摘要:本文介绍了安家老师带来的的 Dinky 在 K8S 上进行整库同步的实践分享。 内容包括: Tips:历史传送门~ 《Dinky 实践系列之 Flink Catalog 元数据管理》 《Dinky实践系列之FlinkCDC整库实时入仓入湖》 《Dinky FlinkCDC 整库入仓 StarRocks》 《Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖》 GitHub 地址 https://github.com/DataLinkDC/dlink https://gitee.com /DataLinkDC/Dinky 欢迎大家关注 Dinky 的发展~ 一、前言 本文主要讲解如何在 K8S 集群跑 Dlink+Flink 通过 Flink CDC 进行整库同步。 五、整库同步 需要确保 dlink 所在的 MySQL 的 my.conf 开了 binglog ,并且 格式为 ROW。演示 整库同步 dlink 的所有表同步到 cdc-test 中。
导读:本文由社区用户刘思林老师带来的实践小分享——Dinky 整库同步 Mysql 至 StarRocks。 目前 dinky 0.7.3 版本只支持 mysql 自动建表(不支持自动建库) 暂不支持 starrocks 自动建表建库 二、环境部署 Flink1.14.6 部署 jar包下载:https:// CREATE DATABASE `flinkcdc` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; -- 使用指定数据库 use `flinkcdc sink.sink.buffer-flush.interval-ms' = '15000', 'sink.sink.parallelism' = '1' ) 日志查看 配置中心 -> 系统信息 -> logs: TaskManager 日志: 同步效果 首次全量同步: 新增记录: 删除记录: 修改记录: 使用感受 部署流程:官方文档很清晰,对着一遍走下来,完整跑通。
导读 本文主要分享总结 Flink Doris Connector 整库同步的版本兼容、相关概要、功能特性、最佳实践和常见FAQ。 一、版本说明 从版本 1.4.x 开始,Flink-connector-doris 支持整库同步 MySQL 数据库到 Apache Doris。 1.4.0:开始支持整库同步 MySQL。 1.5.0:开始支持同步 MySQL 非主键表,并扩展支持整库同步 Oracle、Postgres 和 SQL Server。 功能特性 ① 支持整库同步 MySQL、Oracle、PG 和 SQL Server 表DDL及数据到 Doris。 由于历史原因和版本兼容性问题,整库同步过程中默认配置了时区设置为 `timezone="UTC+8"`。如果您需要同步的数据来源于不同的时区,您可以通过调整配置来匹配正确的时区。
摘要:本文由韩公子老师带了 Dinky 实时计算平台从 checkpoint 与 savepoint 自动恢复整库同步作业的实操过程分享。 内容包括: 场景 Dinky 提交作业 自动 savepoint 恢复 自动 checkpoint 恢复 手动指定 checkpoint 恢复 总结 Tips:历史传送门~ 《Dinky on k8s 整库同步实践》 《Dinky 实践系列之 Flink Catalog 元数据管理》 《Dinky实践系列之FlinkCDC整库实时入仓入湖》 《Dinky FlinkCDC 整库入仓 StarRocks dlink https://gitee.com/DataLinkDC/Dinky 欢迎大家关注 Dinky 的发展~ 一、场景 使用 Dinky 自动 savepoint、checkpoint 恢复整库同步作业 数据库中查看 SavePoint 信息 在dlink数据库中,也可以查看到保存的Savepoint元数据。
本文是Oracle数据整库同步至Apache Doris实操记录,仅供参考 参考:https://cn.selectdb.com/blog/104 1、Oracle 配置 [root@node1 oracle SQL> SQL> shutdown immediate; 数据库已经关闭。 已经卸载数据库。 ORACLE 例程已经关闭。 SQL> alter database archivelog; 数据库已更改。 SQL> alter database open; 数据库已更改。 StandaloneSessionClusterEntrypoint 12091 TaskManagerRunner 12190 Jps [root@node1 flink-1.17.1]# 5、测试同步操作 Job has been submitted with JobID fd244bcb10f06e5aa801d2708441bb86 登录Doris查看同步效果 [root@node1 doris-2.0
,尤其是在多表或整库同步场景中,不仅带来大量配置工作量,还增加了 FlinkSQL 脚本的维护成本。 由于每张 Source 表都会使用同一个链接,因此在整库同步时会给源端造成很大的链接压力。 Apache Doris 的整库数据同步。 此外,Doris-Flink-Connector 也可以一键实现万表 MySQL 整库同步至 Apache Doris 中来,具体使用可参考:一键实现万表 MySQL 整库同步至 Apache Doris 特别是在整库同步场景中,用户只需执行一键导入命令,即可快速将整个数据库的全量和增量数据导入到 Doris 中。这一功能的引入大大降低了数据同步的门槛,使数据同步变得更加简单高效。
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: 整库入仓的需求和挑战 那如何实现表结构变更自动同步及新列数据自动同步呢?这也是 FlinkCDC 整库模式演变的挑战。 · 在整库同步只用一个连接方面,FlinkCDC 的 DataStream 可以只创建一个连接来读取整库的变动数据和结构变更,而 FlinkSQL 只能读取一个表的变动数据。 Dinky 在 Doris 的整库同步+模式演变 最终呢,我们通过 Dinky 的一句 CDCSOURCE 的语句,便可以完成整库实时入库 Doris,且支持一定的模式演变能力。 对于之前讲到的全增量自动切换、元数据自动发现、表结构变更自动同步、整库同步只用一个连接、一行 SQL 部署整个作业这个五个用户诉求的功能基本实现。
