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  • 数据抽取工具调研 1.数据抽取简述 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式。 (1)全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将...

    数据抽取工具调研

    1.数据抽取简述

    数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式。

    (1)全量抽取

    全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来,并转换成自己的ETL工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。

    (2)增量抽取

    增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到;性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:

    • 触发器
    • 时间戳
    • 全表对比。

    数据抽取解决方案

    下面将会对比几种常见的数据抽取工具。每一种都有根据官网Demo进行验证。

    1.sqoop

    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。

    input:MySQL,Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS、HIVE、HBASE 等数据存储系统

    output:从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql

    优点

    • sqoop可以高效的可控的利用资源,比如它可以通过调整任务数,来控制任务的并发度,另外还可以配置数据库的访问时间
    • sqoop能自动的完成数据类型的映射与转换
    • sqoop学习成本低,上手就可以用
    • sqoop2支持多种交互方式 命令行,webUI,restAPI。

    建议:可以通过sqoop完成日常的Mysql到Hive的基本组建。

    2.waterdrop

    waterdrop是github上开源的数据抽取工具。通过读取配置文件,转换成Spark任务。

    input:ES,FileSystem,JDBC,Mysql MongoDB,HIVE

    output:Mysql,Hive,ES,HDFS,Clickhouse

    优点:

    • waterdrop比较灵活,支持插件开发,同时为spark任务,比sqoop同步数据速度快。
    • 可以根据业务场景自定义开发插件,更加贴近业务场景
    • 支持多数据源配置。可以进行join操作

    建议:可以通过waterdrop作为mysql-hive的备用方案。
    开发自定义组件,如果mysql表过大,可以通过批量读取的方式进行同步。使用成本比sqoop稍大。可以作为2redis,2clickhouse的工具使用,插件可以根据业务进行自定义开发。

    gobblin

    gobblin是apache下开源的数据抽取工具 其功能则将流式数据转换成批次数据,并存入HDFS上并且还可以和Oozie,Akazban等调度系统和kafka结合实现数据的ETL处理。

    input: KAFKA,MYSQL

    output:HDFS,HIVE

    优点:

    • 组件都可以自定义编写,使得Gobblin可以应对几乎任何形式的数据源,并将所有数据抽取任务统一管理。
    • Gobblin Job可以以MapReduce的形式直接运行在Yarn上,在HDFS读写上具有更高效率。

    建议:可以通过gobblin作为kafka-hive kafka-hdfs的工具使用。但是配置安装比较复杂,需要学习成本,深入研究

    DataX

    阿里的数据抽取工具。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入

    input: MySQL,HIVE,OSS,HDFS

    output:MySQL,HIVE,OSS,HDFS

    优点:

    • 独立的架构,不依赖于MR或者SPARK任务,有清晰的资源使用情况以及数据流量详情
    • 可以自定义开发组件

    建议:编译过程中有比较多的BUG需要修复,社区比较少,代码迭代不频繁。暂时不建议作为线上工具使用。

    flume

    Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统。
    input:KAFKA,FS
    output:HDFS,HIVE

    针对A2B的解决方案

    1.结合调度系统

    可以将上述工具开发为小的插件,嵌入至调度系统。
    最终选型waterdrop作为离线同步工具,flink作为实时同步工具

    2.开发独立的数据抽取系统

    包含实时,离线数据的抽取,kafka数据的落地等等。

    • 可以先实行第一步,等各个工具维护完善工作就绪后,发开系统迁移。
    • 目前的重点应该是深入到各个工具中,了解组织架构。从离线工具的开发入手 逐步深入。
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  • 数据抽取工具调研

    2019-10-13 18:50:05
    数据抽取简述 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式。 (1)全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的...

