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  • 数据落盘至hdfs3.2 Merge操作3.3 Merge sql 代码3.3.1 首先创建一个快照表来存放test库的binlog日志3.3.2 创建一个待还原的ods层hive表3.3.3 在hive中还原出与mysql相同的数据(binlog+历史数据)3.3.3.1 binlog demo...

    1.简介

    在离线数仓中,我们常常会把DB数据以及日志数据抽取到数仓的ODS层。关于DB数据抽取我们一般采用DataX直连mysql select * 的方式,这种方法在业务初期数据量较小的时候不会对业务DB造成什么影响,但是随着数据量的增加,问题就逐渐暴露出来。
    缺点为:
    1)容易产生慢查询,会影响线上业务
    2)抽取时间过长,无法满足数仓生产的时效性
    为了解决这些痛点,我们可以采用 history_data + binlog_data (‘binlog实时采集变化数据’ merge ‘历史数据’)的方案,通过阿里的开源项目Canal,从MySQL实时拉取Binlog并完成解析合并。

    2.方案架构

    方案架构
    整体的架构如上图所示。在Binlog实时采集方面,采用了阿里巴巴的开源项目Canal,负责从MySQL实时拉取Binlog并完成适当解析。之后由数据平台组的同学负责将数据放到hdfs对应路径下,接着再由数仓同学做merge操作。详细canal操作网上教程已经很多了,本文就不做过多解释啦!

    3.离线还原数据

    3.1.数据落盘至hdfs

    由于Canal采集的时候订阅的是整个mysql库的binlog,因此每个数据库的binlog日志会存储在同一个文件中 。我们以天为单位,每天产生一个文件。通过hadoop fs -ls 我们可以看到数据已经产生了。
    在这里插入图片描述

    3.2 Merge操作

    mysql中支持增、删、改,我们的binlog会将这3种操作记录下来。但是需要知道的是hive不支持删、改操作,因此对于这种操作我们需要进行特殊的处理。
    我们的思路是
    1)将当天产生的binlog数据 (INSERT、UPDATE)与历史数据合并
    2)通过对比历史数据,找出每个id最后一条更新的记录
    3)将binlog中DELETE的数据过滤删除

    3.3 Merge sql 代码

    3.3.1 首先创建一个快照表来存放test库的binlog日志

    
    CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS tmp_ods_zhidao_binlog_test_df
    (
          content   string   COMMENT '日志内容'
    )
    COMMENT 'binlog同步测试表'
    PARTITIONED BY (dt STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'
    OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
    LOCATION '/user/hive/warehouse/zhidao.db/tmp_ods_zhidao_binlog_test_df';
    

    3.3.2 创建一个待还原的ods层hive表

    CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS temp_zhidao_test_car_poi
    (
          id                                    STRING COMMENT 'id'
         ,name                                  STRING COMMENT '姓名'
    )
    COMMENT '测试test_car_poi'
    PARTITIONED BY (dt STRING )
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    STORED AS orc
    LOCATION '/user/hive/warehouse/zhidao.db/temp_zhidao_test_car_poi';
    

    3.3.3 在hive中还原出与mysql相同的数据(binlog+历史数据)

    3.3.3.1 binlog demo

    # insert
    {
        "data":[
            {
                "id":"5",
                "name":"张三"
            }
        ],
        "database":"bigdata_test",
        "es":1574668868000,
        "id":4,
        "isDdl":false,
        "mysqlType":{
            "id":"bigint(20)",
            "name":"char(20)"
        },
        "old":null,
        "pkNames":[
            "id"
        ],
        "sql":"",
        "sqlType":{
            "id":-5,
            "name":"张三"
        },
        "table":"test_car_poi",
        "ts":1574668868389,
        "type":"INSERT"
    }
     
     
    # update
    {
        "data":[
            {
                "name":"李四"
            }
        ],
        "database":"bigdata_test",
        "es":1574668972000,
        "id":5,
        "isDdl":false,
        "mysqlType":{
            "name":"char(20)"
        },
        "old":null,
        "pkNames":null,
        "sql":"",
        "sqlType":{
            "name":"李四"
        },
        "table":"test_car_poi",
        "ts":1574668972601,
        "type":"UPDATE"
    }
     
