许多公司随着业务发展,单数据库实例已经不能满足业务需要,需要定期进行数据交换,同步到MongoDB, 或其他位置的MySQL,以分散数据库的并发压力. 目前大部分都采用自行开发的方式处理,存在开发成本高,不灵活.维护困难等问题. 目前有一款数据交换软件TreeSoft数据库管理系统,可以实现定时的数据自动交换同步,操作也很简单. 这款神器支持以下数据同步方案,我也觉得好强大! 1.MySQL同步数据到Oracl 2.MySQL同步数据到PostgreSQL 3.MySQL同步数据到SQL Ser

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

需求: 1.源数据库新增一条记录,目标库同时新增一条记录: 2.源数据库修改一条记录,目标库同时修改该条记录: 示例用到三个Kettle组件 下面详细说下每个组件的配置 Source: 本示例连接的是Mongodb数据库,四个字段,ID默认为主键,_id会系统自动生成暂时先不管. 本节点的详细说明,可见官网:http://wiki.pentaho.com/display/EAI/MongoDB+Input 值映射: 本步在本示例作用不大,只是为了测试效果.按照截图上进行配置即可 MongoDbO

一:意义 1.意义 如果可以实现这个功能,就可以使用spark代替sqoop,功能程序就实现这个功能. 二:hive操作 1.准备数据 启动hive 否则报错,因为在hive与spark集成的时候,配置过配置项. 后来,又看见这个文档,感觉很好的解释了我存在的问题:https://blog.csdn.net/freedomboy319/article/details/44828337 2.新建部门员工表 ->创建员工表 create table emp( empno int, ename str

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.mongo-connector工具 首先安装python环境 wget http://www.python.org/ftp/python/3.0.1/Python-3.0.1.tgz tar -zxvf Python-3.0.1.tgz cd Python-3.0.1 ./configure make all make install 看来新装的版本生效了,做个软连接应该就OK. ln -s /usr/local/bin/python3.0 /usr/bin/python python -V

---安装安装mysqlconnector http://www.mysql.com/products/connector/ /* 配置mysqlconnector ODBC数据管理器->系统DSN->添加->mysql ODBC 5.3 ANSI driver->填入data source name如jt,mysql的ip.用户名.密码即可 */ --新建链接服务器 exec sp_addlinkedserver @server='MySqll_Aggregation',--OD

前面提到数据库缓存不一致的几种解决方案,但是在不同的场景下各有利弊,而今天我们使用的canal进行缓存与数据同步的方案是最好的,但是也有一个缺点,就是相对前面几种解决方案会引入阿里巴巴的canal组件,订阅消费binlog日志,增加的系统复杂度. canal官网地址:https://github.com/alibaba/canal/wiki 简介: canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 工作原理 canal

我们产品中需要全文检索的功能,后端数据存储主要使用了 MySQL + MongoDB,而其中需要检索的内容是在 MongoDB 中的. MongoDB 本身是自带文本索引功能的,但是,不支持中文.术业有专攻,MongoDB 是数据存储应用,那么全文检索就使用专业的全文搜索引擎吧. 预选的几个选手有:Solr.ElasticSearch.Xapian.Sphinx.XunSearch.由于我们的数据量比较大,觉得现在单机已经有些力不从心了,MongoDB 也开始计划做分片,那么全文搜索如果自带分布

随着各行业信息化水平的不断提升,各种各样的信息管理系统都被广泛使用,各系统间数据完全独立,形成了大量的信息孤岛.出于管理及决策方面的需求,实现各平台的数据同步是一个很迫切的需求,TreeSoft数据库管理系统整合了各主流数据库的数据访问及维护监控功能,实现了各主流数据库的互联互通,架起了一座数据同步的桥梁,便捷的实现了数据的同步交互. 一.首先在TreeSoft数据库中配置两个数据源信息 二.配置数据同步任务,并执行任务 三.同步结果数据查看确认 四.支持以下数据同步方案,好强大! 1.MySQ

一.为了解决数据同步汇聚,数据分发,数据转换,数据维护需求,TreeSoft推出了数据同步,数据处理等丰富功能 . TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源,为各种异构数据库之间架起沟通的桥梁,可实现一对多,多对多, 多对一等   复杂场景的数据同步. 支持多字段合并,字段截取,字段脱敏,数据转换,自定义函数等个性化操作. TreeSoft已被广泛应用,每日处理大量大数据的数据维护.数据同步.数据汇聚.数据转换业务. 支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreS

