canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有kafka和RocketMQ. 在投递的时候我们使用的是非压平的消息模式(canal.mq.flatMessage =false //是否为flat json格式对象),然后消费topic的时候就一直无法正常显示和序列化,通过kafka-console-consumer.sh命令收到的消息如下图 在github上也能找到相关问题 canal-kafka 数据同步到

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

canal本质就是"冒充"从库,通过订阅mysql bin-log来获取数据库的更改信息. mysql配置(my.cnf) mysql需要配置my.cnf开启bin-log日志并且将bin-log日志格式设置为row, 同时为了防止bin-log日志占用过多磁盘,可以设置一下过期时间, [mysqld] log-bin=mysql-bin # 打开binlog binlog-format=ROW # ROW格式 server_id=1 # mysql Replication 需要设置

1. 实验环境 CPU:4 内存:8G ip:192.168.0.187 开启iptables防火墙 关闭selinux java >=1.5 使用yum方式安装的java,提前配置好JAVA_HOME环境变量 vim /etc/profile.d/java.sh #!/bin/bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk # 路径根据实际情况而定 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin source /et

一 创建相应用户    源数据用户权限: GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO `retl`@'%';    目的用户权限: GRANT SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE,CREATE,DROP ON *.* TO `retl`@'%'; 二 进行验证    源数据库进行操作,查看目的数据库是否随着变化三 日志查看   监控管理->日志记录四 限制   1 otter只支持ROW模式的数据

基于日志增量订阅&消费支持的业务: 数据库镜像 数据库实时备份 多级索引 (卖家和买家各自分库索引) search build 业务cache刷新 价格变化等重要业务消息 项目介绍 名称:canal [kə'næl] 译意: 水道/管道/沟渠 语言: 纯java开发 定位: 基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了mysql 关键词: mysql binlog parser / real-time / queue&topic 工作原理 mysql主备复制实现

背景 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. ps. 目前内部版本已经支持mysql和oracle部分版本的日志解析,当前的canal开源版本支持5.7及以下的版本(阿里内部mysql 5.7.13, 5.6.10, mysql 5.5.18

背景 早期,阿里巴巴 B2B 公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求 ,主要是基于trigger的方式获取增量变更.从 2010 年开始,公司开始逐步尝试数据库日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅和消费业务,从此开启一段新纪元. 当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等

1.前言 很多时候,我们很多业务场景可能只需要同步多个或者单个数据库多个或者单个表的数据,canal提供了多实例(Instance)功能让我们可以处理这些业务场景.废话少说,让我们来学习下这块知识点. 2.前期准备 服务名称 IP/域名 端口 zookeeper 192.168.142.129,192.168.142.130,192.168.142.131 2181 mysql 192.168.142.131 3306 rabbitmq 192.168.18.230 5672 2.1Rabbit

clickhouse日常管理一 变量相关  1 查看变量     system.setting相关表  2 设置变量     set variables= 请注意这里是session级别,如果想永久生效,必须修改配置文件  3 变量文件分类     config.xml      说明 config.xml针对的是server级别的限制,包括不仅限于内存,复制集,分布式,数据目录等设置     user.xml     说明 user.xml针对的是用户级别的限制,主要包括用户增删查改的内存控制

阿里云大数据计算平台开发者版2019年3月推出,MaxCompute正在成为开发者的免费大数据平台.今天,MaxCompute在企业构建自己的数据处理平台实践中起到了至关重要的作用,我们特别精选了企业的真实实践案例:从最大的兴趣社群平台小打卡:到90后.00后喜欢的克拉克拉:从互联网金融的典型天弘基金:到耳熟能详的二手车平台人人车……为你带来了超多的MaxCompute玩法. 小打卡案例 >>>小打卡是国内最大的兴趣社群平台,每天能够产生上百万条新的内容.在这样超大的内容生产背景下,平台

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

摘要:ES已经成为了全能型的数据产品,在很多领域越来越受欢迎,本文旨在从数据库领域分析ES的使用. 本文分享自华为云社区<Elasticsearch数据库加速实践>,原文作者:css_blog . 一.方案说明 Elasticsearch主要功能是什么,不同的场景有不同的定位,在日志场景我们可以用ELK生态搭建日志分析系统,在搜索领域ES是当前最热门的搜索引擎.在大数据领域,ES可以对标Hbase提供海量日志的数据仓库:在数据库领域ES可以作为查询分析型的分析型数据库使用.ES已经成为了全能型

一.HttpServletRequest介绍 HttpServletRequest对象代表客户端的请求,当客户端通过HTTP协议访问服务器时,HTTP请求头中的所有信息都封装在这个对象中,通过这个对象提供的方法,可以获得客户端请求的所有信息. 二.Request常用方法 2.1.获得客户机信息 getRequestURL方法返回客户端发出请求时的完整URL. getRequestURI方法返回请求行中的资源名部分. getQueryString 方法返回请求行中的参数部分. getPathInf

canal使用非flatmessage方式获取mysql bin log日志发至kafka比直接发送json效率要高很多,数据发到kafka后需要实时解析为json,这里可以使用strom或者flink,公司本来就是使用strom解析,但是在吞吐量上有瓶颈,优化空间不大.所以试一试通过flink来做. 非flatmessage需要使用特定的反序列化方式来处理为Message对象,所以这里需要自定义一个类 /** * 反序列化canal binlog * * @author @ 2019-02-2

1.kafka的安装: 略 2.cannal  配置 使用卡夫卡: 修改  /home/admin/canal-server/conf/canal.properties 2.1 修改canal.serverMode = kafka 2.2  修改MQ 的ip 端口  (修改为自己安装kafka 的IP) 3. 修改 instance (如:milestone) cd /milstone vi    instance.properties topic 修改自定义的名字 4. java 监听这个to

使用Intelli idea调试kafka low consumer时,由于broker存储的message有中文, idea中console端是可以正确显示的 然后mvn package打包到服务器上执行,结果中文乱码. 然后在kafka consumer代码中byte转为string时,使用了各种编码 String mes = new String(bytes,"UTF-8"); String mes = new String(bytes,"GBK"); Str

说明:我们有一个业务需要把mysql中一些表实时同步到大数据集群hbase上面,我们先通过sqoop把表中数据全量导入到hbase中,然后再通过canal定位的某个binlog的position,来实现增量同步,canal官网提供了java/go接口,直接写入到Kafka,然后通过sparkstreaming实时写入到hbase中 一. 通过sqoop把mysql表中的数据全量导入到hbase中(需要安装sqoop) sqoop import \ --connect jdbc:mysql://i

1.切换到初始化目录 cd /etc/init.d/ 2.新建一个文件 如 touch autoupdate 3.vim autoupdate #!/bin/bash export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_71 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH #chkconfig:2345 30 80 #description:kafka #processname:kafka case $1 in start) /usr/local/kafk

阿里Canal项目请先了解:canal 考虑可能binlog大批量变更,如果直接通过Canal订阅binlog变动,会造成CanalClient会瞬间爆掉.为了解决这个问题,我们可以引入kafka做一层封装,可以解决这个问题. 公司实现一套框架,拿来分享大家.感谢原作者. 1. 服务端-封装Canal订阅binlog消息并推送到kafka binlogService server 启动端: import java.util.concurrent.Executors import com.toda