移动智能应用可以分为在线模式、纯离线模式与“在线+离线”混合模式。在线模式下系统数据一般存储在服务器端的大中型数据库（如 SQL Server、Oracle、MySQL 等），移动应用依赖于稳定可靠的网络连接；纯离线模式下系统数据一般存储在移动终端的轻量级数据库（如 SQLite等），移动应用不需要网络连接；“在线+离线”混合模式则比较复杂，通常情况下系统数据存储在服务器端，移动终端暂存部分数据，因而形成了分布式异构数据库。在移动应用运行过程中，当移动终端或服务器端执行数据更新操作后，为了保证数据的完整性和一致性，需要进行双向的数据同步。然而，由于移动网络本身具有复杂性、动态性、弱连接性以及通信延迟与带宽相对有限等特性，因而移动应用的数据同步技术备受考验。
系列文章索引: [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 一] 同步一个数据库要发多少个数据包？ [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 二] "开门待客"还是“送货上门”？ [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 三] “设计应对变化”--实例讲解一个数据同步系统 [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 四] 唯一不变的就是一直在变”--“数据”的华丽“变身术” 客户需要一个产品，是让客户上门取好呢还是主动送货上
https://nacos.io/en-us/docs/nacos-sync.html
1. 在浏览器输入网址， 浏览器通过HTTP协议请求服务器加载数据，服务器在收到HTTP请求之后，从数据库加载相应的数据（有可能是HTML,JS等一些用于浏览器渲染的数据）并返回给客户端。这一步我称之为查询。
https://my.oschina.net/shuaiqiyu/blog/3083784
前言 与传统的cp、tar备份方式相比，rsync具有安全性高、备份迅速、支持增量备份等优点， 通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求，但随着文件数量的增大和实时同步的要求，rsync已不能满足需求，随之 rsync+inotify便应运而生。本文将讲解rsync的基础知识和如何基于rsync+inotify实现数据实时同步传输。 rsync相关介绍 rsync（remote sync）是一款快速增量备份工具（远程同步），支持本地复制，或者与其他SSH（安全传输）、rsync主机同步。
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。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
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。
天气数据采集服务包含数据采集组件、数据存储组件。其中，数据采集组件是通用的用于采集天气数据的组件，而数据存储组件是用于存储天气数据的组件。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 做积极的人，而不是积极废人！ 源码精品专栏 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 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 前言 网关是流量请求的入口，在微服务架构中承担
在做Web开发的时候，相信很多人都看过一个“批量少次”原则： Web服务器采用HTTP协议，它是一个非持久连接的协议，是无状态的（虽然可以采用多种方式来模拟Web会话状态，但本质上Web是无状态的），由于每一次连接都要耗费相当的资源，所以尽量减少连接的次数，每次连接发送尽量多的数据也是顺理成章，这样它能够提供极大的吞吐量，可以提高Web应用系统的处理效率，这便是著名的“批量少次”原则。 这个原则在很多情况下都适用，比如ADO.NET相比原来的ADO数据访问，由于采用了断开式连接，极大地
在做Web开发的时候，相信很多人都看过一个“批量少次”原则： Web服务器采用HTTP协议，它是一个非持久连接的协议，是无状态的（虽然可以采用多种方式来模拟Web会话状态，但本质上Web是无状态的），由于每一次连接都要耗费相当的资源，所以尽量减少连接的次数，每次连接发送尽量多的数据也是顺理成章，这样它能够提供极大的吞吐量，可以提高Web应用系统的处理效率，这便是著名的“批量少次”原则。 这个原则在很多情况下都适用，比如ADO.NET相比原来的ADO数据访问，由于采用了断开式连接，
rsync 是 linux 系统下的数据镜像备份工具。使用快速增量备份工具 Remote Sync 可以远程同步，支持本地复制，或者与其他 SSH、rsync 主机同步。
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾），并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
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。
在网络层的背后，每一个业务都需要数据的支撑，数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA，但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势，MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
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。
由于公众号单篇文章的限制,上一篇文章只讲OGG Microservices for oracle数据库安装与配置，对于如何通过WEB端配置数据同步、如何通过命令行查看与管理服务、进程以及简单故障处理都没有讲解，所以本篇主要讲解如何通过WEB端来配置数据同步(与GGSCI命令行创建与管理抽取、传输以及应用进程类似)以及如何通过adminclient来直接查看与管理服务以及进程。
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程，知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中，会存储在不同的数据库中，数据库是分布在不同系统中，所以需要不断地进行数据流转，不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份，也是十分重要并且我们必须了解的环节。
系统架构是项目中技术实现的最重要的环节。系统架构的良好与否关系到系统的性能指标、安全指标、稳定性指标、可扩展性、业务实现等等。