     
    # delete
    {
        "data":[
            {
                "id":"4"
            }
        ],
        "database":"bigdata_test",
        "es":1574669054000,
        "id":7,
        "isDdl":false,
        "mysqlType":{
            "id":"bigint(20)"
        },
        "old":null,
        "pkNames":[
            "id"
        ],
        "sql":"",
        "sqlType":{
            "id":-5
        },
        "table":"test_car_poi",
        "ts":1574669054657,
        "type":"DELETE"
    }
    

    通过demo我们可以看出每种binlog操作都是以json格式存储的。知道了格式我们就有办法处理了。

    3.3.3.2 全量数据合并

    注意:
    1) 这里我们用es字段来判断更新时间
    2) 同一个id在每天可能update多次

    DROP TABLE IF exists zhidao.temp_zhidao_test_car_poi_20200520_001;
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS zhidao.temp_zhidao_test_car_poi_20200520_001 AS
    -- INSERT UPDATE
    select 
           get_json_object(regexp_replace( regexp_replace((get_json_object(content,'$.data')),'\\[',''),'\\]',''),'$.id') as id,
           get_json_object(regexp_replace( regexp_replace((get_json_object(content,'$.data')),'\\[',''),'\\]',''),'$.name') as name
           from_unixtime(floor((get_json_object(content,'$.es'))/1000),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' ) as es
    from 	
    zhidao.tmp_ods_zhidao_binlog_test_df a    -- 此表存放的是binlog日志
    where dt='2020-05-20'  
        and get_json_object(content,'$.table')='test_car_poi'
        and get_json_object(content,'$.type') in ('INSERT' ,'UPDATE') 
    
    union all
    -- 前一日旧数据
    select 
           id,name,
           concat(date_sub('2020-05-20',1),' 00:00:01') as es    -- 给前一天数据标记一个es
    from 	
    zhidao.temp_zhidao_test_car_poi a 
    where dt=date_sub('2020-05-20',1)  ;
    

    3.3.3.3 写入数据(同时过滤掉mysql中已删除的记录)

    INSERT OVERWRITE TABLE zhidao.temp_zhidao_test_car_poi PARTITION(dt='2020-05-20')
    SELECT   a.id,a.name  
    FROM
      (SELECT *         -- 找出最新的一条记录
       FROM (SELECT  id,name,
                     ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id  ORDER BY es DESC ) as rn
             FROM zhidao.temp_zhidao_test_car_poi_20200520_001
             ) t
       WHERE rn=1) a
    LEFT JOIN   -- 删除delete的数据
      (select 
           get_json_object(regexp_replace( regexp_replace((get_json_object(content,'$.data')),'\\[',''),'\\]',''),'$.id') as id
       from 	
            zhidao.tmp_ods_zhidao_binlog_test_df a 
       where dt='2020-05-20'  
        and get_json_object(content,'$.table')='test_car_poi'
        and get_json_object(content,'$.type')='DELETE'
      ) b on a.id=b.id
    WHERE b.id is null    -- 删除delete的数据
    ;
    

    因为此方法存在ROW_NUMBER()排序,运行时间成本会比较大。如果大家有什么更好的看法,欢迎各位大神一起交流探讨。

    展开全文
  • 由于阿里云经典网络迁移到专用网络,一不小心没有先预备方案调整网段, 导致实例无法以内网IP形式访问数据库,被迫进行数据库停机后网络...由于生产上BI系统使用的是slave从库做数据查询, 从库的数据库已经落后了ma...

    由于阿里云经典网络迁移到专用网络,一不小心没有先预备方案调整网段, 导致实例无法以内网IP形式访问数据库,被迫进行数据库停机后网络网段调整,导致宕机了几个小时。。。被客户各种投诉爆了。。

    基于这次数据库恢复血泪史, 特整理解决办法, 让日后同学避免再犯。

    数据库master库重启后, 确保能正常提供服务。由于生产上BI系统使用的是slave从库做数据查询, 从库的数据库已经落后了master好几天,

    查看从库状态:

    mysql> show slave status\G;

