一.全量同步 本文以mysql -> mysql为示例: 本次测试的表为mysql的系统库-sakila中的actor表,由于不支持目的端自动建表,此处预先建立目的表: CREATE TABLE `actor_copy` ( `actor_id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `first_name` ) NOT NULL, `last_name` ) NOT NULL, `last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT

关于 DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL.Oracle.SqlServer.Postgre.HDFS.Hive.ADS.HBase.TableStore(OTS).MaxCompute(ODPS).DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. 如果想进一步了解 DataX ,请进一步查看 DataX 详细介绍 . 关于增量更新 DataX 支持多种数据库的读写, json 格式配置文件很容易编写, 同步性能很好, 通常可以达到每

一.问题背景经常碰到要同步数据的情况,而系统自带的复制功能又不能实现增量同步,每次都要做全量复制,发生异常情况后只能重头再来,非常麻烦,优其是对那种大文件的处理,更是耗时.二.解決方案1.计算源目录数据指纹2.计算目标目录数据指纹3.对比指纹数据,找出差异项,得到需要添加,删除或更新的文件列表,计算出需要更新的数据大小4.挨个同步差异项,如果碰到大文件,则缓存其指纹数据到目标文件夹中,供下次同步数据时使用三.数据指纹说明数据指纹顾名思义,就是对某一文件夹或文件的唯一标识,其格式为:文件相对路径+

一.inotify+rsync实时同步 1.介绍         inotify-tools是一种强大的.细粒度的.异步的文件系统事件监控机制,可以用来监控文件系统的事件.inotify-tools是用c编写的,除了要求内核支持inotify外,不依赖于其他.inotify-tools提供两种工具,一是inotifywait,它是用来监控文件或目录的变化,二是inotifywatch,它是用来统计文件系统访问的次数. 2.实现原理 3.根据原理进行部署 ①查看系统是否支持inotify [roo

背景 最近在负责公司数据Oracle转PG:老平台数据库:Oracle11g:新平台数据库:PostgreSQL12.由于平台统计规则有变动:所以正在推广的游戏数据无法全部迁移过来:只能在老平台上运行.而支付数据接口升级:统一进入新平台数据PG.需要将部分支付数据由PostgreSQL同步到Oracle. 简而言之:PostgreSQL增量同步表到Oracle.首先声明我不是反“去IOE”潮流.我想到两种方案 采用OGG  可以参考 OGG For Oracle To PostgreSQL 采用

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

1.概述 1.1.基于UDP的帧同步方案 在技术选型方面,之所以选择帧同步方案,在Kevin的一篇介绍PVP帧同步后台实现的文章中已经做了详细叙述,这里简单摘要如下: 高一致性.如果每一帧的输入都同步了,在同样的上下文中,计算得出的结果应该也是同步的. 低流量消耗.除了帧同步,其它方案(比如状态同步)想做到高一致性,需要同步非常大量的数据.无论是对于移动网络,还是固络都是不合适的. 服务器逻辑简化.采用帧同步方案,服务器只需要做简单的帧同步,不需要关心太多的业务细节.有利于客户端功能的扩展和服务

主要用到了一个JDBC importer for Elasticsearch的库. 想要增量同步,有一些先决条件.首先数据库中要维护一个update_time的时间戳,这个字段表示了该记录的最后更新时间.然后用上面的那个库,定时执行一个任务,这个任务中执行的sql就是根据时间戳判断该记录是否应该被更新. 这里先写一个最简单的例子来展示一下. 从上方插件官网中下载适合的dist包,然后解压.进入bin目录,可以看到一堆sh脚本.在bin目录下创建一个test.sh: bin=/home/csone

在日常运维工作中,对mysql数据库的备份是万分重要的,以防在数据库表丢失或损坏情况出现,可以及时恢复数据. 线上数据库备份场景:每周日执行一次全量备份,然后每天下午1点执行MySQLdump增量备份. 下面对这种备份方案详细说明下:1.MySQLdump增量备份配置执行增量备份的前提条件是MySQL打开binlog日志功能,在my.cnf中加入log-bin=/opt/Data/MySQL-bin"log-bin="后的字符串为日志记载目录,一般建议放在不同于MySQL数据目录的磁盘

rsync remote shell 增量方式同步数据 rsync同步文件有两种方式,一种是daemon的方式(rsync daemon)另一种方式是通过远程shell方式(rsync remote shell). 两种方式的区别 daemon方式,这种方式通过TCP方式连接远程rsync daemon,需要使用配置文件,并启用daemon进程. rsync [OPTION] user@host::src dest rsync [OPTION] src user@host::dest remot

