–check-column：用来指定一些列，这些列在导入时候检查是否被作为增量数据；
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/141054.html原文链接：https://javaforall.cn
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
嗨喽，大家好，我是创作新人，新时代新的农民工小赵，在今年的七月结束了大学生活，目前在一家大数据公司做开发。对于初入职场的同学来说，在实际的工作开发中会遇到各种各样问题，将问题沉淀、输出、总结，才会让后面的路走的越来越轻松。那么，接下来我会通过以下几个方面进行分享。
随着公司项目的发展，单台redis的性能逐渐达到瓶颈，为了保证业务的正常运行，必须对单台redis进行扩展，组建redis的集群。在这次集群组建的过程中我们采用了豌豆荚开源的codis集群来承接业务需求，通过再开多个实例的方式来分担redis的业务压力。具体的codis集群搭建的过程就不在此赘述，本文主要记录线上redis数据迁移到codis中的过程。
Oracle数据库有三种标准的备份方法，它们分别是导出／导入（EXP/IMP）、热备份和冷备份。导出备件是一种逻辑备份，冷备份和热备份是物理备份。 一、 导出／导入（Export／Import） 利用Export可将数据从数据库中提取出来，利用Import则可将提取出来的数据送回到Oracle数据库中去。 １、 简单导出数据（Export）和导入数据（Import） Oracle支持三种方式类型的输出： （１）、表方式（T方式），将指定表的数据导出。 （２）、用户方式（U方式），将指定用户的所有对象及数据导
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。
要想实现增量导入，完全可以不使用Sqoop的原生增量特性，仅使用shell脚本生成一个以当前时间为基准的固定时间范围，然后拼接Sqoop命令语句即可。
接上一篇文章使用Xtrabackup备份MySQL数据库，下面介绍使用Xtrabackup实现MySQL数据库的增量备份
序：map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句，将会拿到所有数据到map的客户端，安装jdbc的原理，数据全部缓存在内存中，但是内存没有出现爆掉情况，这是因为1.3以后，对jdbc进行了优化，改进jdbc内部原理，将数据写入磁盘存储了。
摘要 通常我们要进行数据迁移，可以使用的方案有很多，比如数据泵、RMAN、GoldenGate，甚至是第三方同步软件DSG、DDS等。但是对于传统的迁移方式来说，数据量越大，需要的停机时间越长。增强版
MongoDB是可以使用复制集的方式完成数据高可用，其实也不会丢数据，但是公司一般还是会要求有一个备份的库。而且在一些网络不能连通的情况（中间需要跨多个网络），就还需要实现手工的增量备份。本文介绍如何使用oplog完成MongoDB的增量备份。 数据准备 tenmao_mongo:PRIMARY> use blog switched to db blog tenmao_mongo:PRIMARY> db.article.insert({title:"one"}) WriteResult({ "nIns
sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
Ceph的快照技术本来只是用来进行RBD或者Pool的回滚，但管理员可以利用快照进行Image的异地备份和容灾。本文首先介绍Ceph的快照技术的使用方法，然后提出一种初级的异地备份方案，管理员可以以此为基础，创造更自动更智能的备份容灾方案。
Sqoop 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，它是Hadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入。支持全表导入，也支持增量数据导入机制，Sqoop工作机制利用MapReduce分布式批处理，加快了数据传输速度和容错性。
Oracle的备份与恢复有三种标准的模式，大致分为两大类，备份恢复(物理上的)以及导入导出(逻辑上的)，而备份恢复又可以根据数据库的工作模式分为非归档模式(Nonarchivelog-style)和归档模式(Archivelog-style),通常，我们把非归档模式称为冷备份，而相应的把归档模式称为热备份，他们的关系如下所示
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。
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。
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入，详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式，并通过实例介绍了具体操作。
在小程序的上传过程中，网络端管理后台仅支持上传最高不超过 10Mb 的小程序代码包。而解决代码包大小限制的最佳方法就是：分包上传。
sqoop job --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://ip:port/sqoop --list
从GreatSQL 8.0.32-25版本开始，新增Rapid存储引擎，该引擎使得GreatSQL能满足联机分析（OLAP）查询请求。
下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务：“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。此业务数据质量管理重点放在 ODS层，EDS层（DWD层、DWS层）、DM层几个方面，每层数据校验的内容不一样，我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控。
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作者简介 谢金融 云和恩墨东区交付部 Oracle 工程师，多年来从事 Oracle 第三方服务，曾服务过金融、制造业、物流、政府等许多行业的客户，精通数据库迁移、性能优化和故障诊断。 本文由恩墨大讲
