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    增量同步-spring batch(6)动态参数绑定与增量同步

    tags:springbatch


    1.引言

    上一篇《便捷的数据读写-spring batch(5)结合beetlSql进行数据读写》中使用Spring BatchBeetlSql,对数据库读写组件进行数据库同步,实际上是全量同步。全量同步的问题在于每次需要读取整个表数据,如果表数据量大,则资源耗费大,而且不便于对已有数据的更新。因此,在数据同步过程中,更多的使用增量同步,即通过某些条件,区分新数据进行插入,对有变化的数据进行更新,对不存在的数据进行删除等(当然,一般都不会对数据进行物理删除,只做逻辑删除,因此也就变成了数据更新操作)。

    增量更新更多情况需要依据上一次更新后的状态(如时间、自增ID,数据位置等),下一次更新以上一次更新的状态为基础,因此,需要把每一次更新后的状态以变量参数的方式保存下来,下一次更新则以此状态数据为动态参数来使用。Spring Batch支持任务运行时的动态参数,结合此特性,可以实现数据的增量同步。

    2.开发环境

    • JDK: jdk1.8
    • Spring Boot: 2.1.4.RELEASE
    • Spring Batch:4.1.2.RELEASE
    • 开发IDE: IDEA
    • 构建工具Maven: 3.3.9
    • 日志组件logback:1.2.3
    • lombok:1.18.6

    3.增量同步简述

    增量同步,是相对与全量同步,即每次同步,只需要同步源数据库变化的部分,这样提高了数据同步的效率。是当前数据同步的普遍方式。抽取变化的数据,又名CDC,即Change Data Capture变化数据捕获。在《Pentaho Kettle解决方案:使用PDI构建开源ETL解决方案 》一书中,对CDC作了比较详细说明。此处简要做一下说明,当前实现增量同步的方式有4种,分别是基于源数据的CDC,基于触发器的CDC,基于快照的CDC,基于日志的CDC

    3.1 基于源数据的CDC

    基于源数据的CDC要求源数据里有相关的属性列,利用这些属性列,可以判断出哪里是增量数据,最常见的属性列有:

    • 时间戳
      基于时间来标识数据,至少需要一个时间,最好两个,一个标识创建,一个标识更新时间,所以一般我们设计数据库时都会添加sys_create_timesys_update_time作为默认字段,并且设计为默认当前时间和更新处理。

    • 自增序列
      使用数据库表的自增序列字段(一般是主键),来标识新插入的数据。不过现实中用得比较少。

    此方法需要有一个临时表来保存上一次更新时间或,在实践中,一般是在独立的模式下创建此表,保存数据。下一次更新则比较上一次时间或序列。这是用得比较普遍的方式,本文中的增量同步也是使用此方法。

    3.2 基于触发器的CDC

    在数据库中编写触发器,当前数据库执行INSERTUPDATEDELETE等语句时,可以激活数据库中的触发器,然后触发器可以把这些变更的数据保存到中间临时表,然后再从临时表中获取这些数据,同步到目标数据库中。当然,这种方法是入侵性最强的,一般数据库都不允许向数据库里添加触发器(影响性能)。

    3.3 基于快照的CDC

    此方法就是一次抽取当前全部数据放到缓冲区,作为快照,下一次同步时从源数据读取数据,然后和快照做比较,找出变化的数据。简单来说是就做全表读取与比较,找出变化的数据。做全表扫描,问题就在于性能,所以一般不会使用这种方式。

    3.4 基于日志的CDC

    最高级和最没有入侵性的方法就是基于日志的方式,数据库会把插入、更新、删除的操作记到日志中,如Mysql会有binlog,增量同步可以读取日志文件,把二进制文件转为可理解的方式,然后再把里面的操作按照顺序重做一遍。但是这种方式只能对同种数据库有效,对于异构的数据库就无法实现了。而且实现起来有一定的难度。

    3.5 本示例增量同步方法说明

    在本示例中,依然是基于test_user表进行增量同步,表有字段sys_create_timesys_update_time来标识数据创建和更新时间(当前,若现实情况中只有一个时间,也可以只基于此时间,只是这样就比较难标识此数据是更新还是插入了)。增量同步流程如下:

    流程

    说明:

    • 每次同步,会先读取临时表,获取上一次同步后数据的时间。
    • 若是第一次同步,则全部同步,若不是,则根据时间作为查询语句的参数。
    • 根据时间读取数据后,把数据插入目标表
    • 更新临时表的数据时间,以便下一次同步。

