最近公司因需要同步oracle数据到mysql ,调研了Datax 对于大数据量的同步代价有些大。开源的databus 需要对源码做二次开发,才可以使用,前期我们搭建后,用自带的person表做了测试。确认可行后研发更改了源码。
解决方式: 下载一个ojdbc6-11.2.0.2.0.jar的jar包放到/Users/wenba/Desktop/tools/databus/databus/sandbox-repo/com/oracle/ojdbc6/11.2.0.2.0/目录下。
系统如果要应付大规模的请求,一条必经之路就是数据库的分割,单服务器的性能早晚都会成为负载的短板。而数据库分割,通常有Master/Salve或者集群Cluster的方式,这些方式通常都是基于同种类型的数据。对于一个庞大的多类型数据库的系统,在不同的数据库之间(甚至是不同地理位置的机房间)保持数据的同步,需要更复杂的解决方案。LinkedIn良心开源了内部的一个项目Databus,正是解决这个问题的一套实时低延迟数据同步系统。
1.背景 在互联网架构中,数据系统通常分为真实数据(source-of-truth)系统,作为基础数据库,存储用户产生的写操作;以及衍生数据库或索引,提供读取和其他复杂查询操作。后者常常衍生自主数据存储,会对其中的数据做转换,有时还要包括复杂的业务逻辑处理。缓存中的数据也来自主数据存储,当主数据存储发生变化,缓存中的数据就需要刷新,或是转为无效。这样架构自然而然的一个问题就是如何保障基础数据库和其它数据存储方的数据一致性。一个想法是双写,在有数据进来的时候就同时更新基础数据库和衍生数据库(或缓存),但这种方式如果没有很强的协议来保证,就还是会有一致性问题,比如说主数据库写入成功但是衍生数据库(或缓存)写入失败。另外的一个方案就是只写基础数据库,其它衍生数据库(缓存)通过监听基础数据库的变化来进行数据变更,这个方案要求能有一个工具能监听基础数据库的变更并且能够及时的通知衍生数据库(缓存)具体的变化,而Databus就是这样的一个系统。
抓取Oracle数据是通过给源表添加一个触发器,在新增和修改的时候记录SCN号作为查询的依据,通过relay定期的查询获取变化的数据。删除和查询不受影响。
Databus系统是微博DIP团队开源的分布式日志传输系统。它是一个分布式、高可用的,用于采集和移动大量日志数据的服务。它基于流式数据的简单而灵活的架构,具备健壮性和容错性,具有故障转移与恢复机制。它采用简单的可扩展的数据投递模型,允许用户自定义扩展传输组件。
LinkedIn于2月26日开源了其低延时变化数据捕获系统Databus,该系统可以在MySQL以及Oracle数据源上捕获数据,当下LinkedIn只开源了Oracle上的连接器。Databus作为LinkedIn生态系统中的一致性保障组件,在低延时的情况下仍然具有高有效性;而其最大的特点莫过于无限制恢复能力及丰富的数据深度处理功能。
首先准备Mysql环境,本次使用的Mysql版本是5.7 root/Welcome_1:3306
一个大型分布式系统往往存在多种的存储系统,mysql,tair,redis,memcache,hbase等等。一些重要的或者需要事务支持的数据操作,通常都会放到mysql处理。但是,为了满足高性能的访问需求或者做一些服务定制化的查询,业务上通常又会把mysql的数据再写到tair或者redis等外部存储中一份。
改为如下,否则编译的时候会报错:Cannot add task ‘wrapper’ as a task with that name already exists
Databus和canal都能够提供实时从数据库获取变更,并提供给下游的实时消费流的功能。
Databus是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由LinkedIn于2013年开源。Databus通过挖掘数据库日志的方式,将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来,业务可以通过定制化client实时获取变更并进行其他业务逻辑。
关系型数据库仍然作为主要的primary data store的方案 Relational Databases have been around for a long time and have become a trusted storage medium for all of a company’s data. 传统的数据仓库的ETL和OLAP方案 Data is pulled off this primary data store, transformed, and then stored in a secondary data store, such as a data warehouse. The industry typically uses ETL to run nightly jobs to give executives a view of the previous day’s, week’s, month’s, year’s business performance.
