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etl之kettle

公司领导交给我了一个活,让我用etl清洗,并到我们公司的中心,于是我便在网上找教程学习了etl。 在使用中我感觉这个真的很强大,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以作流的形式流转,在做一些简单或复杂的抽取、质量检测、清洗、转换、过滤等方面有着比较稳定的表现,其中最主要的我们通过熟练的应用它 Kettle这个ETL集,它允许你管理来自不,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做。 ,将源导入到目标。 大致流程如下,对源源转换后的列表进行遍历,然后对目标源进行转换: ? 这是一个Kettle 的作业,第一个转换内容是查询的表时复制到记录上。 ?

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Canal

一、Canal介绍 1、应用场景 ​ Canal就是一个很好的。canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发。 基于增量日志解析,提供增量订阅&消费,目前主要支持了MySQL。 (Navicat 或 SQLyog )连接虚拟机的,如果连接成功则不需要在以下配置,直接跳过这个骤,如果没有连接成功,需要以下配置。 canal.instance.dbPassword=root #需要改成表规则,例如只是一下表 #canal.instance.filter.regex=.*\\..* canal.instance.filter.regex : 虚拟机: 20210406203916.png window本地: image.png 以上效果,则表示测试成功!!!

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    hbase—HashTableSyncTable

    HashTable/SyncTable是一个hbase表,其通过过程分为两,这两都是mapreduce job。 和CopyTable一样,他也可以用来在一个或者不的集群之间部分或者全部的表。只不过,相比CopyTable来说,本集群之间的表时表现更好。 那么在的时候就只需要缺失的就可以了,这可以极大减少带宽和传输。 这个属性的设置直接影响到的效率。因为这可能会导致SyncTable映射器任务执行的扫描次减少(这是进程的下一)。 经验法则是,不的单元格量越少(找到差异的概率越低),可以确定更大的批大小值。也就是说,如果未少了,那么这个值就可以设置大一些。反之亦然。

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    自己写的跨的表

    近期在做集市,遇到的痛点如下: 1、采集过程繁琐,重复的脚本编写太多。从不抽取,需要为不写卸脚本,再传输到集市文件服务器,再入,每一环节都需要调度。 2、不写不的 shell 脚本,没法复用,开发效率低。 于是我写了这个,如果你是做集市的,可能对你有所帮助。 本程序的最大用处就是构建集市或仓所需要的基础层源。 简单的传入一定的参,即可跨实现以下功能: 两个表之间,可以增量或全量更新。 日志记录、插入记录统计、耗时统计。 结合调度,您可以轻松搭建一个或集市。 目前项目已经投入生产使用 ,欢迎感兴趣的朋友一起加入。 编写目的 提高间表的效率,如果是轻加,就丢掉低效的 datastage 和 kettle 吧。 获取源代码 关注「Python七号」后台回复「」获取源码。

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    MongoDB之 MongoShake

    之前360出的那个mongodb比较老,对于3.X版本的mongodb支持不太好。 阿里巴巴出了个  MongoShake , 目前可以支持到MongoDB4.X(我测试从mongodb3.2.16到mongodb4.0.4没问题) 官方地址: https://github.com 路由。根业务需求,结合日志订阅和过滤机制,可以获取关注的,达到路由的功能。     6.  Cache。 基于日志的集群监控 MongoShake功能介绍 MongoShake从源抓取oplog,然后发送到各个不的tunnel通道。 其他走kafka,file ,rpc 等操作,没用到过,暂时不备实验的条件。 如果只是单次的迁移,用dircet方式基本上就够了。 如果用在跨机房,一般建议走kafka的方式。

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    MongoDB之 MongoShake

    之前360出的那个mongodb比较老,对于3.X版本的mongodb支持不太好。 阿里巴巴出了个  MongoShake , 目前可以支持到MongoDB4.X(我测试从mongodb3.2.16到mongodb4.0.4没问题) 官方地址: https://github.com MongoDB集群间的异复制,免去业务双写开销。     2.  MongoDB集群间的镜像备份(当前1.0开源版本支持受限)     3.  日志离线分析     4.  路由。根业务需求,结合日志订阅和过滤机制,可以获取关注的,达到路由的功能。     6.  Cache。 基于日志的集群监控 MongoShake功能介绍 MongoShake从源抓取oplog,然后发送到各个不的tunnel通道。

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    之FlinkCDCCanalDebezium对比

    前言 准实时复制(CDC)是目前行内实时需求大量使用的技术,随着国产化的需求,我们也逐考虑基于开源产品进行准实时的相关开发,逐实现对商业产品的替代。 Debezium是一种CDC(Change Data Capture)作原理类似大家所熟知的Canal, DataBus, Maxwell等,是通过抽取日志来获取变更。 不需要更改您的模型,例如 ‘Last Updated’ 列。 可以捕获删除操作。 可以捕获旧记录状态以及其他元,例如,事务 ID,体取决于的功能和配置。 从 2010 年开始,业务逐尝试日志解析获取增量变更进行,由此衍生出了大量的增量订阅和消费业务。 在转换 / 清洗能力上,当进入到 CDC 的时候是否能较方便的对做一些过滤或者清洗,甚至聚合?

