Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑,具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是,此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面,0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能,例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本,提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
在实时数据仓库建设或迁移的过程中,用户必须考虑如何高效便捷将关系数据库数据同步到实时数仓中来,Apache Doris 用户也面临这样的挑战。而对于从 Oracle 到 Doris 的数据同步,通常会用到以下两种常见的同步方式:
摘要:本文总结了 Dinky 社区在 Doris Summit 2022 上分享的《Dinky 在Doris实时整库同步和模式演变的探索实践》,其分享主要分为四个章节,内容包括:
在日常运维工作中,对于数据库的备份是至关重要的!数据库对于网站的重要性使得我们对 MySQL 数据库的管理不容有失!然而是人总难免会犯错误,说不定哪天大脑短路了,误操作把数据库给删除了,怎么办?
在日常运维工作中,对于mysql数据库的备份是至关重要的!数据库对于网站的重要性使得我们对mysql数据的管理不容有失! 然后,是人总难免会犯错误,说不定哪天大脑短路了来个误操作把数据库给删除了,怎么办??? 下面,就mysql数据库误删除后的恢复方案进行说明。 一、工作场景 (1)MySQL数据库每晚12:00自动完全备份。 (2)某天早上上班,9点的时候,一同事犯晕drop了一个数据库! (3)需要紧急恢复!可利用备份的数据文件以及增量的binlog文件进行数据恢复。 二、数据恢复思路 (1)利用全备的
我们试着想一想, 在生产环境中什么最重要?如果我们服务器的硬件坏了可以维修或者换新, 软件问题可以修复或重新安装, 但是如果数据没了呢?这可能是最恐怖的事情了吧, 我感觉在生产环境中应该没有什么比数据跟更为重要. 那么我们该如何保证数据不丢失、或者丢失后可以快速恢复呢?
本次主要分享结合单例模式实际应用案例:实现实时增量数据加载工具的解决方案。最关键的是实现一个可进行添加、修改、删除等操作的增量ID记录表。
我们在写数据时,可以配置同步Hive参数,生成对应的Hive表,用来查询Hudi表,具体来说,在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。例如,如果table name = hudi_tbl,我们得到
参考博客: https://blog.csdn.net/qq_38097573/article/details/103593150
InterSystems IRIS提供了两种方法来唯一标识表中的行:RowID和主键。
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数据目录的磁盘上。 ---
例如:如果使用 Navicat、PHPMyAdmin 之类的可视化工具,可以直接点击转储 SQL 文件,或者导出 SQL 文件之类的功能。
首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游。它的应用比较广,可以做一些数据同步、数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。
前几天有个新闻,说是gitlab的工程师把数据文件给误删了,搞了个大事件,很多人都去围观了.备份工作应该在最开始的时候就要做,否则就会失去最佳时机,为了保证我的数据是安全的,因此我要搞备份了.备份分为逻辑备份和物理备份,逻辑备份是导sql,物理备份是基于文件的,这两种我都搞一下.
随着自动化办公与电子商务的不断发展,企业对于信息系统的依懒性越来越高,而数据库在信息系统中担任着非常重要的角色。尤其一些对数据可靠性要求非常高的行业,如银行、证券、电信等,如果发生意外宕机或数据丢失,其损失是非常严重的。为此数据库管理员必须针对具体的业务要求制定详细的数据库备份与灾难恢复的策略,并通过模拟故障对每种可能的情况进行严格的测试,从而保证数据的可靠性。
在关系型数据库中,经常会遇到这样的场景:用某张表或是多张表的关联产生的结果集,然后持续地更新另外一张表的数据,有时为了方便,只更新变化的数据,即增量更新。那么在MongoDB中如何实现这种场景呢?
