比如binlog解析工具canal等。...做增量同步,因为T+1或者T+n同步过去的数据可能还会发生变更,如果不做处理那么就存在同步数据严谨性和准确定问题,如果做补偿处理反而把同步流程又变的及其复杂,所以这种还是考虑其他更好更适合的方案。...所以使用Datax通过离线的方式做数据增量同步更适合那种,数据生命周期比较短的场景,比如充值、提现和游戏订单等等,以及那些对边缘数据准确度不高的场景。

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基于 DTS 同步 MySQL 全增量数据至 CKafka，构建实时数仓的最佳实践

基于 DTS 的数据集成方案 DTS 在做数据集成方案的初期，产研团队做了非常充分的调研，并分析出了用户的核心诉求，主要聚焦以下四个方面： 支持全量+增量数据同步：方便快速将全量+增量数据全部同步至下游数据分析工具中...DTS 的「数据订阅」模块可以应用于数据集成并分发到下游的场景中，但订阅模块主要处理增量数据，无法实现全量+增量一起同步。...经过多次的技术探讨和验证后，我们最终决定基于「数据同步」模块来做数据集成，技术方案：数据源先通过 DTS 同步数据到 CKafka，再从 CKafka 消费数据投递到数据湖仓。...使用 DTS 数据同步模块来做数据集成，可以满足全量+增量一起同步的诉求，但在大数据场景下，又不得不面临两个问题：对于大表（如10亿行以上），如何提升同步作业效率？...于是 DTS 通过对数据做标记，标识数据同步位置，以此来实现数据准确同步。

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使用 DataX 增量同步数据

使用 DataX 增量同步数据 关于 DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive...、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。...关于增量更新 DataX 支持多种数据库的读写， json 格式配置文件很容易编写， 同步性能很好， 通常可以达到每秒钟 1 万条记录或者更高， 可以说是相当优秀的产品， 但是缺乏对增量更新的内置支持。...其实增量更新非常简单， 只要从目标数据库读取一个最大值的记录， 可能是 DateTime 或者 RowVersion 类型， 然后根据这个最大值对源数据库要同步的表进行过滤， 然后再进行同步即可。...CSV 文件； 用 Shell 脚本来读取 CSV 文件， 并动态修改全部同步的配置文件； 执行修改后的配置文件， 进行增量同步。

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基于DTS的大数据同步，如何选择最佳方案？

一、前言 在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓》一文中，我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务，将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。...DTS目前针对大数据集成场景提供了两种技术方案： 方案一：采用「数据同步」服务，将源端的全量+增量数据同步到用户自行维护的Ckafka中，再通过消费程序，将消息投递到数据湖仓。...基于现有的同步能力以及对用户需求的深入调研，DTS团队形成了到Kafka的数据同步方案，即采用全量+增量数据一起的同步方式，将数据源先同步到Ckafka，再从Ckafka消费数据投递到数据湖仓。...2.3 数据同步到Kafka 数据同步到Kafka的实现方案如下： DTS会获取源端的全量+增量数据，并将其无缝衔接同步到消息队列CKafka中，由于目标端是用户自己的Kafka，因此可灵活配置。...数据订阅：适用于增量数据同步，目标端Kafka为DTS内置Kafka，需要在腾讯云内网与DTS同地域的VPC中进行消费。

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腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓

关于DTS 选择DTS做数据集成是因为DTS有着技术上的天然优势。...其次，提供全增量一体的数据集成能力是当前业界的主流发展方向，而DTS本身就具备此能力，DTS在数据库之间的同步机制，原生就采用全增量无缝衔接的同步机制，既能保证数据一致性，又能保证数据的实时性。...经过多次的技术探讨和验证后，我们最终决定基于「数据同步」模块来做数据集成，技术方案：数据源先通过DTS同步数据到Ckafka，再从Ckafka消费数据投递到数据湖仓。...使用DTS数据同步模块来做数据集成，可以满足全量+增量一起同步的诉求，但在大数据场景下，又不得不面临两个问题：对于大表（如10亿行以上），如何提升同步作业效率？...要保证同步到Kafka的数据一条都不丢，那么所有的数据就需要有迹可循，哪些已经同步过了、哪些还没有同步过，都必须清楚可查。于是DTS通过对数据做标记，标识数据同步位置，以此来实现数据准确同步。