    显示

    Slave_IO_Running: No
    Slave_SQL_Running: No

    说明从库尚未启动数据库同步, 由于几天的binlog的数据量太大, 找binlog开始位置找了好久没找到, 索性先把当前的master数据库导出一份拷贝到从库, 按照导出的时间找binlog位置点。

    使用 mysqldump 命令导出整个master 到文件 hairdonkey.sql.2018-07-20

    从库先删除后新增

    # 删除从库的数据库
    drop database hairdonkey;
    # 创建新数据库
    CREATE DATABASE `hairdonkey` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 */;
    # 导入备份的数据
    use hairdonkey;
    source /data/db_backup/master/hairdonkey.sql.2018-07-20
    # 用户授权
    grant select, delete, insert, update on hairdonkey.* to onlyreader@'172.%';
    flush privileges;

     

    从库导入完毕后,开始关键的一步: 找binlog开始同步的位置!

    查询binlog位置
    (数据库中表数据新增最频繁的表是关键短信发送日志表sms_message_log, 每秒1-2条的频率,故查从库的sms_message_log表的最后一条记录的插入时间!):
    1. 导出sms_message_log表:
    /data/mysql/bin/mysqldump --socket=/data/mysql/mysql.sock -h172.17.120.167 -uhairdonkey -p123 -B hairdonkey --table sms_message_log --opt --extended-insert=false --single-transaction > sms_message_log.sql;
    2.vim 编辑sms_message_log.sql 把 sms_message_log 全部替换为 mid_sms_message_log
    把主表的sms_message_log数据导入到从库中的中间表 mid_sms_message_log (替换命令: :%s/sms_message_log/mid_sms_message_log/g )
    3. 执行sql : 
    source /data/work/sms_message_log.sql
    4. 查询mid_sms_message_log比从库多的数据, 并倒叙排列:
    select * from hairdonkey.mid_sms_message_log a where not exists(
    select 1 from sms_message_log b where a.id = b.id
    ) order by id desc;
    记录max(id) as maxSmsId, min(id) as minSmsId
     
    5. 查看短信发送时间字段 send_tm 的最大最小值, 导出这个时间区间的Binlog:
    mysqlbinlog -uhairdonkey -p123 -P3306 -h172.17.120.167 --start-datetime="2018-07-21 19:55:40" --stop-datetime="2018-07-21 19:55:59" --read-from-remote-server -vv mysql-bin.000772 >row3.sql
     
    6. 编辑模式打开row3.sql, 查找短信记录表minSmsId所在的位置的insert sql对应的endPos 记为 minEndPos,
    maxSmsId 所在的位置的insert sql对应的endPos 记为 maxEndPos
    导出这两个区间的binlog:
     
    mysqlbinlog -uhairdonkey -p123 -P3306 -h172.17.120.167 --start-position="875932395" --stop-position="878561125" --read-from-remote-server -vv mysql-bin.000772 >row2.sql
     
    7. 运行row2.sql: source /data/work/row2.sql
    8. 比较mid_sms_message_log和从库的sms_message_log表数据,应该是已经数量一致了
    9. 设置从库同步位置点(这个点就是maxEndPos):
    (1)停止从库同步:stop slave;
    (2) 修改master信息:
    change master to master_host='172.17.120.167',master_user='hairdonkey',master_password='123',master_log_file='mysql-bin.000772',master_log_pos=875845853;
    (3) 启动从库:start slave;
    (4) 查看从库状态:show slave status \G;
    看到如下两个为Yes, 说明同步成功!
    Slave_IO_Running: Yes
    Slave_SQL_Running: Yes

     

    附加:

    mysql主从复制,经常会遇到错误而导致slave端复制中断,这个时候一般就需要人工干预,跳过错误才能继续
    跳过错误有两种方式:
    1.跳过指定数量的事务:
    mysql>slave stop;
    mysql>SET GLOBAL SQL_SLAVE_SKIP_COUNTER = 1        #跳过一个事务
    mysql>slave start

    2.修改mysql的配置文件,通过slave_skip_errors参数来跳所有错误或指定类型的错误
    vi /etc/my.cnf
    [mysqld]
    #slave-skip-errors=1062,1053,1146 #跳过指定error no类型的错误
    #slave-skip-errors=all #跳过所有错误
    ---------------------
    作者:seteor
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/seteor/article/details/17264633
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

    转载于:https://www.cnblogs.com/mhl1003/p/9412475.html

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  • 1.mysql开启binlog(rds默认开启) [mysqld] log-bin=mysql-bin # 开启 binlog binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式 server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义,不要和 canal 的 slaveId 重复 2.docker安装...

