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
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
1、"调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险;
本周赠书《性能之巅》第2版 我们公司有个项目的数据量高达五千万，但是因为报表那块数据不太准确，业务库和报表库又是跨库操作，所以并不能使用 SQL 来进行同步。当时的打算是通过 mysqldump 或者存储的方式来进行同步，但是尝试后发现这些方案都不切实际： mysqldump：不仅备份需要时间，同步也需要时间，而且在备份的过程，可能还会有数据产出（也就是说同步等于没同步） 存储方式：这个效率太慢了，要是数据量少还好，我们使用这个方式的时候，三个小时才同步两千条数据… 后面在网上查看后，发现 DataX 这
先在源端 MySQL 用如下脚本创建测试表，以及写入10000条数据用于迁移测试。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候，也涉及到数据集成交换的事情，但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中，对于数据采集的实时性要求出现变化，对于数据采集集成的类型也出现多样性，这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台，本期介绍DataSimba的数据采集平台。
昨天做了一个数据迁移流程的优化，直到发生了一些严重的问题，才明显重视起来这个问题。
数仓的基础是数据，没有数据，那么数仓就是一个空壳，数据的来源有很多，我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案，还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序，数据的采集我们一般分为全量和增量，对于一些业务场景，也需要二者配合使用。
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作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
最近在做MySQL向infobright的迁移工作，用的方法是shell脚本的方法。之前听说过有datax的方法也可以做数据流转，今天下班后，就试了试datax的方法，整个过程还是比较顺利的。记录一下。
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。
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
公司要搞数据平台，首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中，原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具，但是数据存储到各个地方，mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库，同步起来头都大了
Oracle GoldenGate 是一款实时访问、基于日志变化捕捉数据，并且在异构平台之间迚行数据传输的产品。GoldenGate TDM是一种基于软件的数据复制方式，它从数据库的日志解析数据的变化（数据量只有日志的四分之一左右）。GoldenGate TDM将数据变化转化为自己的格式，直接通过TCP/IP网络传输，无需依赖于数据库自身的传递方式，而且可以通过高达10:1的压缩率对数据迚行压缩，可以大大降低带宽需求。在目标端，GoldenGate TDM可以通过交易重组，分批加载等技术手段大大加快数据投递的速度和效率，降低目标系统的资源占用，可以在亚秒级实现大量数据的复制，并且目标端数据库是活动的。
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
背景介绍，因为需求是外部数据和内部生产数据之间需要通步，因此dataworks的数据同步模块的源端和目标是不支持多网络环境，要么公网，要么内网，因此这种需求我们的dataworks是不能使用的，我们调研了两个工具，一个是dataxweb ,一个是dolphinscheduler ，今天的篇幅主要讲解一下搭建的dataxweb的流程。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
Datax 一般比较适合于全量数据同步，对全量数据同步效率很高（任务可以拆分，并发同步，所以效率高），对于增量数据同步支持的不太好（可以依靠时间戳+定时调度来实现，但是不能做到实时，延迟较大）。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。
Greenplum（以下简称GP）支持多种数据导入方法，比如GP自带的gpfdist，通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中，再比如GP自带的COPY命令，能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外，还有一些比较优秀的第三方导入工具，本文主要介绍DataX。
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据，已应用于数百家企业生产，也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
摘要：本文整理自 OceanBase 技术专家王赫（川粉）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
DataX 是阿里内部广泛使用的离线数据同步工具/平台，可以实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式，目前已开源，代码托管在github
随着公司规模的增长，对大数据的离线应用开发的需求越来越多，这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
总结一下，本文介绍了10种常见的 CDC 组件和方案，个人觉得还不错，如果还有其他好用的 CDC 组件，欢迎在评论区分享分享。
DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库（MySQL、Oracle 等）、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。
在做DataX项目测试的时候又收到github的推荐邮件，推荐了一个datax-web的开源项目，这不是瞌睡遇到枕头，再研究研究这个项目是不是符合数据同步的要求。
服务框架的功能侧重点往往不尽相同，因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务，数据采集服务，数据交换服务等等
为了实现两个数据库之间的数据交换，企业级有ODI等，此处尝试DataX做小型数据交换。
ChunJun（原 FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018 年 4 月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在 github 上开源了 FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX 得到了快速发展。
本系列文章就是向大家介绍， 从 SQL Server 迁移到 MySQL 所面临的问题和我们的解决方案。
ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在github上开源了FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX得到了快速发展。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
整个架构图分为三层，从下往上看，最下面一层是数据安全，包括受限域认证系统、加工层权限系统，应用层权限系统，安全审计系统，来保证最上层数据集成与处理的安全；
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用，主要分为５个部分进行介绍：1. 建设背景，2. 为什么选择Hudi，3. Hudi数据同步，4. 存储类型选择及查询优化，5. 未来发展与思考。
纪成，携程数据开发总监，负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
最近完成了一套mariadb10.10.x的库到mysql8.0的迁移。给大家分享一下实践过程以及对mysql数据库数据迁移的一些简单思路。
随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件，并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合，完美地实现了计算与存储的分离。Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。本质来说Hudi是整合现有的技术方案实现的，属于新瓶装旧酒，Hudi内部需要整合各种组件（存储、Indexer、Compaction，文件分区），为了达到通用及灵活性，每个组件会有大量的配置参数需要设置，且各种组件 的配置是有关联性的，所以对与新手来说要构建一个生产环境中可用的数据库方案，面对一大堆配置往往会望而却步。本文就向大家介绍如何通过TIS来改善Hudi数据湖实例构建流程，从而大幅提高工作效率。
摘要：本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：
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