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DTS双向同步的实现思路探索

某云厂商的DTS白皮书介绍：与单向增量同步类似， 模拟Slave来获取增量数据。 同时UDTS对写下去的数据做标记，当有新的Binlog Event的时候， 会先检查是否有标记。...如果有标记则说明是循环数据，直接丢弃，如果没有标记则加上标记写到对端。据此，我们可以基于debezium来实现一个双向同步脚本DEMO（只是demo代码）。...*/" in event_query: print("检测到debezium标识，这个event是dts同步产生的sql，将跳过") # continue # 如果...目前测试发现有未知的bug，具体现象：如果一次性写入1w条记录，则dts到dest的写入过程中不会丢数据如果一次性写入5w或者更多的记录，则dts到dest的写入过程中会出现丢数据的情况已经验证过kafka...里面的数据是没有缺失的，因此问题出在了dts到dest的写入过程中，但是try except并没有捕获到丢数据的报错日志

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详解 canal 同步 MySQL 增量数据到 ES

canal 是阿里知名的开源项目，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。这篇文章，我们手把手向同学们展示使用 canal 将 MySQL 增量数据同步到 ES 。...，加工，分发的工作eventStore 数据存储metaManager 增量订阅 & 消费信息管理器真实场景中，canal 高可用依赖 zookeeper ，笔者将客户端模式可以简单划分为：TCP...因为 MQ 模式的优势在于解耦 ，canal server 将数据变更信息发送到消息队列 kafka 或者 RocketMQ ，消费者消费消息，顺序执行相关逻辑即可。...:3306# username/password,数据库的用户名和密码...canal.instance.dbUsername = canalcanal.instance.dbPassword = canal...7 写到最后canal 是一个非常有趣的开源项目，很多公司使用 canal 构建数据传输服务( Data Transmission Service ，简称 DTS ) 。

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详解 canal 同步 MySQL 增量数据到 ES

canal 是阿里知名的开源项目，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。这篇文章，我们手把手向同学们展示使用 canal 将 MySQL 增量数据同步到 ES 。...，加工，分发的工作eventStore 数据存储metaManager 增量订阅 & 消费信息管理器真实场景中，canal 高可用依赖 zookeeper ，笔者将客户端模式可以简单划分为：TCP...因为 MQ 模式的优势在于解耦 ，canal server 将数据变更信息发送到消息队列 kafka 或者 RocketMQ ，消费者消费消息，顺序执行相关逻辑即可。...:3306# username/password,数据库的用户名和密码...canal.instance.dbUsername = canalcanal.instance.dbPassword = canal...7 写到最后canal 是一个非常有趣的开源项目，很多公司使用 canal 构建数据传输服务( Data Transmission Service ，简称 DTS ) 。

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canal-基于mysql的增量数据同步安装配置

canal-基于mysql的增量数据同步安装配置 早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。...不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，从此开启了一段新纪元.../48) mysql主从同步工作原理 ?...log events拷贝到它的中继日志(relay log)； slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。...canal.instance.mysql.slaveId=0 # position info canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306     ##这里改成自己的数据库地址

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ClickHouse单机部署以及从MySQL增量同步数据

故引进clickhouse，关于clickhouse在17年本人就开始关注，并且写了一些入门的介绍，直到19年clickhouse功能慢慢的丰富才又慢慢的关注，并且编写了同步程序，把mysql数据实时同步到...之所以使用 7.0 的系统是因为同步数据的程序是用python写的，而且用到的 一个核心包：python-mysql-replication 需要使用python 2.7的环境。...导数据的命令来建表）,在建表之前需要进行授权，因为程序同步也是模拟一个从库拉取数据....'default' #字段大小写. 1是大写，0是小写 column_lower_upper=0 # 需要同步的数据库 [only_schemas] schemas='yayun' # 需要同步的表...目前数据一致性没有什么问题。当然同步的表需要有自增主键，否则有些情况比较难处理。延时也比较小。数据的延时以及数据的一致性都有监控。