前言 上周【跳一跳】小游戏刷遍了朋友圈,也代表了微信小程序拥有了搭载游戏的功能(早该往这方面发展了,这才是应该有的形态嘛)。作为一个前端er,我的大刀早已经饥渴难耐了,赶紧去下一波最新的微信官方开发工
git clone https://github.com/linkedin/databus/
现在页面上有两个数字key1和key2需要展示,当点击上方的按钮时,我们对应修改key1或者key2的值。
更多内容请见原文,原文转载自:https://blog.csdn.net/weixin_44519496/article/details/120583567
最近还在搞databus binlog同步,之前针对databus搭建安装写过一篇行云流水的文章,那时候项目刚立项,前期调研了下,没想到后期会有这么多问题出现。
每次看到马路对面摩托罗拉的大牌子,都想起谷歌125亿美元收购摩托罗拉移动,后来又以29亿美元卖给联想的事情。谷歌所做的决策都比较考虑长远利益,在这串交易中,谷歌获得了摩托罗拉最有价值的几千项专利,稳健了Android的生态。谷歌曾经在美国一个地区占用巨大的面积建立了太阳能发电站,人称“烤鸟”项目。因为鸟儿从此地飞过会因为太热而从天上掉下来变成熟鸟。而产生的电能仅够一个小村庄使用。但是正是这种愿意去尝试才推动了科技的发展。让谷歌这么多年屹立不倒。 Databus是LinkedIn开源的一款低延迟的分布
http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/02/19/2357846.html –8天学习
Datax 一般比较适合于全量数据同步,对全量数据同步效率很高(任务可以拆分,并发同步,所以效率高),对于增量数据同步支持的不太好(可以依靠时间戳+定时调度来实现,但是不能做到实时,延迟较大)。
自从 12 月 25 日小游戏功能开放以来,越来越多的游戏从业者都开始重新审视小程序平台。其中,也有不少游戏公司和开发者,都在考虑做一款小游戏。
大多数情况下,应用架构设计不好,引入什么新存储,引入什么DDD,治标不治本,都是扯淡。
游戏内容介绍 游戏作品内容准确介绍〔包括但不限于:游戏背景、扮演角色、游戏角色(NPC)、场景、主要情节、玩法、功能(系统)、主要特点、游戏使用方法等〕,须逐项详细说明并配必要图片。
总结一下,本文介绍了10种常见的 CDC 组件和方案,个人觉得还不错,如果还有其他好用的 CDC 组件,欢迎在评论区分享分享。
作者 | stone-no1 来源 | https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660 Canal 定位:基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了mysql。 原理: canal模拟mysql slave的交互协议,伪装自己为mysql slave,向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解
CSDN授权转载 作者:王锋。曾任职并负责新浪研发dip分析平台架构设计、开发工作,承载了新浪及微博各产品线的离线、实时等各类业务分析需求。目前任职微店大数据架构师,负责微店大数据(hadoop)基础技术架构及服务运营,并负责完成业务类及运维类指标分析需求,逐步构建微店的监控分析平台。 导读:微店是全球领先的移动电商网络,创造了一个便利的手机购物环境,目前有超过3000万的店主使用微店销售商品。微店大数据架构师王锋,将重点描述大数据处理平台中数据采集、传输、存储、分析过程中的公共基础技术部分。 马云说“人类
美团外卖已经发展了五年,即时物流探索也经历了3年多的时间,业务从零孵化到初具规模,在整个过程中积累了一些分布式高并发系统的建设经验。最主要的收获包括两点:
本文根据美团资深技术专家宋斌在ArchSummit架构师峰会上的演讲整理而成,主要介绍在美团即时物流分布式系统架构逐层演变的进展中,遇到的技术障碍和挑战,还有我们的解决思路。
Helm 是一个 Kubernetes 的包管理工具,有点类似于 Mac 上的 brew,Python 中的 PIP;可以很方便的帮我们直接在 kubernetes 中安装某个应用。
那么在分布式数据管理的过程中,怎么保证原子性呢? 试想有这样一个场景,微服务1 中需要更新数据,同时发布一个数据更新的事件到服务2,那么在执行这个事务的过程中,微服务1刚更新完数据,系统出现了故障,数据更新的事件没有发布出去,怎么保证事务的一致性呢。