随着IT技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
注意：使用root用户进行实验可以，但生产环境中尽量使用单独创建的普通用户，减少权限溢出；
目录 一、背景 二、概念 三、特性 四、工作原理 五、快速开始 1.数据同步任务模版 kafka to kudu mysql to hive 2.数据同步执行命令 flinkx老版本命令参数： flinkx老版本执行命令： chunjun新版本执行命令：（明显看出命令还是减少了很多的，更简便易用了） 六、dolphinscheduler集成chunjun ---- [CSDN话题挑战赛第2期](https://marketing.csdn.net/p/7b6697fd9dd3795a268d1a6f
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。
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
系列文章索引: [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 一] 同步一个数据库要发多少个数据包？ [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 二] "开门待客"还是“送货上门”？ [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 三] “设计应对变化”--实例讲解一个数据同步系统 [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 四] 唯一不变的就是一直在变”--“数据”的华丽“变身术” 数据同步系统的功能： 支持同种数据库间的数据同步
MQ的最常用，最具备典型代表意义的使用场景：实现不同系统之间的数据同步比如：如何实现订单系统OMS将订单同步至发货系统ERP中？
2008年负责的一个大中型项目，一二十个人的团队，1000万的硬件，500多万的软件，回忆起来收获还是满满的。
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FlutterUnit 经过 10 个月的不断迭代功能，如今已经从一个单击应用 逐渐 网络化，FlutterUnit 也终于有了自己的后端服务 flutter_unit_server 。后端由 SpringBoot 框架搭建，目前已实现 用户系统、邮箱验证、JWT 验证 、要点数据、收藏夹同步 功能。目前该服务平稳地运行在我的小破服务器里。
rsync 是 linux 系统下的数据同步、备份工具。可实现数据全量备份、增量备份、远端数据同步以及本地数据同步。
随着国家对自主可控的日益重视，目前在各个行业和区域中面临越来越多的国产化，采用有自主知识产权的国产数据库正在成为主流。长期以来，作为拥有纯国产自研背景的 TapData，自是非常重视对于更多国产信创数据库的数据连接器支持，旗下产品已陆续与阿里云、华为云、麒麟软件、优炫数据库、Apache Doris、人大金仓、OceanBase 等国产数据库及操作系统完成产品生态集成认证或产品兼容互认证。
前两天学习了集群的应用，简单总结下：集群并不是很高深难懂的知识，只要掌握其原理，那么实现起来并不是很困难。下面我们一起来简单学习下集群。 什么是集群？ 集群或者说是群集：其目的是为了实现将多台计算机组合以来完成特定的任务，比如天气预报，大型网络游戏，这些都需要很大的运算量，单台计算机实现成本太高，而且不现实。那么就需要通过集群的方式，将废弃的或者正在使用的计算机联合起来，结合整体的力量来解决这些问题。 集群的类型大致分为三类： 1.LB Load Balancing（负载均衡集群） 2.HA High Availability（高可用性集群） 3.HP High Performance（高性能集群）
各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系, 为了很好地组织起这样的复杂执行计划， 需要一个工作流调度系统来调度执行；
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层
大规模流量的网站架构，从来都是慢慢“成长”而来。而这个过程中，会遇到很多问题，在不断解决问题的过程中，Web系统变得越来越大。并且，新的挑战又往往出现在旧的解决方案之上。希望这篇文章能够为技术人员提供一定的参考和帮助。 以下为原文 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不
前言 随着访问量的逐渐增大，一台web服务器可能已经无法满足需求，这就需要增加web服务器的数量了，于是问题就来了：如何保证两台服务器数据同步呢？本文将讲解如何基于NFS实现web服务器的负载均衡及数据同步。 NFS服务介绍 NFS（Network File System）网络文件系统，允许一个系统通过网络共享目录和文件，通过使用NFS，用户和程序可以像访问本地文件一样访问远端系统上的文件。NFS本身没有提供数据传输的功能，必须借助于远程过程调用（RPC）协议来实现数据的传输。 配置文件 NFS在
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。
最近在读一本来自淘宝技术团队大牛的书，名字叫《大型网站系统与Java中间件实践》。开篇的章节详细地介绍了一个网站架构由小变大不断演进的过程，其中从单机架构升级到集群架构的过程中着重介绍了关于session同步问题， 这也是很多人在聊到分布式时绕不过去的话题。下面就整理下书中的内容，也算是做个读书笔记，方便以后参考。
本文主要介绍数据交换过程中常用的数据交换方法和方式以及数据交换在新技术下所面对的“挑战”，方便大家深入理解数据交换过程。普元实施数据交换项目已有多年成功经验，本文也将分享大数据时代数据交换所遇到的问题和应对策略。
《当年，我们是怎么平滑上云的？》一文中提到了上云的背景，将所有的系统，从一个机房，迁移到另一个机房。
Joplin 是一个开源的笔记和待办事项应用程序，由 Laurent Cozic（laurent22）开发，目前在 GitHub 上已经获得了 43k+ 的 Star，可见非常受欢迎。
假设，我们有一个数据同步的需求：每隔5秒执行一次数据同步。那么我们该如何实现这个数据同步任务呢？
一、日志采集 1.1 浏览器的页面日志采集 1.2 无线客户端的日志采集 1.3 日志采集的挑战案例
随着 IT 技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
提起这个方案，还要从某个风和日丽的早晨说起。那日小编正忙着手上的各种需求，突然后端的亲火急火燎的找到小编，说是有一个重要的用户，在使用 Word 在线编辑文档功能时，发现保存的文件被篡改了。一听到这，我心想这下摊上事儿了，妥妥的线上故障，但还是故作镇定的开始排查是什么问题。
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