数据同步方案:--用DBLINK 创建与所需同步表的链接--------------------------------------------------------------------------------------------------参数 --dblink1 名称 --csys用户名称 --****     用户密码 --HOST 服务器地址 --CONNECT_DATA 实例---------------------------------------------------

一.工具安装 访问官网https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch和http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc下载版本匹配的es和es-jdbc.如果数据库使用的非MySQL,还需要将相应版本的数据库驱动拷贝到elasticsearch-jdbc的lib下: 访问https://github.com/mobz/elasticsearch-

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

概述: 网站采用了web和mysql数据库分离的架构,前端有web1.web2.web3需要对他们进行上传文件同步 方案: 在web2的windows服务器上安装GoodSync软件,利用其双向同步特性进行数据同步 软件配置可参考下图: 每两小时同步一次,可修改成10分钟或更快的频率

A fast,versatile,remote (and local) file-copying tool. rsync基于ssh协议实现高效率远程或本地文件复制,传输速度比scp快.复制文件时会比对本地文件与远程主机的文件,仅复制有差异的文件. 常用选项: -q,--quiet:suppress non-error messages 静默模式 -v,--verbose:increase verbosity -a,--archive:archive mode; equals -rlptgoD (

1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间,可以通过它对数据在时间维度上进行排序.通过中间表记录每次更新的时间戳,在下一个同步周期时,通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据.这是时间戳增量同步. 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步,我就使用orcale物化视图的方式进行删除更新操作 说明: 源数据表 需要被同步的数据表 目标数据表 同步至的数据表 中间表 存储时间戳的表 2. 前期准备 在两个数据库中分别创建数据表,并通过脚本在源数

说明: 服务器是腾讯的云服务器(腾讯用的是linux container),远程登陆云服务器需要使用代理,在服务器中不能访问外网,所以当时也就没有去想做svn 需求: 1. 把同样的代码同步到不同的服务器中,尽量做到各个服务器都能在一个很短的时间内同步完成 注:各服务器之间是在同一个内网中的,数据传输速度很快,当服务器数量不是很多时不需要考虑带宽的问题 在做这项工作时遇到的问题: 各个服务器之间使用rsync命令进行同步,优点是可以进行增量同步,缺点是每次都需要输入密码 如何保证各个服务器之间的

https://hashdatainc.github.io/bireme/ Bireme 是一个 Greenplum / HashData 数据仓库的增量同步工具.目前支持 MySQL.PostgreSQL 和 MongoDB 数据源. Greenplum 是一个高级,功能齐全的开源数据仓库,为PB级数据量提供强大而快速的分析.它独特地面向大数据分析,由世界上最先进的基于成本的查询优化器提供支持,可在大数据量上提供高分析查询性能. HashData 则是基于 Greenplum 构建弹性的云端数

游戏程序 平台类型:   程序设计:   编程语言:   引擎/SDK:   概述 PVP系统俨然成为现在新手游的上线标配,手游Pvp系统体验是否优秀,很大程度上决定了游戏的品质.从最近半年上线的新手游来看,越来越多的游戏把核心玩法重心已经放在pvp多人游戏中,手游朝着更重度.多人实时交互的方向发展.本文主要分为两部分介绍pvp系统,前半部分主要介绍手游后台Pvp的同步方案介绍,第二部分主要介绍天天飞车和现在正在开发当中新赛车手游pvp网络同步方案. 同步机制的一致性问题 同步问题的本质是一致性

目标:利于kettle实现单表增量同步,以时间为判断条件 背景:源表:db1.q1 (2w条数据) 目标表:db2.q2(0条数据) 表结构: CREATE TABLE `q1` (  `ID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `anlage` varchar(20) DEFAULT NULL,  `card_count` int(11) DEFAULT NULL,  `card_id` varchar(30) DEFAULT NULL,  `card_