本系列的定位是对XTTS及相关技术进行深入的学习研究。作为本系列的开篇，本着实用性的原则，我先把一次实际生产环境U2L的迁移实战实施方案进行提炼简化，旨在能清楚说明该如何使用XTTS这种解决方案来进行U2L迁移，先达到可以跟着做下来的初级目标，如果有兴趣再去深入研究相关细节。
1、简介 Xtrabackup是由percona提供的mysql数据库备份工具，据官方介绍，这也是世界上惟一一款开源的能够对innodb和xtradb数据库进行热备的工具。特点： (1)备份过程快速、可靠； (2)备份过程不会打断正在执行的事务； (3)能够基于压缩等功能节约磁盘空间和流量； (4)自动实现备份检验； (5)还原速度快；
前段时间测试了一下GoldenGate，结合我之前的一些尝试，对于小机环境的迁移，思路是逐步清晰了起来。 需求的核心是跨平台迁移数据库，最好能够升级到新的版本，对于一个核心系统的一主两备，需要保证数据
贴源层，一般来说抽取的是源系统的数据，是一个数据缓冲区，和源系统保持一致，但并不是说贴源层的数据就可原来的一模一样不变了
本需求将模拟从MySQL中向Hive数仓中导入数据，数据以时间分区。测试两种导入场景，一种是将数据全量导入，即包含所有时间分区；另一种是每天运行调度，仅导入当天时间分区中的用户数据。
apache doris在小米演进架构中的应用，原来的方式是来自各平台的数据，都要有一个数据汇总的平台，但是由于数据量巨大，如果还用传统的mysql来做数据筛选，mysql的查询语句会变得越来越复杂，而且每天产生的都是pb级别的数据量，这种级别的数据，不搭建hadoop大数据平台的话，根本没有这样海量数据的处理能力。但是要维护一个大数据处理平台，运维成本是相当高的。而且每进行一次数据的汇总运算的话，可能服务集群的所有资源都要让度出来供该次运算得出结果，对整体集群的上其他一些服务的影响也特别大，所以引入了apache doris平台。支持了本地数据的上传，支持insert into select from的查询语句，也支持routing keys直接订阅kafka的broker(这好像是rabbitmq中的概念呀)，这些数据导入之后，就可以在apache doris进行汇总了。现在apache doris已经在天星数科、新零食、用户画像、BI广告投放等业务上广泛被使用，大大提高的服务的运算性能。服务的演进过程也是宽查询，就是建立相应的表
摘要： 主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。
在生产环境中，经常遇到将数据库中的数据写入ClickHouse集群中。本文介绍2种将MySQL数据库中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
自从2015年初进行了xtts增量的U2L迁移测试之后，国内很多人都开始利用这种方案进行数据库跨平台迁移了，基本上都是利用Oracle 封装的perl脚本。其中Oracle MOS文档 11G – Reduce Transportable Tablespace Downtime using Cross Platform Incremental Backup (文档 ID 1389592.1) 明确提到目标端环境必须是Linux, 这里该文档中的一段原话： The source system may be a
1.在主集群创建Image的快照 2.导出主集群Image的全量快照 3.将导出的全量快照文件传输到备集群 4.备集群创建对应的pool/image 5.导入全量快照文件到备集群中 6.完成备份
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
设计新系统容易，但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统，特别是在异构的数据库结构情况下，达到数据准确，迁移速度快，减少停机，对业务影响小
生产上遇到一个迁移场景，大概1T数据量左右，由于没用XTTS做过迁移，所以准备尝试一下，本次迁移采用XTTS(增强传输表空间) V3版本的DBMS_FILE_TRANSFER方式。
导语：Power BI刷新数据时，每次要把所有数据源文件全部读一遍，文件多了，刷新都要等半天……能不能做成增量刷新？
Nebula 目前作为较为成熟的产品，已经有着很丰富的生态。数据导入的维度而言就已经提供了多种选择。有大而全的Nebula Exchange，小而精简的Nebula Importer, 还有为 Spark / Flink 引擎提供的Nebula Spark Connector 和 Nebula Flink Connector。
在日常运维工作中，对mysql数据库的备份是万分重要的，以防在数据库表丢失或损坏情况出现，可以及时恢复数据。 线上数据库备份场景： 每周日执行一次全量备份，然后每天下午1点执行MySQLdump增量备份. 下面对这种备份方案详细说明下： 1.MySQLdump增量备份配置 执行增量备份的前提条件是MySQL打开binlog日志功能，在my.cnf中加入 log-bin=/opt/Data/MySQL-bin “log-bin=”后的字符串为日志记载目录，一般建议放在不同于MySQL数据目录的磁盘上。 ---
前言 在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中，我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题，针对具体场景介绍了一些通用技术，此外特征系统还有另一个重要话题：特征生产调度。本文将以美团点评酒旅在线特征系统为原型，介绍特征生产调度的架构演进及核心技术。 架构演进共包含三个阶段，不同阶段面临的需求痛点和挑战各有不同，包括导入并发控制、特征变更原子切换、实时特征计算框架涉及、实时与离线调度融合等。本文我们将从业务需求角度出发，介绍系统演进的三个阶段所解决的主要问题和技术手段，然后把系统演化过程中的一些
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--last-value <largest_column_num> 检查的列中的上一个导入的值
mysqldump是一种逻辑备份方式，将数据转换成sql文件，其最大的缺陷就是备份和恢复时间很长，对于一个小于10G的数据库而言，这个速度还是可以接受的，但是如果数据库较大，那在使用mysqldump备份就非常不合适了。
本篇博客，博主为大家介绍的是关于Kylin的增量构建的步骤过程，以及其与全量构建的差异对比！看完之后，相信你也一定能够感受到这里面的大学问~
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