    4.Spring Batch动态参数绑定

    根据上面的增量同步流程,关键点在于把数据时间保存到临时表,在数据读取时可以作为比较的条件。而这时间参数是动态的,在任务执行时才传递进去,在Spring Batch中,支持动态参数绑定,只需要使用@StepScope注解即可,结合BeetlSql,很快就可以实现增量同步。本示例是基于上一篇文章的示例来进一步开发的,可以下载源码查看完整示例。

    4.1 沿用原来数据库配置和多数据源

    • 源数据库: mytest
    • 目标数据库: my_test1
    • spring batch数据库: my_spring_batch
    • 同步的数据表:test_user

    4.2 创建临时表

    使用示例中的sql/initCdcTempTable.sql,在my_spring_batch库中,创建临时表cdc_temp,并插入记录为1的记录,标识是同步test_user表。此处,我们只需要关注last_update_timecurrent_update_time,前者表示上一次同步完后的数据最后时间,后者表示上一次同步后的系统时间。

    4.3 添加/修改dao

    4.3.1 添加临时表dao及service类

    • 添加类CdcTempRepository

    根据配置,由于cdc_temp是在my_spring_batch,而它的读写是在dao.local包中,因此需要添加dao.local包,然后添加类CdcTempRepository,如下所示:

    @Repository
    public interface CdcTempRepository extends BaseMapper<CdcTemp> {
    }
    
    • 添加类CdcTempService,用于cdc_temp表的读取及数据更新
      主要包括两个函数,一个是根据ID获取当前的cdc_temp记录,以便获取数据上一次同步的数据最后时间。一个是在同步完成后,更新cdc_temp的数据。如下:
    /**
     * 根据id获取cdc_temp的记录
     * @param id 记录ID
     * @return {@link CdcTemp}
     */
    public CdcTemp getCurrentCdcTemp(int id){
        return cdcTempRepository.getSQLManager().single(CdcTemp.class, id);
    }
    
    /**
     * 根据参数更新cdcTemp表的数据
     * @param cdcTempId cdcTempId
     * @param status job状态
     * @param lastUpdateTime 最后更新时间
     */
    public void updateCdcTempAfterJob(int cdcTempId,BatchStatus status,Date lastUpdateTime){
        //获取
        CdcTemp cdcTemp = cdcTempRepository.getSQLManager().single(CdcTemp.class, cdcTempId);
        cdcTemp.setCurrentUpdateTime(DateUtil.date());
        //正常完成则更新数据时间
        if( status == BatchStatus.COMPLETED){
            cdcTemp.setLastUpdateTime(lastUpdateTime);
        }else{
            log.info(LogConstants.LOG_TAG+"同步状态异常:"+ status.toString());
        }
        //设置同步状态
        cdcTemp.setStatus(status.name());
        cdcTempRepository.updateById(cdcTemp);
    }
    

    4.3.2 修改源数据dao

    在源数据dao类OriginUserRepository添加函数getOriginIncreUser,此函数对应user.md中的sql语句。

    4.3.3 修改目标数据dao

    在目标数据dao类TargetUserRepository中添加函数selectMaxUpdateTime,用于查询同步后数据的最后时间。由于此方法的sql简单,可以直接使用@Sql注解,如下所示:

    @Sql(value="select max(sys_update_time) from test_user")
    Date selectMaxUpdateTime();
    

    4.4 修改user.md中的sql语句。

    4.4.1 添加增量读数据sql

    user.md中添加增量读数据的sql语句,如下:

    getOriginIncreUser
    ===
    * 查询user数据
    
    select * from test_user
    WHERE 1=1
    @if(!isEmpty(lastUpdateTime)){
    AND (sys_create_time >= #lastUpdateTime# OR sys_update_time >= #lastUpdateTime#)
    @}
    

    说明:

    • @开头是beetl的语法,可以对变量读取和逻辑判断,此处的意思是如果变量lastUpdateTime不为空,则按此条件进行读取。
    • lastUpdateTime变量由调用时传入(Map
    • 具体beetl使用语法,可参见官方文档

    4.4.2 编写增量插入sql语句

    对于Mysql数据库,有insert into ... on duplicate key update ...的用法,即可以根据唯一键(主键或唯一索引),若数据已存在,则更新,不存在,则插入。在user.md文件中,添加以下语句:

    insertIncreUser
    ===
    * 插入数据
    
    insert into test_user(id,name,phone,title,email,gender,date_of_birth,sys_create_time,sys_create_user,sys_update_time,sys_update_user)
    values (#id#,#name#,#phone#,#title#,#email#,#gender#,#dateOfBirth#
        ,#sysCreateTime#,#sysCreateUser#,#sysUpdateTime#,#sysUpdateUser#)
    ON DUPLICATE KEY UPDATE 
    id = VALUES(id),
    name = VALUES(name),
    phone = VALUES(phone),
    title = VALUES(title),
    email = VALUES(email),
    gender = VALUES(gender),
    date_of_birth = VALUES(date_of_birth),
    sys_create_time = VALUES(sys_create_time),
    sys_create_user = VALUES(sys_create_user),
    sys_update_time = VALUES(sys_update_time),
    sys_update_user = VALUES(sys_update_user)
    

