https://github.com/alibaba/otter/wiki/QuickStart
otter 基于数据库增量日志解析,准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统
Otter-入门篇2(Manager安装配置) 前言 上一节已经简单介绍了Otter的基本信息,本节我们就来开准备搭建一个我们自己的Otter环境,因为一个Otter需要Manage+node+数据库
之前因为机房多活的需要关注了Otter,搭建这个环境算是费劲了心思,在之前准备的过程中发现GitHub上面的说明文档和实际的操作还有一些差距,有些过程也是一再中断,我不由得发出感慨,能够快速高效的尝试开源项目也是一种技术幸福感所在。
导历史表还需要程序代码实现吗? 还在用mysql的主从复制吗? Otter都能为你解决。
客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步,当华为云rds宕机的时候,可以切换到天翼云继续提供服务,而且此时,天翼云的数据也可以自动同步到华为云rds,平时只使用华为云的rds,和双A方案有点差异,需要注意的是rds环境不能安装任何的软件,所以,我目前想到的方案有:
otter/node/deployer/src/main/java/com/alibaba/otter/node/deployer/OtterLauncher.java
近段时间来,AI 对话助手在语言任务上取得了不小的进展。这种显著的进步不只是基于 LLM 强大的泛化能力,还应该归功于指令调优。这涉及到在一系列通过多样化和高质量指令的任务上对 LLM 进行微调。
Otter-入门篇4(单向同步实践)# 前言## 在前几节我们已经做好了关于otter的准备工作,配置好了zookeeper,manage和node,本节就来完成otter第一个实际功能,单相数据同步
Otter-入门篇3(Node搭建) 前言 哈咯大家好呀!今天是对otter准备的最后一个流程,配置好node,并且吧manager,zookeeper和node组合起来形成一个完整可以进行Mysql
canal是阿里开源的, 对数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费的组件。引用官网的图片,canal的工作原理主要是模拟 MySQL slave 的交互协议,伪装自己为 MySQL slave,向master发送dump 协议,获取到数据后,解析 binary log 对象数据。
公司要搞数据平台,首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中,原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具,但是数据存储到各个地方,mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库,同步起来头都大了
otter/node/common/src/main/java/com/alibaba/otter/node/common/config/model/NodeTask.java
提到 Canal,大家应该都能想到这是一个用于解析 MySQL binlog 日志的工具,并将 MySQL 数据库中数据同步到其他存储介质中,例如 Elasticsearch。
首先什么是HA?HA指的是High Available,也就是高可用。通常我们一个服务要支持HA都要借助于第三方的分布式同步协调服务,最常用的是zookeeper(以下简称ZK)。canal实现高可用,主要是依赖了zookeeper的几个特性,watcher和EPHEMERAL节点。
otter/node/etl/src/main/java/com/alibaba/otter/node/etl/OtterController.java
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。
随着业务的增长和技术的演进,在应用架构上,我们经历了单一用用架构->垂直应用架构->分布式应用架构的发展。对应的,后台数据库也出现了分布式的解决方案。读写分离,负载均衡读写以及两点双写集群甚至于多点多写集群这些,都离不开数据库的同步。一般的,这些同步都是在同一机房内的。 渐渐的,我们的业务扩展到了全国各地甚至与全世界各地。我们不能也不再满足于将应用和数据库部署在一个机房之中。在多个机房中,我们部署相同的服务。那么一个比较严峻的问题就是数据库跨机房的镜像如何做,也就是我们如何保证不同机房间的数据一致性?
canal-1.1.4/protocol/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/protocol/position/Position.java
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。 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。
以下是架构图(实际架构图根据现有机房架构和实际会比下图复杂,但整体思路不变):
人们很容易就能在反直觉视频(幽默的、创意的、充满视觉效果的视频)中获得愉悦感,这吸引力不仅来自于视频对人类的视觉感官刺激,更来自于人类与生俱来的理解和发现快乐的能力,即能够理解并在出乎意料和反直觉的时刻找到乐趣。
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,不支持全量已有数据同步。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。
井显生,2019年加入去哪儿,现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
下面涉及到源码的地方,我都经过了处理,删减了一些不重要的代码(比如参数校验),便于理解
canal-1.1.4/sink/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/sink/CanalEventDownStreamHandler.java
最近在看canal源码,有一些疑问。比如canal的HA模式是怎么实现的,mysql dump的位点又是怎么确定的,canal客户端是如何获取数据和ack的,又是如何实现mysql主备切换的等等,针对这些疑问我将输出几篇源码分析,欢迎指正交流。本文是关于canal 服务端和客户端的HA实现源码分析。在此之前,建议大家对canal的整体架构有所了解,可参考官方文档。首先看下官方文档中对HA机制的描述。
名称:otter [‘ɒtə(r)] 译意: 水獭,数据搬运工 语言: 纯java开发 定位: 基于数据库增量日志解析,准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统.。
a. 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.
canal.mq.dynamicTopic 是 Canal 的 MQ 动态 Topic 配置项:
canal-1.1.4/instance/core/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/instance/core/CanalInstanceGenerator.java
在做实时数仓时,数据量往往比较大的,如果使用Canal来监听MySQL的状态当Canal 是单节服务时,服务器挂掉是就会造成数据丢失,这时Canal恰好可以配置HA这样就能解决单点问题,但是依赖于zookeeper,那我们就来配置一下Canal的HA。
文章目录 1、问题描述 2、maven仓库手动添加本地jar包 1、问题描述 今天在导入阿里云视频点播相关的Jar包的时候死活导入不进来 由于阿里云有好多jar包并没有开源,我们只能下载源码然后自己导入Jar包 我现在演示将下图中圈起来的这个Jar包手动添加到本地maven仓库 📷 2、maven仓库手动添加本地jar包 语法如下 mvn install:install-file -Dfile=jar包的位置(参数一) -DgroupId=groupId(参数二) -DartifactId=arti
canal-1.1.4/common/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/common/CanalLifeCycle.java
🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN原力作者,后端领域优质创作者,热爱分享创作 💒 公众号:知识浅谈 📌 擅长领域:全栈工程师、爬虫、ACM算法 Canal的使用分为两部分: 上部分为canal接入Mysql数据库进行操作监听。 📷 下部分为Canal如何接入消息队列、Redis、Canal的高可用HA。 这次拿上部分来做正菜🛴🛴🛴 环境:linux 数据库主机(192.168.31.230) Canal server主机(192.168.31.231) 🎈安装MySQL
mysql本身是支持主从的(master slave),原理就是master产生的binlog日志记录了所有的增删改语句,将binlog发送到slave节点进行执行即可完成数据的同步。
canal-kafka是阿里云最近更新的一个新的安装包。主要功能是实现canal与kafka的对接,实现海量的消息传输同步。在canal-kafka中,消息是以ByteString进行传输的,并且用户只能通过配置来指定一些kafka的配置,从某种程度上有一定的局限性,所以我们使用canal来自定义客户端kafka,会有更好的灵活性,但维护成本会更大,所以如何选择根据实际情况而定。
canal-1.1.4/filter/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/filter/CanalEventFilter.java
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
我们在做实时数仓时数据往往都是保存到数据库中例如MySQL,当有一条数据新增或修改需要马上将数据同步到kafka中或其他的数据库中,这时候我们需要借助阿里开源出来的Canal,来实现我们功能。
Canal是阿里开源产品之一,是用java开发的基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费的中间件。目前,Canal主要支持了MySQL的binlog解析。
本文根据洪斌10月27日在「3306π」技术 Meetup - 武汉站现场演讲内容整理而成。
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