    1.mysql开启binlog(rds默认开启)

    [mysqld]

    log-bin=mysql-bin # 开启 binlog

    binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式

    server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义,不要和 canal 的 slaveId 重复

    2.docker安装canal服务端

    docker pull canal/canal-server:v1.1.4

    docker-compose.yml #用来启动容器:

     

    version: '3'

    services:
      canal-server:
        image: canal/canal-server:v1.1.4
        container_name: canal-server
        restart: unless-stopped
        network_mode: host
        ports: 
          - 11111:11111
        environment:
          - canal.auto.scan=false
          - canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 #数据库地址
          - canal.instance.dbUsername=canal #数据库账号
          - canal.instance.dbPassword=canal #数据库密码
          - canal.instance.defaultDatabaseName=data_center #默认数据库
          - canal.instance.filter.regex=data_center\\..* #数据库白名单筛选,这些只筛选data_center scheme
          - canal.destinations=test #destination java那边需要使用
          - canal.instance.connectionCharset=UTF-8
          - canal.instance.tsdb.enable=true
        volumes:
          - /root/canal/test/log/:/home/canal-server/logs/


    启动命令 docker-compose up -d

    3.canal客户端-java

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
        <artifactId>canal.client</artifactId>
        <version>1.1.0</version>
    </dependency>

     

    package com.graph.converse.controller;
    
    import java.net.InetSocketAddress;
    import java.util.List;
    
    
    import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
    import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
    import com.alibaba.otter.canal.common.utils.AddressUtils;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;
    
    
    public class CanalClient {
    
    
        public static void main(String args[]) {
            // 创建链接
            CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("xxxx", 11111), "test", "", "");
            int batchSize = 1000;
            int emptyCount = 0;
            try {
                connector.connect();
                connector.subscribe("data_center\\..*");
                connector.rollback();
                int totalEmptyCount = 120;
                while (emptyCount < totalEmptyCount) {
                    Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                    long batchId = message.getId();
                    int size = message.getEntries().size();
                    if (batchId == -1 || size == 0) {
                        emptyCount++;
                        System.out.println("empty count : " + emptyCount);
                        try {
                            Thread.sleep(1000);
                        } catch (InterruptedException e) {
                        }
                    } else {
                        emptyCount = 0;
                        printEntry(message.getEntries());
                    }
    
                    connector.ack(batchId); // 提交确认
                    // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
                }
    
                System.out.println("empty too many times, exit");
            } finally {
                connector.disconnect();
            }
        }
    
        private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
            for (Entry entry : entrys) {
                if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
                    continue;
                }
    
                RowChange rowChage = null;
                try {
                    rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
                            e);
                }
    
                EventType eventType = rowChage.getEventType();
                System.out.println(String.format("================&gt; binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                        entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                        entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                        eventType));
    
                for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
                    if (eventType == EventType.DELETE) {
                        printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    } else if (eventType == EventType.INSERT) {
                        printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                    } else {
                        System.out.println("-------&gt; before");
                        printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                        System.out.println("-------&gt; after");
                        printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                    }
                }
            }
        }
    
        private static void printColumn(List<Column> columns) {
            for (Column column : columns) {
                System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
            }
        }
    
    }
    

     

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  • 使用 mysql-replication python监听mysql binlog 实时同步数据 文章目录使用 mysql-replication python监听mysql binlog 实时同步数据前言一、环境二、安装与配置1.首先安装mysql-replication2.参数3.配置数据库4....

