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

OGG 从Oracle备库同步数据至kafka Table of Contents 1. 目的 2. 环境及规划 3. 安装配置JDK 3.1. 安装jdk 3.2. 配置环境变量 4. 安装Dataguard 4.1. 安装备库软件 4.2. 配置dataguard 4.2.1. 主库 4.2.2. 备库 4.3. 完成操作 4.4. 启动实时复制 5. zookeeper集群 5.1. 上传并解压 5.2. 配置 5.3. 创建myid文件 5.4. 配置环境变量 5.5. 启动和查看服务

一.服务器信息 ip   软件版本 ogg版本 软件包 操作系统版本 OGG安装路径 10.1.50.52 源 oracle11.2.0.4 12.2.0.1.1 V100692-01.zip centos6.9 /data/ogg 10.0.71.102 目标 kafka0.10 12.2.0.1.160823 123010_ggs_Adapters_Linux_x64.zip centos7.3 /data/ogg 二.源端安装OGG 1.解压V100692-01.zip .zip 这个时候

1.source为http模式,sink为logger模式,将数据在控制台打印出来. conf配置文件如下: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1   # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = http #该设置表示接收通过http方式发送过来的数据 a1.sources.r1.bind = hadoop-

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

Kafka的复制机制既不是完全的同步复制,也不是单纯的异步复制.完全同步复制要求All Alive Follower都复制完,这条消息才会被认为commit,这种复制方式极大的影响了吞吐率.而异步复制方式下,Follower异步的从Leader复制数据,数据只要被Leader写入log就被认为已经commit,这种情况下,如果leader挂掉,会丢失数据,kafka使用ISR的方式很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率.Follower可以批量的从Leader复制数据,而且Leader充分利用磁盘

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT.更新UPDATE.删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. 1. 环境准备 mysql kafka 2.3 flink 1.13.5 on yarn 说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直接用flin

第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 消息队列的性能好坏,

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre

转自 http://dblab.xmu.edu.cn/post/8274/ 0.案例概述 本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为"sex",因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方

文件夹 1.需求 2.框架结构图和步鄹图 3.代码结构 4.代码展现 ------------------------ 1.需求 1.1.解析路径,将路径的最后一个字符串作为Appkey: 1.2.数据缓存.当Kafka无法正常訪问时在本地Cache文件夹缓存数据: 1.3.安全验证,对请求的appkey进行合法性验证(签名验证待定): 1.4.自己主动更新appkey列表.每间隔一段时间获取一次最新的appkey列表: 1.5.添加ip字段,给每份数据添加一个ip字段: 1.6.记录日志,记录

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

Helpers.SqlHelper sqlHelper = new Helpers.SqlHelper("server=***;database=Cms;user id=sa;password=123"); string[] tableNames = { "A", "B", "C", "D", "E" }; var sb = new StringBuilder(); foreach (v

在Publisher database中更新一个big table,数据行数是3.4亿多.由于没有更新 clustered Index key,因此,只产生了3.4亿多个Update Commands 和 1个Transaction,数据量还是很大的.在 Log reader 将 Commands 插入到 distribution.dbo.MSrepl_commands 的过程中,几乎所有的Distribution Agent 都抛出 Performance Critical 的Warning,

[转]CentOS5.6下配置rsync内网同步数据到外网 本文转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-06/64070.htm 一.需求 卫士那边有一个需求,就是要把一台内网服务器的数据同步到外网的一台服务器上,之前我用的是rsync+intify-tool+ssh实现的实时同步更新,前几天我还在东莞出差,开发的人给我打电话说这两台服务器的数据不同步了,我上去检查一遍,原来是用来同步数据的这个系统账号被北京的同事修改,ssh免密码登陆失败了,所以数据同步不了

根据二)中的分析,如果一台zookeeper服务器成为集群中的leader,那么一定是当前所有服务器中保存数据最多的服务器,所以在这台服务器成为leader之后,首先要做的事情就是与集群中的其它服务器(现在是follower)同步数据,保证大家的数据一致,这个过程完毕了才开始正式处理来自客户端的连接请求. 首先来看Leader做的工作:二)中提到的同步数据时使用的逻辑时钟,它的初始值是0,每次选举过程都会递增的,在leader正式上任之后做的第一件事情,就是根据当前保存的数据id值,设置最新的逻

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.

rsync是一款优秀的数据同步软件,在跨服务器,跨机房,跨国备份服务器的首选工具,下面就来介绍下如何配置安装cwRsyncServer很大多数软件一样是B/C架构,cwRsyncServer是rsync的windows版本 一,下载官方下载地址:官方网站:http://rsync.samba.org/download.html下载地址:http://sourceforge.net/projects/sereds/files/cwRsync/4.1.0/ 服务器版为: <ignore_js_op>

linux和windows同步数据,rsync server  cwrsync client linux server一般系统都自带rsync,如果没有就挂载系统盘自己安装一下,安装挺简单的不用我再多说了vi /etc/rsyncd.confuid = daemon                            //这个用户是系统用户,当rsync客户端连接上服务器后,会映射成这个用户上传或者下载文件gid = daemon                            //组名