在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL (一):异构数据库迁移 中,我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求,但是这个方案仍然是有缺陷的:迁移过程中需要停机,停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说,停机就意味着损失。比如用户中心的服务,以它的数据量来使用全量方案,会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务,几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术,实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态,Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
作者:于乐,腾讯 CSIG 工程师 解决方案描述 概述 Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1,该版本通过引入内置 Debezium 组件,增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过,然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR(Kudu)实现了 Oracle-Oceanus-Kudu 一体化解决方案,其中并无复杂的业务逻辑实现(这里进行最简单的数据转
摘要:本文整理自大健云仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1,该版本通过引入内置 Debezium 组件,增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过,然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR(Kudu)实现了 Oracle-Oceanus-Kudu 一体化解决方案,其中并无复杂的业务逻辑实现(这里进行最简单的数据转移,用户可根据实际业务情况编写相应代码),并对其中发现的一些问题进行归纳整理与读者分享。
异常:Unknown operation oracle-sync-database 处理办法: 需要使用最新的 flink-doris-connector 包https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/org/apache/doris/
作者简介 桑凯 现任职于云和恩墨,具有多年 Oracle 数据库企业级运维经验,擅长容灾项目解决方案设计,作为项目经理负责多个基于 Oracle DataGuard 和 GoldenGate 的双中心
下面通过一个简单的“Oracle CDC增量抽取”实例,带大家感受一下TIETL的
抽取处理需要重点考虑增量抽取,也被称为变化数据捕获,简称CDC。假设一个数据仓库系统,在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据,那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。
作为一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台,TapData 帮助企业实现核心数据系统之间的实时同步、实时交换及实时处理。其设计初衷,是希望能够以一种创新的方式解决老大难的数据集成问题,核心优势表现为:
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品,支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据,已应用于数百家企业生产,也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
我们通过GoldenGate技术在Oracle DB和Kafka代理之间创建集成,该技术实时发布Kafka中的CDC事件流。
亚太区人力资源负责人在会上简要介绍道,公司正进行业务结构调整,导致一部分人要离开岗位,这将是全球性的。
摘要:本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
为了满足数据迁移和数据抽取的业务需要,使得有机会在数据库层面上直接实现增量抽取功能,ORACLE综合性能和场景需要,在数据库引擎层面直接集成了CDC功能,由于提供了类似API的功能接口,变更数据捕获和更改跟踪均不要求在源中进行任何架构更改或使用触发器,所以比第三方工具具有一定的优势。利用CDC捕获变更有以下特点:
温馨提示:如果使用电脑查看图片不清晰,可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了关于StreamSets的一些文章,参考《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》、《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入K
大部分数据库都提供CDC 的功能, change data capture, DB的同学可能要问,为什么要这个功能, ORACLE 有DG 数据复制, SQL SERVER 有replication , MYSQL 有 binlog 复制, PG 逻辑,物理复制都有,CDC是不是多余的.
CDC是Change Data Capture(数据变更捕获)的缩写,是一种数据同步技术.
ETL是数据仓库和数据集成领域常用的缩写,代表Extract, Transform, Load(提取、转换、加载)三个步骤。它是一种数据处理过程,用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗,并将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中。
对于大部分企业应用来用,有一个基本的功能必不可少,那就是Audit Trail或者Audit Log,中文翻译为追踪检查、审核检查或者审核记录。我们采用Audit Trail记录每一笔业务操作的基本信息,比如操作的基本描述、操作时间、操作者等。对于一些安全级别比较高的应用,或者操作一些比较敏感的数据,我们甚至需要记录该笔业务操作引起的数据的改变。具体来说,这里的“数据改变”指的是每一条影响的记录在操作执行前后的变化。对于添加的记录,需要记录下新插入的记录;对于删除的记录,需要记录下原来的记录;对于更新的记录
摘要:本文整理自 OceanBase 技术专家王赫(川粉)在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
用户往往面对多种选择。下面将为大家分享 PingCAP 团队在多年的实践中积攒的大量异构平台迁移经验,以及数据库复制技术的更多应用场景。
2019年5月7日,甲骨文(Oracle)召开了中国区电话会议,亚太区人力资源负责人明确了裁员的计划,而且这是全球性。至此,过去几个月一直在传闻的大裁员正式开始了。
Flink-Doris-Connector 1.4.0 允许用户一步将包含数千个表的整个数据库(MySQL或Oracle )摄取到Apache Doris(一种实时分析数据库)中。
本文整理自 Dinky 实时计算平台 Maintainer 亓文凯老师在 Apache Doris & Apache SeaTunnel 联合 meetup 的实践分享,通过 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。