    数据抽取简述

    数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式。

    (1)全量抽取

    全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来,并转换成自己的ETL工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。

    (2)增量抽取

    增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到;性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:

    • 触发器

    • 时间戳

    • 全表对比。

    数据抽取解决方案

    下面将会对比几种常见的数据抽取工具。每一种都有根据官网Demo进行验证。

    1.sqoop

    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。

    input:MySQL,Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS、HIVE、HBASE 等数据存储系统

    output:从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql

    优点

    • sqoop可以高效的可控的利用资源,比如它可以通过调整任务数,来控制任务的并发度,另外还可以配置数据库的访问时间

    • sqoop能自动的完成数据类型的映射与转换

    • sqoop学习成本低,上手就可以用

    • sqoop2支持多种交互方式 命令行,webUI,restAPI。

    建议:可以通过sqoop完成日常的Mysql到Hive的基本组建。

    2.waterdrop

    waterdrop是github上开源的数据抽取工具。通过读取配置文件,转换成Spark任务。

    input:ES,FileSystem,JDBC,Mysql MongoDB,HIVE

    output:Mysql,Hive,ES,HDFS,Clickhouse

    优点:

    • waterdrop比较灵活,支持插件开发,同时为spark任务,比sqoop同步数据速度快。

    • 可以根据业务场景自定义开发插件,更加贴近业务场景

    • 支持多数据源配置。可以进行join操作

    建议:可以通过waterdrop作为mysql-hive的备用方案。

    开发自定义组件,如果mysql表过大,可以通过批量读取的方式进行同步。使用成本比sqoop稍大。可以作为2redis,2clickhouse的工具使用,插件可以根据业务进行自定义开发。

    3.gobblin

    gobblin是apache下开源的数据抽取工具 其功能则将流式数据转换成批次数据,并存入HDFS上并且还可以和Oozie,Akazban等调度系统和kafka结合实现数据的ETL处理。

    input: KAFKA,MYSQL

    output:HDFS,HIVE

    优点:

    • 组件都可以自定义编写,使得Gobblin可以应对几乎任何形式的数据源,并将所有数据抽取任务统一管理。

    • Gobblin Job可以以MapReduce的形式直接运行在Yarn上,在HDFS读写上具有更高效率。

    建议:可以通过gobblin作为kafka-hive kafka-hdfs的工具使用。但是配置安装比较复杂,需要学习成本,深入研究

    4.DataX

    阿里的数据抽取工具。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入

    input: MySQL,HIVE,OSS,HDFS

    output:MySQL,HIVE,OSS,HDFS

    优点:

    • 独立的架构,不依赖于MR或者SPARK任务,有清晰的资源使用情况以及数据流量详情

    • 可以自定义开发组件

    建议:编译过程中有比较多的BUG需要修复,社区比较少,代码迭代不频繁。暂时不建议作为线上工具使用。

    5.Flume

    Flume是apache的顶级项目,目前更新至1.9版本,Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统。

    input:KAFKA,FS

    output:HDFS,HIVE

    优点

    • 使用简单,配置话

    • 当传入数据的速率超过可以将数据写入目的地的速率时,Flume充当数据生成器和集中存储之间的中介器, 并在数据生成器和集中存储之间提供稳定的数据流。

    • Flume是可靠的,容错的,可扩展的,可管理的和可定制的

    建议:

    经过测试,发现Flume从Kafka读取数据存储至HDFS中,需要自己开发Source和Sink,用于处理PB格式数据,以及支持事件时间作为分区依据。 Flume支持kafka的各种版本(gobblin只支持0.8,0.9版本)。可以作为Kafka2Hdfs插件,但是缺点为只能进行简单的过滤数据,不能对数据进行有效的清洗。 需要严格测试Flume的吞吐量。使用不当容易造成数据的堆积,导致任务停止,如果使用memory channel 则中间数据会丢失。

    6.FlinkX

    FlinkX是国内公司袋鼠云开源的一款产品。刚刚开源,目前使用人数比较少,原理是转成Flink任务在yarn上执行。类似于waterdrop。但是支持的面比较少。不做建议

    7.MaxWell

    MaxWell是一款mysql的binlog同步工具。大大的减少了开发量。可以直接同步mysql的binlog到kafka。

    经过测试,可以实时同步至kafka。数据格式为JSON,可以作为MysqlBinlog的同步工具,减少了开发量。

    更多架构、PHP、GO、大数据相关踩坑实践技巧请关注我的公众号

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  • sqoop使用metastore进行增量数据抽取

    千次阅读 2018-11-09 19:47:34
    我们在sqoop抽取数据,肯定会 遇到这么个场景,我们肯定会用到一个调度工具来执行sqoop脚本,这时我们如果想在别的客户端也能调用该sqoop脚本,那么我们就需要使用sqoop提供的metastore,metastore它本质是一个hsql...