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    之FlinkCDCCanalDebezium对比

    前言 准实时复制(CDC)是目前行内实时需求大量使用的技术,随着国产化的需求,我们也逐考虑基于开源产品进行准实时的相关开发,逐实现对商业产品的替代。 Debezium是一种CDC(Change Data Capture)作原理类似大家所熟知的Canal, DataBus, Maxwell等,是通过抽取日志来获取变更。 不需要更改您的模型,例如 ‘Last Updated’ 列。 可以捕获删除操作。 可以捕获旧记录状态以及其他元,例如,事务 ID,体取决于的功能和配置。 从 2010 年开始,业务逐尝试日志解析获取增量变更进行,由此衍生出了大量的增量订阅和消费业务。 在转换 / 清洗能力上,当进入到 CDC 的时候是否能较方便的对做一些过滤或者清洗,甚至聚合?

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    常常修改网站,写了个服务器与本机之间的。把本机修改了的文件到服务器去。其实就像自动化脚本。

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    「开源」ETL,支持多源间的增、删、改

    一、开源项目简介 bboss可以方便地实现多种源之间的功能,支持增、删、改,本文为大家程序各种案例。 日志文件采集和、加处理 支持从kafka接收;经过加处理的亦可以发送到kafka; 支持将单条记录切割为多条记录; 可以将加后的写入File并上传到ftp/sftp服务器; 支持备份采集完毕日志文件功能 bboss另一个显著的特色就是直接基于java语言来编写作业程序,基于强大的java语言和第三方包,能够非常方便地加和处理需要的源,然后将最终的保存到目标(Elasticsearch 或者);时也可以非常方便地在idea或者eclipse中调试和运行作业程序,调试无误后,通过bboss提供的gradle脚本,即可构建和发布出可部署到生产环境的作业包。 、时间轮、LSM-Tree 16 个有用的带宽监控来分析 Linux 中的网络使用情况 Redis 中的过期删除策略和内存淘汰机制 一个可以测试并发和运行次的压力测试代码 linux远程桌面管理

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    HBase使用HashTableSyncTable集群

    尽管这是使不的HBase在亚秒级延迟内保持的有效方法,但是复制仅对启用该功能后所摄取的进行操作。 这意味着复制部署中涉及的所有集群上的所有现有仍将需要以其他某种方式在级之间进行复制。有很多可用于对等集群上的现有。 它看起来类似于CopyTable,该可以执行部分或全部表复制。与CopyTable不,它仅在目标集群之间复制分散的,从而在复制过程中节省了网络和计算资源。 为什么要两个不骤? 该的主要目标是仅识别和复制两个集群之间丢失的。HashTable充当分片/索引作,分析表的批处理,并为每个批处理生成哈希索引。 在这种情况下,它可以用作VerifyReplication的替代方法。通常,在检查两个集群之间的状态时,要么根本没有不匹配,要么是暂时的临时问题导致较大集的一小部分不

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    datax在TBDS上方法

    因为datax本身无法传入认证参,所以若想在TBDS上使用datax则需要关闭相应的服务认证。 TBDS任意一台服务器上,建议是portal节点 http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz 8.创建datax配置文件 table mysql3hive ( id int, username string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' 10.运行datax 因为将认证关闭了,所以使用hdfs用户运行 su hdfs python datax.py .. /job/mysql2hive.json image.png 11.查看文件 image.png image.png

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    linux 远程 命令:rsync

    rsync命令是一个远程,可通过LAN/WAN快速多台主机间的文件。 rsync使用所谓的“rsync算法”来使本地和远程两个主机之间的文件达到,这个算法只传送两个文件的不部分,而不是每次都整份传送,因此速度相当快。 rsync是一个功能非常强大的,其命令也有很多功能特色选项,我们下面就对它的选项一一进行分析说明。 语法 rsync [OPTION]... SRC DEST rsync [OPTION]... SRC [USER@]HOST::DEST rsync [OPTION]... rsync://[USER@]HOST[:PORT]/SRC [DEST] 对应于以上六种命令格式,rsync有六种不作模式 -e, --rsh=command 指定使用rsh、ssh方式进行。 --rsync-path=PATH 指定远程服务器上的rsync命令所在路径信息。