    4.5 编写Spring Batch的组件

    Spring Batch文件结构如下:

    文件结构

    4.5.1 ItemReader

    此处与之前的一致,只需要把getOriginUser函数改为getOriginIncreUser即可。

    4.5.2 ItemWriter

    此处与之前的一致,只需要把sql的ID由user.insertUser改为user.insertIncreUser即可。

    4.5.3 添加IncrementJobEndListener

    由于数据同步完后,最后一步就是要更新临时表的最后时间数据。如下:

    @Slf4j
    public class IncrementJobEndListener extends JobExecutionListenerSupport {
    
        @Autowired
        private CdcTempService cdcTempService;
    
        @Autowired
        private TargetUserRepository targetUserRepository;
    
        @Override
        public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
            BatchStatus status = jobExecution.getStatus();
            Date latestDate  = targetUserRepository.selectMaxUpdateTime();
            cdcTempService.updateCdcTempAfterJob(SyncConstants.CDC_TEMP_ID_USER,status,latestDate);
        }
    }
    

    说明:

    • 先查询当前数据库中数据最后时间(selectMaxUpdateTime)
    • 更新中间表数据cdc_temp中的last_update_time

    4.5.4 添加任务启动时参数初始化

    在数据同步的第一步,需要先初始化临时表中的数据最后更新时间,因此在任务启动前,先要进行任务参数设置,以便于把时间参数传到任务中,在任务执行时使用。如下:

    public JobParameters initJobParam(){
        CdcTemp currentCdcTemp = cdcTempService.getCurrentCdcTemp(getCdcTempId());
        //若未初始化,则先查询数据库中对应的最后时间
        if(SyncConstants.STR_STATUS_INIT.equals(currentCdcTemp.getStatus())
                || SyncConstants.STR_STATUS_FAILED.equals(currentCdcTemp.getStatus())){
            Date maxUpdateTime = selectMaxUpdateTime();
            //若没有数据,则按初始时间处理
            if(Objects.nonNull(maxUpdateTime)){
                currentCdcTemp.setLastUpdateTime(maxUpdateTime);
            }
        }
        return JobUtil.makeJobParameters(currentCdcTemp);
    }
    

    4.5.5 组装完整任务

    最后,需要一个IncrementBatchConfig配置把读、处理、写、监听组装起来,值得一提的是,在配置读组件时,由于需要使用动态参数,此处需要添加@StepScope注解,同时在参数中使用spEL获取参数内容,如下所示:

    @Bean
    @StepScope
    public ItemReader incrementItemReader(@Value("#{jobParameters['lastUpdateTime']}") String lastUpdateTime) {
        IncrementUserItemReader userItemReader = new IncrementUserItemReader();
        //设置参数,当前示例可不设置参数
        Map<String,Object> params = CollUtil.newHashMap();
        params.put(SyncConstants.STR_LAST_UPDATE_TIME,lastUpdateTime);
        userItemReader.setParams(params);
    
        return userItemReader;
    }
    

    4.5.6 测试

    参考上一文章的BeetlsqlJobTest,编写IncrementJobTest测试文件。由于需要测试增量同步,测试流程如下所示:

    • 测试前增量添加数据
      测试前,源数据表和目标数据表已经有数据,在源数据表中,执行代码中的sql/user-data-new.sql添加新的用户。注意,由于sys_create_timesys_update_time定义如下:
    `sys_create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    `sys_update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    

    从而达到数据插入时自动生成时间,修改时也自动更新时间。

    • 运行测试
      以单元测试运行incrementJob

    • 查看结果
      运行完成后,结果如下:

      输出

    增量同步后,数据如下:

    结果

    5.总结

    本文先对增量同步做了一个简单的介绍,列出当前一般使用的增量同步方法,然后使用Spring BatchBeetlSql使用基于时间戳的方式实现增量同步,本示例具有一定的实用性,希望能对做数据同步或相关批处理的开发者有帮助。