5.4K11

java实操｜mysql数据增量同步到kafka

1，数据先入mysql集群，再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的，如何再高效的将数据写入kafka呢？ A),在表中存在自增ID的字段，然后根据ID，定期扫描表，然后将数据入kafka。...B),有时间字段的，可以按照时间字段定期扫描入kafka集群。 C),直接解析binlog日志，然后解析后的数据写入kafka。 ? 2，web后端同时将数据写入kafka和mysql集群 ?...comment '手机号',birthday date not null comment '出生日期'); 2，binlog日志解析 两种方式： 一是扫面binlog文件(有需要的话请联系浪尖) 二是通过复制同步的方式...这个时候我们就要自己做sql的解析，将query的sql解析成字段形式的数据，供流式处理。解析的格式如下： A),INSERT ? B),DELETE ? C),UPDATE ?...消息队列的订阅者可以根据需要随时扩展，可以很好的扩展数据的使用者。 消息队列的横向扩展，增加吞吐量，做起来还是很简单的。这个用传统数据库，分库分表还是很麻烦的。

2.2K10

基于rsync的文件增量同步方案

实现增量传输的主要过程，就是差异检测和差异数据组织及传输，前者是rsync增量传输算法的核心。 rsync增量传输算法是一种滑动块差异检测算法。...需要增加的签名文件存储空间，也是成本很低的。 云盘的文件增量同步方案 基于上面介绍的rsync工具的传输步骤，并借鉴zsync增量下载的思路，制定云盘文件增量同步方案，如下图所示： ? ?...，主要是基于这些考虑： ① 防止delta管理的复杂； ② 有完整文件，下载简单，浏览器下载可以直接通过mss（美团云对象存储服务，犀牛云盘的文件数据的存储工具） tempurl下载； ③ 增量同步出问题还可以降级服务...下面根据找到的资料做一下描述： CDC算法是一种变长分块算法，它应用数据指纹（如Rabin指纹[5]）将文件分割成长度大小不等的分块策略。...数据同步算法研究. CSDN博客.

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数据库增量数据同步，用Canal组件好使吗？

Canal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库binlog的增量订阅和消费组件，它的主要工作原理是伪装成MySQL slave，模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Master发送dump...3.同步MQ与缓存 前面只是简单实现了监听mysql，接下来重点实现数据同步至MQ和redis缓存，需预先安装好rocketmq和redis并启动，本次使用的是rocketmq4.8.0，redis5.0...canal服务同步接口： /** * Canal同步服务 */ public interface CanalSyncService { /** * 处理数据 *...Redis异步更新 启动项目进行验证，修改code_holder表的数据，如添加type=1,code=dd的一条数据。...查看redis可以看到对应的缓存： 更新该条数据，重新查看： 删除该条数据，redis中也会删除该缓存： 至此，Canal成功利用mq将mysql数据同步至redis。

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利用logstash将mysql多表数据增量同步到es

同步原理: 第一次发送sql请求查询,修改时间参数值是为系统最开始的时间（1970年）,可以查询的 到所有大于1970年的数据,并且会将最后一条数据的update_time时间记录下来, 作为下一次定时查询的条件...我的数据库是5.7版本,我这里下载5.1.47的驱动了,当然如果你们的数据库是8.0以上的版本,那么就下相应的版本就行 ?.../config/user.conf 可以看到下图,如我标记的地方,logstash在第一次进行同步数据,会先从1970年开始,进行一次同步数据 ?...之后每隔一分钟,会以最后的update_time作为条件,查询是否同步数据,如果查询的结果update_time时间大于所记录的update_time时间,则会继续同步数据,接下来在记录最后一次同步的update_time...那如何证明,能够多表同步呢,很简单,我们修改两个表的数据,看是否都能查询的到,如下图,就可以证明商品表和用户表,都是根据各自表的最后时间进行同步的数据的 ? ? ? 注意:有数据才会创建索引哦

3.7K40

kafka源码系列之mysql数据增量同步到kafka

1，数据先入mysql集群，再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的，如何再高效的将数据写入kafka呢？ A),在表中存在自增ID的字段，然后根据ID，定期扫描表，然后将数据入kafka。...B),有时间字段的，可以按照时间字段定期扫描入kafka集群。 C),直接解析binlog日志，然后解析后的数据写入kafka。 ? 2，web后端同时将数据写入kafka和mysql集群 ?...comment '手机号', birthday date not null comment '出生日期' ); 2，binlog日志解析 两种方式： 一是扫面binlog文件(有需要的话请联系浪尖) 二是通过复制同步的方式...这个时候我们就要自己做sql的解析，将query的sql解析成字段形式的数据，供流式处理。解析的格式如下： A),INSERT ? B),DELETE ? C),UPDATE ?...消息队列的订阅者可以根据需要随时扩展，可以很好的扩展数据的使用者。 消息队列的横向扩展，增加吞吐量，做起来还是很简单的。这个用传统数据库，分库分表还是很麻烦的。