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    可视化迁移 CloudCanal

    CloudCanal 是一款迁移,提供友好的可视化操作界面,支持多种源间的迁移、、结构迁移、校验。 CloudCanal 核心团队成员来自阿里巴巴中间件和团队, 长期从事分布式中间件、应用中间件作。 默认已经添加了一台运行机器,用于执行体的任务,所以直接添加源即可开始创建任务。 遇到需要发送短信的场景,先点击获取验证码,然后输入短信验证码 777777 即可。 添加源 进入源管理界面,点击添加源,可以选择阿里云上的源或者自建。 添加两个源,分别作为的源和目标。 选择源实例和目标实例,指定映射关系。 选择功能,第一次会先查表进行全量,之后消费 binlog 增量

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    类图: ? 闭锁相关:CountDownLatch 信号量相关:Semaphore 栅栏相关:CyclicBarrier 、Exchanger 线程池相关:Executors 闭锁 闭锁是一种类,可以延迟线程进度直到其达到终止状态 信号量Semaphore 计信号量用来控制时访问某个特定资源的操作量,或者时指定某个特定操作的量。信号量用来解决问题而不是用来解决死锁问题。 Exchanger: Exechanger是一种两方(Two-Party)栅栏,各方在栅栏位置交换。 当两方执行不对称操作时Exechanger非常有用,例如当一个线程向缓冲区写,另一个线程从缓冲区读。这些线程可以使用Exechanger来汇合,并将满的缓冲区和空的缓冲区交换。

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    DataX与Sqoop之比较

    样是大异构环境,二者有什么差别呢?本文转自Dean的博客。 大DataX与Sqoop之比较 Job: 一道作业 Splitter: 作业切分模块,将一个大任务与分解成多个可以并发的小任务. 大DataX与Sqoop之比较 DataX 直接在运行DataX的机器上进行的抽取及加载。 而Sqoop充分里面了map-reduce的计算框架。 大DataX与Sqoop之比较 在我的测试环境上,一台只有700m内存的,IO低下的oracle,百兆的网络,使用Quest的Sqoop插件在4个并行度的情况下,导出到HDFS速度有 大DataX与Sqoop之比较

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    Flinkx的研究与实践

    一、Flink简介与需求 1、Flink简介 Flink是新型的计算框架,有分布式、低延迟、高吞吐和高可靠的特性。 3、常见异构对比 Flinkx是袋鼠云开源的一款基于Flink的分布式(框架)。 flinkx datax logkit sqoop 架构 分布式 单机(分布式版本未开源) 单机 分布式 速度控制 支持 支持 支持 不支持 脏管理 支持 支持 不支持 不支持 插件化 二、Flinkx框架实现与原理 1、实现概览 [image.png] FlinkX采用了一种插件式的架构来实现多种异构源之间的: 不的源被抽象成不的Reader插件; 不的目标被抽象成不的 Writer插件; 理论上,FlinkX框架可以支持任意源类型的作。

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    异构tapdata使用记录

    简介 本次由Mysql到Mongod集群中,Mysql为1主2从MHA实现的高可用架构,Mongodb是由3个复制集组成的分片集群(测试环境mongos只有一个,安全起见应该启两个做高可用。 config复制集一个) 集群构架如下: tapdata部署服务器 192.168.175.232(测试可集成于其中一台服务器) Mysql 集群环境本意是通过写节点进行访问,做导出,测试时还是真连了主 Tapdata Agent 创建连接源 安装完成后,重新tapdata页面,创建源连接 在连接管理中,创建源,mysql正常提供IP,PORT,HOST即可正常连接,对于MongDB,要注意其 URL的写法 [image.png] 我这里测试创建多添加了几个 通过可用源创建任务 [image.png] [image.png] 开户任务 [image.png] 备注:开启任务与上一图中创建任务名称不 ,还请使用时,开启自己创建的名任务 点开运行监控选项,可见进度,与运行日志相关内容 [image.png] #### 下方可见运行日志及任务里程碑 image.png image.png

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    mysql主从

    教程所用环境:centos7 + mysql5.5.57 一、起准备  主服务器:192.168.43.200  从服务器:192.168.43.201  均安装mysql5.5.57  //这里最好安装一版本的 flush tables with read lock;  将主要要到从导出(注意这里一定要将主锁定停止操作),然后将导入的导入到从中去(注意主从表名一致),如果在这里导入的状态不一致或者有表的主键自增不一致 #主服务器状态,如何获取在下面将会说明  MASTER_LOG_FILE的值是从主服务器查询的,在我们设置的日志目录中,一定要选择最新的,最好是在执行第二的时候记录下来,体如图: ?   MASTER_LOG_POS的值也是从主服务器查询的,最好是在执行第二的时候记录下来,体如图: ?   四、测试 只要按上边的骤全部走通了,这里向主,那么从一定会过来的。

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