    展开全文
  • 使用Kettle同步mysql数据,增量同步,两个数据库数据同步
  • Kettle增量同步.rar

    2020-07-02 16:57:18
    Kettle增量同步,里边包含项目文件可能需要你新建数据库。源数据为Oracle,目标数据库为PostgreSQL. 增量记录表.SQL 用来生成 edp_etl_record 表 记录每次更新数据的执行记录过程。 更新时先取出edp_etl_record 表...
  • kettle的使用手册,及个人实现的数据增量同步,亲测可行!
  • 实战 | canal 实现Mysql到Elasticsearch实时增量同步

    万次阅读 多人点赞 2019-03-16 16:42:23
    关系型数据库Mysql/Oracle增量同步Elasticsearch是持续关注的问题,也是社区、QQ群等讨论最多的问题之一。 问题包含但不限于: 1、Mysql如何同步到Elasticsearch? 2、Logstash、kafka_connector、canal选型有什么...

    Elasticsearch 最少必要知识实战教程直播回放

    题记

    关系型数据库Mysql/Oracle增量同步Elasticsearch是持续关注的问题,也是社区、QQ群等讨论最多的问题之一。
    问题包含但不限于:
    1、Mysql如何同步到Elasticsearch?
    2、Logstash、kafka_connector、canal选型有什么不同,如何取舍?
    3、能实现同步增删改查吗? …
    本文给出答案。

    1、Canal同步

    1.1 canal官方已支持Mysql同步ES6.X

    同步原理,参见之前: 干货 | Debezium实现Mysql到Elasticsearch高效实时同步

    canal 1.1.1版本之后, 增加客户端数据落地的适配及启动功能。canal adapter 的 Elastic Search 版本支持6.x.x以上。
    需要借助adapter实现。

    1.2 同步效果

    1)已验证:仅支持增量同步,不支持全量已有数据同步。这点,canal的初衷订位就是“阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件”。

    2)已验证:由于采用了binlog机制,Mysql中的新增、更新、删除操作,对应的Elasticsearch都能实时新增、更新、删除。

    3)推荐使用场景
    canal适用于对于Mysql和Elasticsearch数据实时增、删、改要求高的业务场景。
    实时场景要求不高的业务场景,logstash_input_jdbc也能满足。

    建议,做好选型甄别。

    2、同步版本:

    • ES:6.6.1
    • Mysql: 5.7.25
    • canal:v1.1.3-alpha-2
    • canal-adapter:v1.1.3-alpha-2

    canal下载地址:https://github.com/alibaba/canal/releases

    3、同步步骤解读

    3.1 启动canal,可作为常驻进程后台运行。

    官网已有详细描述https://github.com/alibaba/canal/wiki/QuickStart,
    以下仅列举关键注意事项。

    对应下载文件:canal.deployer-1.1.3-SNAPSHOT.tar.gz, 可以实时关注最新版本。

    3.1.1 启用binlog

    canal的原理是基于mysql binlog技术,所以这里一定需要开启mysql的binlog写入功能,建议配置binlog模式为row.

    [mysqld]
    log-bin=mysql-bin #添加这一行就ok
    binlog-format=ROW #选择row模式
    server_id=1 #配置mysql replaction需要定义,不能和canal的slaveId重复
    

    3.1.2 修改配置文件

    vi conf/example/instance.properties
    

    配置数据库基本信息。

    3.1.3 启动canal

    bin/startup.sh
    

    可通过日志排查错误。

    3.2 配置ElasticSearch适配器,并实现同步。

    官网已有详细描述:https://github.com/alibaba/canal/wiki/Sync-ES。
    以下仅针对部署遇到的坑做描述。

    3.2.1 部署版本

    anal.adapter-1.1.3-SNAPSHOT.tar.gz,如有更新,建议使用最新版本。

    3.2.2 核心配置

    [root@localhost es]# cat mytest_user.yml 
    dataSourceKey: defaultDS
    destination: example
    esMapping:
      _index: baidu_index
      _type: _doc
      _id: _id
      pk: id
      sql: "select a.id as _id, a.title, a.url, a.publish_time, a.content, 
            from baidu_info as a"
    #  objFields:
    #    _labels: array:;
      etlCondition: "where a.id >= 1"
      commitBatch: 3000
    

    实现目的:库表id字段作为Elasticsearch的_id,以期实现自增。

    4、多表关联实现

    建议参考官网:https://github.com/alibaba/canal/wiki/Sync-ES
    支持:

    • 一对一
    • 一对多
    • 多对多

    5、坑

    坑1:canal.adapter-1.1.2 启动失败

    启动失败:https://github.com/alibaba/canal/issues/1513
    该问题在1.1.3版本已经修复。

    坑2:不支持全量同步

    全量同步建议使用logstash或者其他工具:

    坑3:必须先在ES创建好对应索引的Mapping

    否则,会没有识别索引,会报写入错误。

    坑4:多张表的同步如何实现?