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC,但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如:通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据,而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除,增量查询(Incremental queries,Time Travel),小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata),ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server,它本身不存储数据,也不是计算引擎,不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS),Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新,删除,ACID等特性。Hudi通过Spark,Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力,同时也提供与OLAP引擎集成的能力,使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包,启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark,Flink,Presto ,Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark,Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如:百级别库表),当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi,并以增量查询的方式构建数仓层次,对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题,第一,如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi,降低开发维护成本。第二,源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三,使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表),DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka,而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表,主要原因如下,第一,在多库表且Schema不同的场景下,使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程,对源端造成压力,影响同步性能。第二,没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层,下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后,推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑,但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表,使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单,使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下,可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流,通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
2、备库执行 start slave 命令,备库启动两个线程:I/O thread 和 SQL thread
首先把Oracle备份文件传到目标端,解压,如下所示是每天的备份,其中20190816是0级别的差异增量备份
与单向增量同步类似, 模拟Slave来获取增量数据。 同时UDTS对写下去的数据做标记,当有新的Binlog Event的时候, 会先检查是否有标记。 如果有标记则说明是循环数据,直接丢弃,如果没有标记则加上标记写到对端。
1. 做灾难恢复:对损坏的数据进行恢复和还原 2. 需求改变:因需求改变而需要把数据还原到改变以前测试:测试新功能是否可用
环境:CentOS 6.7 + MysSQL 5.7.19 + Xtraback 2.4.8
备份是数据安全的最后一道防线,对于任何数据丢失的场景,备份虽然不一定能恢复百分之百的数据(取决于备份周期),但至少能将损失降到最低。衡量备份恢复有两个重要的指标:恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO),前者重点关注能恢复到什么程度,而后者则重点关注恢复需要多长时间。
ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎,该 database 能 映射到 MySQL 中的某个 database ,并自动在 ClickHouse 中创建对应的ReplacingMergeTree。ClickHouse 服务做为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。
爱可生测试团队成员,主要负责 DTLE 开源项目相关测试任务,擅长 Python 自动化测试开发。
恢复时间点之前首先将全量备份恢复之后,在此基础上回放增加的binlog直至指定的时间点
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删库跑路的案例不在少数,今年最出名的删库跑路当属微盟,造成公司市值蒸发几十亿,赔偿商家1.5亿元,最终在腾讯云的协助下经过7*24小时的不懈努力,最终找回全部数据。我们都知道,数据就是一个公司的“命根子”,无论什么时候,数据安全都是最重要的。所以我们今天来聊聊数据恢复的几种方式。以mysql为例。
备份的本质就是将数据集另存一个副本,但是原数据会不停的发生变化,所以利用备份只能恢复到数据变化之前的数据。那变化之后的呢?所以制定一个好的备份策略很重要。