           我们在sqoop抽取数据,肯定会 遇到这么个场景,我们肯定会用到一个调度工具来执行sqoop脚本,这时我们如果想在别的客户端也能调用该sqoop脚本,那么我们就需要使用sqoop提供的metastore,metastore它本质是一个hsql内存级数据库,sqoop通过它达到几个客户端共享sqoop脚本的信息,从而使别的客户端也能调用除自己本身创建的sqoop脚本。

       在使用metastore之前,我们需要选择一台机器放置metastore,比如我们选择master机器

    打开master机器的sqoop-site.xml文件。 cd  $SQOOP_HOME/conf/sqoop-site.xml 加入下面的配置

    
    <property>
        <name>sqoop.metastore.server.location</name>
        <!--数据存放的目录-->
        <value>/usr/local/sqoop/tmp/sqoop-metastore/shared.db</value>
        <description>Path to the shared metastore database files.
        If this is not set, it will be placed in ~/.sqoop/.
        </description>
    </property>
    
    <property>
        <name>sqoop.metastore.server.port</name>
        <!--client访问的端口-->
        <value>16000</value>
        <description>Port that this metastore should listen on.
        </description>
     </property>
    

    然后再在其他机器的sqoop-site.xml文件加入下面的配置

    <property>
        <name>sqoop.metastore.client.autoconnect.url</name>
        <value>jdbc:hsqldb:hsql://master:16000/sqoop</value>
     </property>
    

    最后在启动master的metastore     sqoop metastore &,启动成功后,我们能通过jps命令看到一个sqoop应用已经启动

    之后我们就是创建一个sqoop job并将其保存进metastore里面。

    创建之前我们先在mysql库里面建一张测试表

    CREATE TABLE `customer` (
    `customer_number`  int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '客户编号,主键' ,
    `customer_name`  varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '客户名称' ,
    `customer_street_address`  varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '客户住址' ,
    `customer_zip_code`  int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '邮编' ,
    `customer_city`  varchar(30) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '所在城市' ,
    `customer_state`  varchar(2) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '所在省份' ,
    `times`  timestamp NULL DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP ,
    PRIMARY KEY (`customer_number`)
    )
    ENGINE=MyISAM
    DEFAULT CHARACTER SET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci
    AUTO_INCREMENT=9
    CHECKSUM=0
    ROW_FORMAT=DYNAMIC
    DELAY_KEY_WRITE=0
    ;
    
    INSERT INTO `customer` VALUES (1, 'really large customers', '7500 louise dr.', 17050, 'mechanicsburg', 'pa', '2018-10-10 14:48:29');
    INSERT INTO `customer` VALUES (2, 'small stores', '2500 woodland st.', 17055, 'pittsburgh', 'pa', '2018-10-10 13:48:35');
    INSERT INTO `customer` VALUES (3, 'medium retailers', '1111 ritter rd.', 17055, 'pittsburgh', 'pa', '2018-10-10 10:48:40');
    INSERT INTO `customer` VALUES (4, 'good companies', '9500 scott st.', 17050, 'mechanicsburg', 'pa', '2018-10-6 12:48:48');
    INSERT INTO `customer` VALUES (5, 'wonderful shops', '3333 rossmoyne rd.', 17050, 'mechanicsburg', 'pa', '2018-10-10 17:48:55');
    INSERT INTO `customer` VALUES (6, 'loyal clients', '7070 ritter rd.', 17055, 'pittsburgh', 'pa', '2018-10-2 14:49:00');
    INSERT INTO `customer` VALUES (7, 'distinguished partners', '9999 scott st.', 17050, 'mechanicsburg', 'pa', '2018-10-8 14:49:06');