    在canal.adapter-1.1.3/conf/es的新增*.yml配置即可。
    也就是说,可以一张Mysql表一个配置文件。

    坑5:空指针异常错误

    解决方案:sql语句部分,指定对应库表id为ES中的_id,否则会报错。
    举例:

    select sx_sid as _id, name from baidu_info
    

    坑6:基于 row 模式的 binlog 会不会记录变更前、变更后的值呢?

    • INSERT:只有变更后的值。
    • UPDATE:包含了变更前、变更后的值。
    • DELETE:变更前的值

    关于全量同步:https://github.com/alibaba/canal/issues/376

    6 同步选型小结

    在这里插入图片描述

    以上不同选型各有利弊,建议结合实际业务斟酌选择。
    欢迎留下你的同步实践方案和思考。

    在这里插入图片描述
    铭毅天下——Elasticsearch基础、进阶、实战第一公众号

    展开全文
  • 增量同步是一种同步压缩文件的方法,即使没有进行更改或仅进行了部分更改,也需要上传整个文件。 在本研究中,我们提出了一种基于Delta同步的算法,以解决在各种修改形式(例如,未修改,部分修改或完全修改)下...
  • 1、 跨网络进行增量同步数据,即隔着网闸,网络不能直连,使用dblink、主从库等方案解决不了; 2、 源表跟目标表字段名称可以不一致,但表名称要一致(表名称不一致也可以实现); 3、 自定义增量的控制字段,可以是...
  • 使用Kettle同步mysql数据,增量同步,两个数据库数据同步
  • (1)全量同步 什么是全量同步:将一个mysql的整个表的所有数据都同步到es中 常用插件是logstash-input-jdbc,logstash通过sql语句分区间对数据进行查询,然后输出到es...logstash不再适合增量同步,logstash是基于s

    (1)全量同步

    什么是全量同步:将一个mysql的整个表的所有数据都同步到es中

    常用插件是logstash-input-jdbc,logstash通过sql语句分区间对数据进行查询,然后输出到es进行实现。

    logstash-input-jdbc同步插件原理:

    作用:使用 logstash-input-jdbc 插件读取 mysql 的数据

    (2)增量同步(canal)

    什么是增量同步:业务场景需要实时性较高并对要求****对数据库的压力比较小

    logstash不再适合增量同步,logstash是基于sql来完成的会用一定的延迟性做不到实时性,并且是通过cron表达式来调用。

    阿里在做大做强的过程中也遇到过类似的问题,为了达到性能的最优,他们自己通过JAVA代码实现了mysql的数据同步功能,通过解析mysql 的日志进行实现的,并且把这个项目开源——canal 并用它实现的对ES实时同步数据的效果,而且不仅仅可以给ES进行同步。还可以给以下很多第三方软件进行数据同步
    在这里插入图片描述
    原理:

    它里面是通过一个server(服务端)一个client(客户端)来进行实现的

    server(服务端)负责mysql的日志监听与收集,然后再传给client(客户端)端server(服务端)与client(客户端)使用的netty(网状的 实现聊天功能)进行数据的tcp通信。
    同时canal也有专门的可视化监控界面,方便进行查看,同时也有HA(hadoop集群)的实现方式,通过zookeeper来进行实现和控制的。

    (个人理解就是类似于一个管道服务端和客户端就是管道的两端,如何利用netty来进行数据的tcp通信)

    使用:

    想将数据从mysql同步到es通过canal的一个adapter(适配器)就可以直接实现了

    Netty 百度百科:https://baike.baidu.com/item/Netty/10061624?fr=aladdin

    Netty 详细博客地址:https://www.sohu.com/a/272879207_463994

    Netty
    是一个异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。

    canal优点:

    (1)canal实现数据的增量同步性能高,有可视化界面可监控

    (2)看canal esAdapter的源码可知,canal esAdater中的etl方法对全量同步的功能已经做了实现可增量可全量同步了

    ES数据同步的实战和详细博客地址:https://blog.csdn.net/RuiKe1400360107/article/details/104270421

    展开全文
  • kettle详细实现Oracle数据库通过时间戳方式数据增量同步案例
  • kettle的使用手册及个人实现的数据的增量同步(支持多种数据库的增量同步) 文档地址:https://download.csdn.net/download/wyazyf/10705252

    kettle的使用手册及个人实现的数据的增量同步(支持多种数据库的增量同步)

    文档地址:https://download.csdn.net/download/wyazyf/10705252

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    千次阅读 2020-06-16 16:11:37
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空空如也

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