5.1K70

使用ogg实现oracle到kafka的增量数据实时同步

Oracle Golden Gate软件是一种基于日志的结构化数据复制备份软件，它通过解析源数据库在线日志或归档日志获得数据的增量变化，再将这些变化应用到目标数据库，从而实现源数据库与目标数据库同步。...PS:源端是安装好了Oracle的机器，目标端是安装好了Kafka的机器，二者环境变量之前都配置好了。...shutdown immediate 启动实例并加载数据库，但不打开 startup mount 更改数据库为归档模式 alter database archivelog; 打开数据库 alter...add rmttrail /data/ogg/dirdat/to,extract pukafka 配置define文件(Oracle与MySQL，Hadoop集群（HDFS，Hive，kafka等）等之间数据传输可以定义为异构数据类型的传输...kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 在列表中显示有test_ogg则表示没问题 通过消费者看是否有同步消息 kafka-console-consumer.sh

1.2K20

利用OGG实现Oracle到Kafka到Greenplum的增量数据同步

墨墨导读：本文来自墨天轮用户 肖杰 的投稿，介绍用OGG实现Oracle到Kafka到Greenplum的增量数据同步的全过程。...墨天轮主页：https://www.modb.pro/u/6722 背景 在大数据库时代，数据经常需要在不同的数据库之间流动、整合，并要求具有一定的实时性，传统的通过脚本定时，批量同步的方式根本无法满足需求...本文基于Oracle OGG，Kafka消息队列实现Oracle到Greenplum之间的准实时同步（实测延时在ms级别）。...八、测试 测试环境，目标端没有做初始化，运行结果如下： 抽取到kafka的数据，json格式： {"table":"CCPS.CCPS_UNNORMAL_TRADERECORD","op_type"...作者 肖杰：云和恩墨Oracle技术顾问，长期服务于银行，金融，能源等行业的数据中心，8年数据库运维经验，擅长Oracle，PostgreSQL等数据库高可用设计和运维故障处理，异常恢复，升级迁移，性能优化

1.7K10

kafka源码系列之mysql数据增量同步到kafka

1，数据先入mysql集群，再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的，如何再高效的将数据写入kafka呢？ A),在表中存在自增ID的字段，然后根据ID，定期扫描表，然后将数据入kafka。...comment '手机号', birthday date not null comment '出生日期' ); 2，binlog日志解析 两种方式： 一是扫面binlog文件(有需要的话请联系浪尖) 二是通过复制同步的方式...这个时候我们就要自己做sql的解析，将query的sql解析成字段形式的数据，供流式处理。解析的格式如下： A),INSERT ? B),DELETE ? C),UPDATE ?...消息队列的订阅者可以根据需要随时扩展，可以很好的扩展数据的使用者。 消息队列的横向扩展，增加吞吐量，做起来还是很简单的。这个用传统数据库，分库分表还是很麻烦的。...欢迎大家进入知识星球，学习更多更深入的大数据知识，面试经验，获取更多更详细的资料。

2.3K30

一次做数据报表的踩坑经历，让我领略了数据同步增量和全量的区别

紧接着回想起当初进行数据同步时，使用的增量导入，当时的理解是：如果数据有更新，根据更新字段，每天定时将最新的数据同步，然后覆盖掉旧的数据。  ...结果猜测： 增量导入数据，如果数据有更新，就会定时将新的数据进行同步且旧的数据依然存在，不会被覆盖。 真正的结论到底是什么？增量导入数据是如何同步的呢？与全量导入的区别到是什么？...增量的基础是全量，就是要使用某种方式先把全量数据拷贝过来，然后再采用增量方式同步更新； 抓取某个时刻（更新时间）或者检查点（checkpoint）以后的数据来同步，不是无规律的全量同步。...全量是有规律的、周期性的；增量是无规则、无规律的； 增量的基础是全量； 全量会让新的数据覆盖掉旧的数据，而增量无法覆盖旧数据； 回想一下之前对增量的理解：如果数据有更新，根据更新字段，每天定时将最新的数据同步...无论是做逻辑复杂的业务系统，或是做海量数据的大数据处理系统，究其根本，也就是在和千千万万的数据在打交道。

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