    编写sqoop脚本

    [hdfs@master root]$ sqoop job --create customertest --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://master:16000/sqoop  -- import --connect jdbc:mysql://hostname:3306/test  --query "select * from customer  where \$CONDITIONS" --username root --password root --target-dir /data/customer --check-column customer_number --incremental append --last-value 1 -m 1
    

    该sqoop脚本我是采用append的方式 来处理增量数据,每次获得增量数据,我直接另外生成一个小文件保存下来,如果是使用lastModify ,那么增量数据它会根据和并列合并到一个文件里面中。

    append

    –incremental append 基于递增列的增量导入(将递增列值大于阈值的所有数据增量导入Hadoop)
    –check-column 递增列
    –last-value 阈值(int)

    lastmodified

    –incremental lastmodified  基于时间列的增量导入(将时间列大于等于阈值的所有数据增量导入Hadoop)
    –check-column 递增列
    –last-value 阈值(int)
    –merge-key  合并列(主键,合并键值相同的记录)

    如果你是lastmodified,那么就必须有个合并列,同时如果操作的文件比较大,那么使用lastmodified就有点慢了,使用append也有个坏处,如果小文件过多了,会影响外部表读取数据的数据,所以这个都大家自己去掌握吧。

    之后我们使用sqoop job -list来查看创建的job,我们当时是在master机器上创建的,现在我们可以在segment01机器来查看 我们之前创建的job