数据湖是大数据领域近年来非常火热的技术,传统数仓无法实现增量数据的实时更新,也无法支持灵活的元数据格式,数据湖技术便在这一背景下诞生了。数据库的增量变更是数据湖中增量数据的主要来源,但目前 TiDB 的入湖路径还比较割裂,全量变更用 Dumpling 组件,增量变更用 TiCDC 组件。两者处于割裂的链路, TiDB 也无法通过实时物化视图完成数据入湖的实时清洗和加工。
作者|高俊 编辑|邓艳琴 在今年 2 月份的 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,Apache SeaTunnel PPMC Member 高俊 分享了题为《EtLT 架构下的数据集成平台—Apache SeaTunnel》,本文由此整理,复制链接下载完整 PPT:https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/5173 此次分享的主要内容分为 6 块,分别是—— 1. ETL 到 EtLT 架构演进 2. 数据集成领域的痛点 & 常见的解决方
近两年新冠肺炎疫情对各行各业造成重大冲击,但对于跨境电商行业来说则是机大于危,跨境支付赛道也因此备受关注。其中,受疫情影响,大量 B2B 外贸交易转到线上,相比起 B2C,B2B 跨境交易支付场景更为复杂,因为其业务场景也往往更为复杂、周期长、贸易参与角色众多。
OGG有传统的经典架构,也有最新的微服务,2个都可以远程捕获和应用数据,对数据库服务器是0侵入,而传统的经典架构是纯命令行模式,最新的微服务架构是图形化界面操作,几乎所有操作都可以在界面进行。
主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎,其SQL API又提供了强大的流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。
事情是这样的,前几天在墨天轮社区问答区上有个问题 “Oracle 用户密码已经过期,但不知道原密码的情况下,如何解决”?看意思是想让已有的应用使用原来的老密码继续连接,问题前提是不知道原密码,那么该怎么解决呢?肯定是重置密码呀!怎么重置,使用明文密码肯定不行,这里有点小道道,继续往下看吧。
作为广受认可的分布式数据库,OceanBase 已在众多企业关键业务系统中得到广泛应用。在 Apache Doris 社区,有众多用户选择基于 OceanBase 与 Apache Doris 以构建强大的数据处理与分析链路,本文将详细介绍如何便捷高效将数据从 OceanBase 迁移/同步至 Apache Doris 。
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在构建实时数仓的过程中,如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题,本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术,来解决业务数据实时入湖相关的问题。
今天有消息称,思科在上海的研发部门裁员,原因是做美国户外光纤盒子的产品被淘汰了。每个被裁员工可获N+7赔偿,约人均100万元,两年后还可申请再回思科。
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:
在构建实时场景的过程中,如何快速、正确的实时同步业务数据是最先面临的问题,本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Apache Flink和数据湖两种技术,来解决业务数据实时入湖的相关问题。两者的结合能良好的支持实时数据落地存储,借助Apache Flink出色的流批一体能力,可以为用户构建一个准实时数仓,满足用户准实时业务探索。
TIS 整合 ChunJun 实操 B 站视频: https://www.bilibili.com/video/BV1QM411z7w5/?spm_id_from=333.999.0.0 一、Chun
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。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/archive-139210.html 选择你心仪的版本,我这边安装的是Java SE 8
在世界编程语言排行榜里,PL/SQL 一直稳稳占据着前二十的位置。尽管我不是 Matthew Symonds,也与 Softwar 这本书无关,但我依然花费了大量的精力在研究 PL/SQL 的历史上。“Oracle 7 架构非常领先,并像 Sybase 数据库一样,Oracle 7 可以使用全新而优雅的 PL/SQL 编程语言进行编程” ,这也是我为什么会写下关于 PL/SQL 历史的文章的原因。
摘要:本文介绍了如何使用 Dinky 实时计算平台构建 Flink CDC 整库入仓入湖。内容包括:
作者:黄龙,腾讯 CSIG 高级工程师 数据时代,企业对技术创新和服务水准的要求不断提高,数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设,亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算,需要将数据从孤立的数据源中采集出来,汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也
本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取,即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件,然后讲述变化数据捕获(Change Data Capture,CDC),以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据,而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。最后我们使用Kettle里的Sqoop作业项以及基于时间戳的CDC转换实现销售订单示例的数据抽取过程,将MySQL中的源数据抽取到Hive的rds数据库中。
数据时代,企业对技术创新和服务水准的要求不断提高,数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设,亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。 首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算,需要将数据从孤立的数据源中采集出来,汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。 数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也存在大量的开源的解决方案。 在数据集成技术选型中,我们需要考虑的因素有哪些?主流开源方案中各自的优缺点有哪些?目前备受瞩目和推崇 Flink CDC ETL 是否能作为线上主力同步工具之一,它的优势有哪些?原理是什么?本文主要围绕以上几个疑问,进行论述。
在本次实验中,您将使用 Cloudera SQL Stream Builder来捕获和处理来自外部数据库中活动的更改。
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8月27日,ChunJun社区与OceanBase社区联合组织的开源线下Meetup成功举办,会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun:构建一体化数据集成方案」。
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