区别在于TPCC测试的业务流程,sysbench测试的单语句执行性能。按照自需选择测试工具。
在Oracle中,三大文件即控制文件,数据文件,日志文件的丢失与破坏都将需要使用还原或恢复来使数据库正常化。而RMAN还原与恢复
1.数据库的备份 备份=拷贝加管理,防止数据的丢失同时记录用户的操作记录。其中最有效的备份是对IT架构进行备份。 原则: (1)数据库要定期备份,备份的周期应当根据应用数据系统可承受的恢复时间,而且定期备份的时间应当在系统负荷最低的时候进行。对于重要的数据,要保证在极端情况下的损失都可以正常恢复。 (2)定期备份后,同样需要定期做恢复测试,了解备份的正确可靠性,确保备份的有意义的、可恢复的。 (3)根据系统需要来确定是否采用增量备份,增量备份只需要备份每天的增量数据,备份花费的时间少,对系统负载的压力也
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前言: 在爬虫过程中,我们可能需要重复的爬取同一个网站,为了避免重复的数据存入我们的数据库中 通过实现增量去重 去解决这一问题 本文还针对了那些需要实时更新的网站 增加了一个定时爬取的功能;
本文介绍了如何使用Flume从关系型数据库中抽取数据,并将其写入到HDFS上。主要涉及到Flume的Source、Channel和Sink组件,以及如何使用HBase和Hive作为存储媒介。最后,给出了一个使用该方案进行数据抽取的示例。
本文介绍了一种报表工具(Spiders)在数据报表生成中的使用,包括表结构设计、数据获取、数据处理和生成报表的过程。该工具使用Python和MySQL数据库进行开发,支持多线程和定时任务,可以快速生成各种类型的统计报表。同时,该工具还支持自定义报表、数据分组、数据映射和报表模板等功能。
Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作,朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi迈出了一大步。用户可以直接使用CREATE TABLE ... USING HUDI以及CREATE TABLE ... AS SELECT语法来在像Hive的catalogs中创建和管理表。用户然后可以使用INSERT,UPDATE, MERGE INTO以及DELETE sql语法来操纵数据。除此之外,INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息,点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。
在Spring Boot应用的测试一文中,我们在StarterRunner类的run(...)方法中给数据库中添加一些初始数据。尽管通过编程方式添加初始数据比较快捷方便,但长期来看这并不是一个好办法——特别是当需要添加的数据量很大时。我们开发最好把数据库准备、数据库修改和数据库的配置与将要运行的程序代码分离,尽管这仅仅是为测试用例做准备。Spring Boot已经提供了相应的支持来完成这个任务。
mysqldump备份方式是采用逻辑备份,其最大的缺陷就是备份和恢复速度都慢,对于一个小于50G的 数据库而言,这个速度还是能接受的,但如果数据库非常大,那再使用mysqldump备份就不太适合了。 这时就 需要一种好用又高效的工具,xtrabackup就是其中一款,号称免费版的InnoDB HotBackup。 Xtrabackup实现是 物理备份,而且是物理热备 目前主流的有两个工具可以实现物理热备:ibbackup和xtrabackup;ibbackup是商 业软件,需要授权,非常昂贵。而xtrabackup功能比ibbackup还要强大,但却是开源的。因此我们这里就来介 绍xtrabackup的使用。 Xtrabackup提供了两种命令行工具: xtrabackup:专用于备份InnoDB和XtraDB引擎的 数据; innobackupex:这是一个perl脚本,在执行过程中会调用xtrabackup命令,这样用该命令即可以实现备 份InnoDB,也可以备份MyISAM引擎的对象。
3、在/root/sqoop_file目录编写配置文件list_dbs.conf,减少重复参数配置。
上述示例创建了一个名为users的表,包含id、name和email三个字段。id字段为自动增量主键,name和email字段都为非空。
数据库在信息系统中担任着非常重要的角色,尤其一些对数据可靠性要求非常高的行业,如果发生宕机或数据丢失,其损失是非常严重的。 在公司中备份的策略并不是千篇一律的,而是根据每个企业 的实际生产环境与业务需求制定合适的备份策略。无论是选择完全备份还是增量备份,都需要考虑它们的优缺点,是否适合当前的生产环境。同时为了保证恢复的完整性,建议开启二进制日志功能,二进制日志文件给恢复工作带来了很大的灵活性,可以基于时间点或位置进行恢复,考虑到数据库性能,可以将二进制日志文件保存在其他安全的硬盘中。
社区小伙伴一直期待的Hudi整合Spark SQL的[HUDI-1659](https://github.com/apache/hudi/pull/2645)正在积极Review中并已经快接近尾声,Hudi集成Spark SQL预计会在下个版本正式发布,在集成Spark SQL后,会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作,下面来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。
逻辑备份工具。文本形式保存备份,可读性较强。 备份逻辑: 将建库、建表、数据插入语句导出,包存至一个sql文件中。 比较适合于:数据量较小的场景,单表数据行千万级别以内。百G以内的小型数据库.跨版本、跨平台迁移。 可以本地、可以远程备份。 注意: 一般情况下,恢复需要耗费的时间是备份耗费时间的3-5倍。
本文转载:http://www.cnblogs.com/liuhh/archive/2011/05/14/2046544.html
在上一篇文章中,我们讨论了 Hudi 表中的数据布局,并介绍了 CoW 和 MoR 两种表类型,以及它们各自的权衡。在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。
上一篇我们说了关于自排如果主键是0的问题,在这里我搞清楚了原因,导致这种情况是因为在SQL中对自排设置了初始值: 从这里可以看到这两个变量一个是自增的初始值,一个是增量,这里都是1,所以在设置
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