    最后在执行这个job

    因为我们再每个客户端的配置文件中有配置metastore的属性,所以我们再执行该job时,可以直接省略指定metastore地址的参数。

    展开全文
  • 一:数据抽取数据抽取,是指从源数据系统抽取目的数据源系统需要的数据,这里的源数据源就是数据输入的各种类型的数据库(一般是关系型数据库),目的数据源就是数据输出的数据库数据抽取分为全量抽取和增量抽取。...
    一:数据抽取
     数据抽取,是指从源数据系统抽取目的数据源系统需要的数据,这里的源数据源就是数据输入的各种类型的数据库(一般是关系型数据库),目的数据源就是数据输出的数据库
     数据抽取分为全量抽取和增量抽取。
    二:全量抽取
     全量抽取,类似于数据迁移或数据复制,他将数据源中的表或视图原封不动的从数据库中抽取出来,并转换成自己的ETL工具可以识别的格式。
     全量抽取比较简单。-------具体抽取方式还待研究。
    三:增量抽取
     增量抽取,只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据,在ETL使用过程中,增量抽取较全量抽取应用更广,如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。
     对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中变化的数据按照一定的频率准确的捕获到;
                 性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务系统。
    四:增量抽取常用的捕获变化数据的方法
     1:触发器(又称快照式)---会降低源数据库的性能,所以一般不会采取
     介绍:在抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入,修改,删除三个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表,抽取线程
     从临时表中抽取数据,临时表中抽取过的数据被标记或是删除。
     ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     增量抽取时的触发器建立,针对三种触发器,如何写入临时表,如何从临时表中抽取,如何标记或者删除临时表数据。
     ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
        优点:数据抽取的性能高,ETL加载规则简单,速度快,不需要修改业务系统表结构,可以实现数据的递增加载。
        缺点:要求业务系统建立触发器,对业务系统有一定的影响,容易对源数据库构成威胁。(会降低数据库的性能,所以一般不采用)
     2:时间戳方式(比较常用)
     介绍:它是一种基于快照比较的变化数据捕获方式,在源表上增加一个时间戳字段,系统中更新修改表数据的时候,同时修改时间戳字段的值。当进行数据抽取时,通过比较上次
     抽取时间与时间戳字段的值来决定抽取那些数据。有的数据库的时间戳支持自动更新,即表的其他字段的数据发生变化时,自动更新时间戳字段。有的数据库不支持时间戳的自动
     更新,这就要求业务系统在更新业务数据时,手工更新时间戳字段。
     ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     通过什么方式来更新时间戳,如何比较抽取时间与源表时间戳字段,如何决定抽取那些数据,如何实现抽取。
     ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     优点:同触发器方式一样,时间戳方式的性能也比较好,ETL系统设计清晰,源数据抽取相对清楚简单,可以实现数据的递增加载。
     缺点:时间戳维护需要由业务系统完成,对业务系统有很大的倾入性(加入额外的时间戳字段),特别是对不支持时间戳的自动更新的数据库,还要求业务系统进行额外的更新时间戳
     操作;另外,无法捕获对时间戳以前数据的delete和update操作,在数据准确上受到一定的限制。
     3:全表删除插入方式
     介绍:每次ETL操作均删除目标表数据,由ETL全新加载数据。
     优点:ETL加载规则简单,速度快。
     缺点:对于维表加外键不合适,当业务系统产生删除数据时,综合系统将不会记录到所删除的历史数据,不可以实现数据的递增加载;同时对于目标表所建立的关联关系,需要重新
     进行加载。
     4:全表比对方式---性能较差
     介绍:全表比对的方式是ETL工具事先为要抽取的表建立一个结构类似的临时表,该临时表记录源表主键以及根据所有字段的数据计算出来,每次进行数据抽取时,对源表和临时表
     进行比对,如有不同,进行update操作,若目标表没有该主键值,表示该记录还没有,则进行insert操作。
     优点:对已有系统的表结构不产生影响,不需要修改业务操作程序,所有抽取工作由ETL完成,管理维护统一,可以实现数据的递增加载,没有风险。
     缺点:ETL比较复杂,设计比较复杂,速度较慢,与触发器和时间戳的主动通知的方式不同,全表比对方式是被动的进行全表数据比较,性能较差,当表中没有主键或为一列且含有
     重复记录时,全表对比方式的准确性较差。
     5:日志表方式---较为麻烦
     介绍:在业务系统中添加系统日志表,当业务数据发生变化时,更新维护日志表内容,当作ETL加载时,通过读日志表数据决定加载那些数据及如何加载。
     优点:不需要修改业务系统表结构,源数据抽取清楚,速度较快,可以实现数据的递增加载。
     缺点:日志表维护需要由业务系统来完成,需要对业务系统业务操作程序做修改,记录日志信息,日志表维护较为麻烦,对原有系统有较大影响,工作量大,改动较大,有一定的风险 。
     

    转载于:https://www.cnblogs.com/zja001/p/10095236.html

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  • 什么是数据抽取 --全量抽取、增量抽取

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  • 使用kettle进行增量抽取数据

    万次阅读 多人点赞 2017-04-05 11:02:00
    使用背景: 当前项目中使用的数据依赖于其它系统,别人的系统当然不会把实时更新的数据一个不差的发送给我们(当然更加不会让我们对...哈哈哈至于如何增量抽取数据,有很多种办法,我这里示范的是通过时间去增量抽取
  • 使用KETTLE实现数据增量抽取的方法大致如下: 从目标表中读取最大的时间戳或者增量字段ID,作为条件,然后把源表中所有大于这个增量字段的数据读出来,插入到目标表当中去; 1.打开Kettle工具,打开新建的...
  • 数据抽取

    千次阅读 2016-10-19 13:53:51
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    2017-12-11 22:02:35
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    千次阅读 2014-04-03 18:35:36
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    2020-10-07 14:01:15
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    2016-05-19 13:29:00
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  • 为了满足数据迁移和数据抽取的业务需要,使得有机会在数据库层面上直接实现增量抽取功能,ORACLE综合性能和场景需要,在数据库引擎层面直接集成了CDC功能,由于提供了类似API的功能接口,变更数据捕获和更改跟踪均不...
  • 数据抽取技术汇总

    2010-03-16 10:37:00
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空空如也

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数据库增量数据抽取工具