ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。换言之，就是用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
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分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
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。
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。
ORACLE数据库既能跑OLTP业务，也能跑OLAP业务，能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器，支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择，成本收益风险也各不相同。
1、使用datax工具将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的，因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长，在后端和架构意义上而言，数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
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
卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。
近期在工作中需要用到DataX去作为公司内部的数据同步引擎，特花了一些时间研究了DataX的整体架构和设计思想，从中吸收了很多优秀的设计思路，作为一款纯Java实现的数据同步工具，相对于市面上已存在的基于大数据框架为背景的数据同步工具有着易部署、易扩展的优点，但不足的地方是alibaba只是开源了DataX单机模式代码，并未开源分布式部分代码，目前在Github中的只是阉割版是DataX，对此我表示很遗憾。
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）。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
世界上存在着各种各样的数据库，不同数据库有各自的应用场景，对于同一份数据，最开始可能使用关系型数据库（如MySQL）进行存储查询，使用Redis作为缓存数据库，当数据量较大时使用MySQL进行查询可能较慢，所以需要将数据同步到Elasticsearch或者列式数据库如Hbase中进行大数据查询。
里面讲到了 DataX 的概况、框架设计、核心架构、插件体系、核心优势，由阿里出品，并在阿里内部被广泛使用，其性能、稳定都是经过了严格考验的。得益于它的框架设计
Great Java project on Github(Github 上非常棒的 Java 开源项目).持续完善中。地址：https://github.com/Snailclimb/awsome-java
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：连着两周成绩平平的 GitHub Trending 榜，终于和三月的天气一样进入全面变暖的模式，无论是本周刚开源搭乘 ocr 热点并获得 1,500+ star 的 chineseocr_lite，还是借着国外疫情大爆发这股“东风”一周获得近 5,000+ star 的可视化项目 COVID-19，或是 Google Drive 升级版可备份的云盘项目 MyDrive 都交上了不错的成绩单，500，1,000，2,000…这是本周 GitHub 新生项的成绩单，当
之前做过一个项目，数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长，存储容量不足。当时采用的措施是
本文主要针对中小型互联网公司，特别适用于手机APP或者pc的后台架构，基本可以支撑5万日活。本文会对可能用到的相关技术进行技术选型的说明，以及技术的架构介绍。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
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”。
内容来源：2017 年 12 月 21 日，驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素，本次主要讲的是高可用和高性能，从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
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时序数据库厂商「格睿云Greptime」已于近期完成天使轮融资。据介绍，本轮融资金额在数百万美金级别，由耀途资本领投，九合创投跟投。Greptime成立于2022年4月，是一家时序数据库厂商。公司CEO 庄晓丹曾在蚂蚁集团带领智能监控团队自研超大规模时序数据平台并实践 AIOps 智能运维，CTO 孙宁及技术 VP 冯家纯分别来自滴滴与蚂蚁集团。
曾几何时，“并发高就分库，数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展，扩展指的是分库分表减轻数据库的压力，同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段，而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的，最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
本文为 DM 源码阅读系列文章的第三篇，上篇文章 介绍了 DM 的整体架构，DM 组件 DM-master 和 DM-worker 的入口代码，以及两者之间的数据交互模型。本篇文章详细地介绍 DM 数据同步处理单元（DM-worker 内部用来同步数据的逻辑单元），包括数据同步处理单元实现了什么功能，数据同步流程、运行逻辑，以及数据同步处理单元的 interface 设计。
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异，本文整理出相应的映射关系，在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重，是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型，其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心，搭建数据ETL流程，配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA（基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库）等支持分布式扩展的OLAP数据库为主，支持数据ETL加工和OLAP查询。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
DM（TiDB Data Migration）是由 PingCAP 开发的一体化数据同步平台，支持从 MySQL 或 MariaDB 到 TiDB 的全量数据迁移和增量数据同步。无论是从 MySQL 向 TiDB 进行平滑数据迁移还是用 TiDB 作为多个 MySQL 实例的数据汇总库，都可以通过 DM 来实现。DM 在 TiDB DevCon 2019 上正式开源，经过半年多时间在大量用户、开发者的支持和反馈下，其功能和稳定性越来越完善。在今天，我们宣布 DM 1.0 GA 正式发布。
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