1.批量数据之DataX数据同步1 DataX 1.1 引言 有个项目的数据量高达五千万,但是因为报表那块数据不太准确,业务库和报表库又是跨库操作,所以并不能使用SQL来进行同步。当时的打算是通过mysqldump或者存储的方式来进行同步,但是尝试后发现这些方案都不切实际: mysqldump:不仅备份需要时间,同步也需要时间,而且在备份的过程,可能还会有数据产出(也https://www.jianshu.com/p/c812d0cb34ed
2.阿里又开源一款数据同步工具DataX,稳定又高效,好用到爆!mysqldump:不仅备份需要时间,同步也需要时间,而且在备份的过程,可能还会有数据产出(也就是说同步等于没同步) 存储方式:这个效率太慢了,要是数据量少还好,我们使用这个方式的时候,三个小时才同步两千条数据 后面在网上查看后:发现DataX这个工具用来同步不仅速度快,而且同步的数据量基本上也相差无几。 https://blog.csdn.net/zhangzhensea/article/details/129415480
3.DataX:阿里开源的又一款高效数据同步工具因为是使用 DataX 程序进行同步的,所以需要在双方的数据库上开放权限: grant all privileges on*.*to root@'%'identified by'123123';flush privileges; 2)创建存储过程: 3)调用存储过程(在数据源配置,验证同步使用): calltest(); 通过DataX 实 MySQL 数据同步 http://yjs.ijiaojiao.cn/?article/1392409
4.任务类型DataX自定义模板:当默认提供的数据源不满足所需要求的时,可自定义 datax 节点的 json 配置文件内容。 json:DataX 同步的 json 配置文件。 自定义参数:sql 任务类型,而存储过程是自定义参数顺序的给方法设置值自定义参数类型和数据类型同存储过程任务类型一样。区别在于SQL任务类型自定义参数会替换 sql 语句中 ${变量https://www.bookstack.cn/read/dolphinscheduler-3.0.0-zh/45a3d27a4905dd51.md
5.用DATAX从Oracle向Oceanbase迁移数据实践(包含踩“坑”过程)近有一个项目需要从oracle向oceanbase的mysql租户迁移数据,用户的需求是只迁移部分列的内容,我们选择了离线迁移工具DATAX来完成这个项目。由于数据量相对比较大,有的表达到几千万行数据,还有的表里有很多blob字段,导致迁移过程遇到了一些“小坑”,今天用测试环境复现一下整个迁移过程及其排错的过程,供大家参考。 pythonhttps://open.oceanbase.com/blog/15871560772
6.DataX(4)然后调用这个存储过程: 1 call test(); (5)可以看到 user 表中已经生成了 99999 条数据: 2,全表同步样例(1)首先,我们创建一个任务 json 文件: 1 vi /usr/local/datax/job/myjob.json (2)文件内容如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24https://www.hangge.com/blog/cache/detail_3397.html
7.DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内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, databend 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。 https://www.coder100.com/index/index/content/id/3146403
8.异构数据(精选十篇)在这些应用系统的构建过程中,由于各企业和部门信息系统开发的阶段性,往往缺乏统一的数据库存储机制,难以实现通用的、直接的信息交换。因此如何实现异构数据库之间数据的交换,而且确保数据在交换过程中的安全,就成为这些应用能否成功的关键问题。 XML作为一种可扩展的标记语言,其与平台、语言和协议无关的格式描述和自描述https://www.360wenmi.com/f/cnkeyaa48zin.html
9.datax同步数据到hivewriteModedatax数据迁移在做系统重构时,我们无法避免数据迁移,对于可以直接复制的数据,我们通常会考虑性能稳定的DataX作为迁移工具。 DataX 作为阿里开源的一个异构数据源离线同步工具,能够支持各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。 本期就来跟大家分享一下DataX数据迁移在实践中的应用。 https://blog.51cto.com/u_16099281/8659715
10.头条文章如下图,我们可以了解到 sUDT 本身只需要 142 CKB 的存储空间,但是在 COFFEE Token 中却有 143 CKB,剩下这 1CKB 对付单次 0.00000X CKB 的手续费而言,已经绰绰有余。 同样,这些设计也可以用于未来的 NFT 中,让 NFT 可以在几乎接近互联网产品的体验下让圈外的更多用户进行使用和发行。 https://card.weibo.com/article/m/show/id/2309404621569640235374
11.不为人知的技术Oracle并行异步执行存储过程DATAX VARCHAR2(5 BYTE) ) 创建子过程: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 CREATEORREPLACEPROCEDURESFIS1.JOB_SUBMIT (DATA3INVARCHAR2) IS BEGIN IF DATA3='1'THEN dbms_lock.sleep(10);--模拟子过程执行10秒需要 insertintosfis1.jobsubmit_logvalues(SYSDATE,DATA3); https://blog.itpub.net/25583515/viewspace-2646686/
12.ApacheDolphinScheduler——开源大数据调度器神器(国人之光)国人export HIVE_HOME=/data/tools/hive/current export FLINK_HOME=/data/tools/flink/current#exportDATAX_HOME=/opt/soft/datax/bin/datax.pyexport PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME1/bin:$PYTHON_HOME:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$PATH:$FLINK_HOME/bin:$PATH#千万记得保存退出:wq! https://juejin.cn/post/7086854492016082980