如今的Android社区,人人都在讨论RxJava以及为什么我们应该在项目中使用RxJava。当我们开始在Android项目中使用RxJava的时候,就已经意识到了,我们的代码库可以不再需要Otto了(或其他事件总线类库)。
如今大数据在各行业的应用越来越广泛:运营基于数据关注运营效果,产品基于数据分析关注转化率情况,开发基于数据衡量系统优化效果等。美图公司有美拍、美图秀秀、美颜相机等十几个 app,每个 app 都会基于数据做个性化推荐、搜索、报表分析、反作弊、广告等,整体对数据的业务需求比较多、应用也比较广泛。
开发不就这么点事吗,有个啥好bb的 controller\ @RequestMapping("/DataDistributionController") @RestController public class DataDistributionController { @Autowired DataDistributionService dataDistributionService; @PostMapping("/dataDistribution") public
数据库中间件承担应用与数据库之间的粘合与润滑,数据库中间件设计的合理应用跑起来就丝滑,否则会拉胯。本文就常见数据库组件相关的功能设计点做个归纳整理:
我们采取MySQL作为主要的数据存储,利用MySQL的事务特性维护数据一致性,使用ElasticSearch进行数据汇集和查询,此时es与数据库的同步方案就尤为重要。
Helm 作为 Kubernetes 的包管理工具和 CNCF 毕业项目,在业界被广泛使用。但在实际使用场景中的一些需求 helm 并不能很好的满足,需要进行一些修改和适配,如同时部署多个 chart、不同部署环境的区分以及 chart 的版本控制。Helmfile 就是一个能够很好解决这些问题的小工具。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理(本文) 微服务部署 重构单体应用为微服务 原文链接:Event-Driven Data Management for Microservices ---- 微服务与分布式数据管理问题 单体应用一般只有一个关系型数据库,这样的好处是可以实现 ACID 保证: 原子性(Atomicity):原子粒度的更改 一致性(Consi
(文末有福利!) 今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战,具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
在进行架构转型与分库分表之前,我们一直采用非常典型的单体应用架构:主服务是一个 Java WebApp,使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持;背后是一个 MySQL 主实例,接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前,我们就知道这会是一块难啃的硬骨头:我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型,因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
大家好,今天给大家介绍一款轻量、快速、稳定可编排的组件式规则引擎框架LiteFlow。
在每个公司的系统中,总有一些拥有复杂业务逻辑的系统,这些系统承载着核心业务逻辑,几乎每个需求都和这些核心业务有关,这些核心业务业务逻辑冗长,涉及内部逻辑运算,缓存操作,持久化操作,外部资源调取,内部其他系统RPC调用等等。时间一长,项目几经易手,维护的成本就会越来越高。各种硬代码判断,分支条件越来越多。代码的抽象,复用率也越来越低,各个模块之间的耦合度很高。一小段逻辑的变动,会影响到其他模块,需要进行完整回归测试来验证。如要灵活改变业务流程的顺序,则要进行代码大改动进行抽象,重新写方法。实时热变更业务流程,几乎很难实现。
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。
【编者的话】本文是使用微服务创建应用系列的第五篇文章。第一篇文章介绍了微服务架构模式,并且讨论了使用微服务的优缺点;第二和第三篇描述了微服务架构模块间通讯的不同方面;第四篇研究了服务发现中的问题。本篇中,我们从另外一个角度研究一下微服务架构带来的分布式数据管理问题。
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