    使用 mysql-replication python监听mysql binlog 实时同步数据


    前言

    数据库的基础信息需要频繁访问,需要存入redis 轮询存入需要占用资源,并且不是实时,使用mysql-replication可解决此问题。


    一、环境

    1. mysql-replication0.23
    2. python3.7
    3. miniconda4.8.3 (https://blog.csdn.net/mtl1994/article/details/114968140)

    二、安装与配置

    1.首先安装mysql-replication

    pip install mysql-replication
    

    2.参数

    BinLogStreamReader()参数
    ctl_connection_settings:集群保存模式信息的连接设置
    resume_stream:从位置或binlog的最新事件或旧的可用事件开始
    log_file:设置复制开始日志文件
    log_pos:设置复制开始日志pos(resume_stream应该为true)
    auto_position:使用master_auto_position gtid设置位置
    blocking:在流上读取被阻止
    
    only_events:允许的事件数组
    ignored_events:被忽略的事件数组
    
    only_tables:包含要观看的表的数组(仅适用于binlog_format ROW)
    ignored_tables:包含要跳过的表的数组
    
    only_schemas:包含要观看的模式的数组
    ignored_schemas:包含要跳过的模式的数组
    
    freeze_schema:如果为true,则不支持ALTER TABLE。速度更快。
    skip_to_timestamp:在达到指定的时间戳之前忽略所有事件。
    report_slave:在SHOW SLAVE HOSTS中报告奴隶。
    slave_uuid:在SHOW SLAVE HOSTS中报告slave_uuid。
    fail_on_table_metadata_unavailable:如果我们无法获取有关row_events的表信息,应该引发异常
    slave_heartbeat:(秒)主站应主动发送心跳连接。这也减少了复制恢复时GTID复制的流量(在许多事件在binlog中跳过的情况下)。请参阅mysql文档中的MASTER_HEARTBEAT_PERIOD以了解语义
    

    3.配置数据库

    show variables like 'log_bin';
    #显示on
    show variables like 'binlog_format';  
    #显示row
    #如果不是 修改下 my.cnf 重启一下
    

    4.读取binlog日志

    #m.get_s() 封装的数据库对象 格式
    #self.mysql_settings = {
    #    'host': '127.0.0.1',
    #    'port': 3306,
    #    'user': 'root',
    #    'passwd': 'root'
    #}
    
    ef main(r):
    
        # 实例化binlog 流对象
        stream = BinLogStreamReader(
            connection_settings=m.get_s(),
            server_id=1,  # slave标识,唯一
            blocking=True,  # 阻塞等待后续事件
            # 设定只监控写操作:增、删、改
            only_schemas=['env'],
            ignored_tables=['env_data_mon_log','env_data_his_log'],
            freeze_schema=True,
            only_events=[
                DeleteRowsEvent,
                UpdateRowsEvent,
                WriteRowsEvent
            ]
        )
        for binlogevent in stream:
            try:
                binlogevent.dump()  # 打印所有信息
                for row in binlogevent.rows:
                    # 打印 库名 和 表名
                    event = {"schema": binlogevent.schema, "table": binlogevent.table}
                    print(event)
                    if isinstance(binlogevent, DeleteRowsEvent):
                        event["action"] = "delete"
                        event["data"] = row["values"]
    
                    elif isinstance(binlogevent, UpdateRowsEvent):
                        event["action"] = "update"
                        event["data"] = row["after_values"]  # 注意这里不是values
    
                    elif isinstance(binlogevent, WriteRowsEvent):
                        event["action"] = "insert"
                        event["data"] = row["values"]
    
                    print(json.dumps(event, cls=DateEncoder))
                    sys.stdout.flush()
                    #存入redis队列 ,在创建一个消费者程序 把数据存入redis
                    r.lpush(config.sync.q_name,json.dumps(event, cls=DateEncoder))
            except Exception as e:
                traceback.print_exc()
        # stream.close()  # 如果使用阻塞模式,这行多余了
    
    
    if __name__ == '__main__':
        r = initRedis()
        main(r)
    """
    输出数据格式
    {
        "schema": "demo",    # 数据库名
        "table": "student",  # 表名
        "action": "update",  # 动作 insert、delete、update
        "data": {            # 数据,里边包含所有字段
            "id": 26, 
            "name": "haha", 
            "age": 34, 
            "update_time": "2019-06-06 16:59:06", 
            "display": 0
        }
    }
    """
    

    image-20210409171206911


    总结

    ~~~

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空空如也

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binlog数据同步