一.为了解决数据同步汇聚,数据分发,数据转换,数据维护等需求,TreeSoft将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路.     TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源,为各种异构数据库之间架起同步的桥梁,     实现一对多,多对多,多对一等复杂场景的数据同步.           TreeSoft已被广泛应用,每日处理大量大数据的数据维护.数据同步.数据汇聚.数据转换业务.     支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQL Server,

本博文使用的数据库是MySQL和MongoDB数据库.安装MySQL可以参照我的这篇博文:https://www.cnblogs.com/tszr/p/12112777.html 其中操作Mysql使用到的python模块是pymysql,下面是有关这个模块的使用说明: 创建一个数据库test create DATABASE taobao; 下面将要安装一个navicat for mysql这样的软件,下载链接:https://www.pcsoft.com.cn/soft/20832.html?

怎么使 mysql 数据同步先假设有主机 A 和 B ( linux 系统),主机 A 的 IP 分别是 1.2.3.4 (当然,也可以是动态的),主机 B 的 IP 是 5.6.7.8 .两个主机都装上了php+Mysql ,现在操作的是主机 A 上的资料,如果另外一个主机 B 想跟 A 的资料进行同步,应该怎么做呢?  OK,我们现在就动手.  首先,如果要想两个主机间的资料同步,一种方法就是主机 A 往主机 B 送资料,另外一种主法就是主机 B 到主机 A 上拿资料,因为 A 的 IP 是

对于变化频率非常快的数据来说,如果还选择传统的静态缓存方式(Memocached.File System等)展示数据,可能在缓存的存取上会有很大的开销,并不能很好的满足需要,而Redis这样基于内存的NoSQL数据库,就非常适合担任实时数据的容器. 但是往往我们又有数据可靠性的需求,采用MySQL作为数据存储,不会因为内存问题而引起数据丢失,同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能. 所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎,Redis则作为Cache.而这种需求目前还没有看

1:local库是MongoDB的系统库,记录着时间戳和索引和复制集等信息 gechongrepl:PRIMARY> use local switched to db local gechongrepl:PRIMARY> show tables me oplog.rs replset.minvalid slaves startup_log system.indexes system.replset temp 2:local库下的每个集合分别记录的内容 local库下面的me集合保存了服务器名称

mysql通过触发器实现两个表的同步 目前,在本地测试成功. 假设本地的两个数据库a和b,a下有表table1(id, val) b下有表table2(id, val) 假设希望当table1中数据更新,table2中数据同步更新. 代码: DELIMITER $$ CREATE /*[DEFINER = { user | CURRENT_USER }]*/ TRIGGER `a`.`触发器名` BEFORE UPDATE ON `a`.`table1` FOR EACH ROW BEGIN I

1.版本介绍 Elasticsearch: https://www.elastic.co/products/elasticsearch 版本:2.4.0   Logstash: https://www.elastic.co/products/logstash 版本:2.4.0 所需要的安装文件,到官网下载即可.   还需要对应的数据库JDBC,这里使用的是mysql-connector-java-5.1.39.jar   Elasticsearch配置请参照之前的博客,不在这里介绍了.   2.

1.介绍 对mysql.oracle等数据库数据进行同步到ES有三种做法:一个是通过elasticsearch提供的API进行增删改查,一个就是通过中间件进行数据全量.增量的数据同步,另一个是通过收集日志进行同步.      明显通过API增上改查比较麻烦,这里介绍的是利用中间件进行数据同步.   2.常用的同步中间件的介绍和对比   (1)elasticsearch-jdbc独立的第三方工具 https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc (2)el

一.redis简介Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步.在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Java,C/C++(hiredis),C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby等客户端,使用很方便. 二.架构图<ignore_js_

今天试验了如何在Kettle的图形界面(Spoon)下面来整合来mysql 数据库中位于不同数据库中的数据表中的数据. 试验用的数据表是customers: 第三方的数据集下载地址是:http://www.mysqltutorial.org/download/2 Customers: stores customer’s data. 折叠处有对数据表customer结构的sql表示: DROP TABLE IF EXISTS `customers`; CREATE TABLE `customers