导读 本文主要分享 Apache Doris 是如何一键实现MySQL万表整库同步的。 环境信息 1. 硬件信息 CPU:48C 内存:256G 2. 整库同步 (1)数据准备 基于【单表同步】的part零件信息表,新建一个db、然后copy几张相同表进行整库同步体验。 (2)整库体验 整库同步MySQL中ssb_test_part_all库中的所有表,共1600000*3条记录。 . sink-conf sink.label-prefix=label \ --table-conf replication_num=1 \ 在FLINK_HOME执行上述命令后,WEB UI中会新增相应整库同步 至此,【Apache Doris】一键实现MySQL万表整库同步 分享结束,查阅过程中若遇到问题欢迎留言交流。
“表太多、脚本太乱、同步太难”几乎是每个工程师的共同困扰。而本次qData商业版的大更新,就是为了解决这些最痛的痛点:整库同步、自动建表、调度执行、全链路可视化……让同步工作从此变得轻松、有序、可控。 3.表结构变化频繁,脚本需要不断修改稍有疏忽,同步失败,链路中断。4.目标库没有表,还要手动建表字段多得像“下雨”,新建过程非常费时。 qData商业版在本次更新中带来了9大关键能力,让整库同步变得前所未有的简单:1.整库同步:一键同步上百张表支持整库同步(如Oracle→Doris、SQLServer→Doris)支持多表手动选择极大降低重复操作成本 8.同步链路可视化:快速定位问题系统自动绘制链路拓扑:源→映射→Doris写入→指标&日志卡在哪一步,一眼就看到,排查问题效率大幅提升。 qData数据中台商业版本次整库同步能力的升级,是为了帮助企业从传统的脚本式操作中走出来,实现真正的自动化、可视化和平台化的数据同步。从此,数据同步不再是工程师的负担,而是系统的能力。
U8数据库同步至WMS数据库语句 1. 静态数据 1.1. om.MoDId = od.MoDId INNER JOIN mom_order o ON od.MoId = o.MoId WHERE om.WIPType = 3 --只有领料的物料才同步 MaterialAppVouchs od INNER JOIN MaterialAppVouch o ON o.id = od.ID WHERE --od.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步 INNER JOIN mom_replenishapply o ON o.ApplyId = od.ApplyId WHERE ods.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步 Rdrecords09 od INNER JOIN RdRecord09 o ON od.ID = o.ID WHERE --od.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步
U8数据库同步至WMS数据库语句 1. 静态数据 1.1. om.MoDId = od.MoDId INNER JOIN mom_order o ON od.MoId = o.MoId WHERE om.WIPType = 3 --只有领料的物料才同步 MaterialAppVouchs od INNER JOIN MaterialAppVouch o ON o.id = od.ID WHERE --od.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步 INNER JOIN mom_replenishapply o ON o.ApplyId = od.ApplyId WHERE ods.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步 Rdrecords09 od INNER JOIN RdRecord09 o ON od.ID = o.ID WHERE --od.WIPType = 3 AND --只有领料的物料才同步
原文链接: 具体数学-第8课 - WeiYang Bloggodweiyang.com 今天主要讲了取整与递归式的结合,还有取模的相关知识。
本次版本推出指标体系基础框架,并强化整库同步和多源集成能力,为企业加速数据中台建设提供更强支撑。 如果你正在构建企业数据中台、指标平台、多源同步系统或数据治理体系,本次更新将为你带来更高效、更标准化、更强扩展性的体验。 4.整库同步能力全面增强本次对整库同步进行了大幅升级:支持Oracle→Doris、SQLServer→Doris整库同步按流程配置:基础信息→输入→输出→调度输出端支持自动建表、自定义分区与副本策略新增结构预检查 :字段差异、缺表、类型不兼容支持同步链路可视化(源表→映射→写入→日志)新增同步进度、耗时监控、日志追踪新增脏数据处理策略适用于企业历史库清洗、全库迁移、跨系统重构、数据中台建设等场景。 七、版本总结qData数据中台商业版v1.1.11是一次面向指标体系建设、多源集成、整库同步与新架构适配的关键版本。
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。 4.整库入湖 整库入湖是一个炙手可热的话题了,目前通过 FlinkCDC 进行会存在诸多问题,如需要定义大量的 DDL 和编写大量的 INSERT INTO,更为严重的是会占用大量的数据库连接,对 Mysql 通过 Schema Evolution 使 FlinkCDC 支持实时同步 schema 变更。 通过 CDAS 语法,一行 SQL 语句完成整库同步作业的定义,并合 source。 2.定义 CDCSOURCE 整库同步语法 Dinky 定义了 CDCSOURCE 整库同步的语法,该语法和 CDAS 作用相似,可以直接自动构建一个整库入仓入湖的实时任务,并且对 source 进行了合并 此外 Dinky 还支持了整库同步各种数据源的 sink,使用户可以完成入湖入仓的各种需求,欢迎验证。
使用快速增量备份工具 Remote Sync 可以远程同步,支持本地复制,或者与其他 SSH、rsync 主机同步。 sersync 是基于 inotify 开发的,类似于 inotify-tools 的工具,对指定目录文件进行监听(记录具体文件 目录的增加、删除、修改),通过 rsync 进行数据增量同步,只同步发生变化的文件或者目录 rsync+sersync 数据同步 1. sersync 监控指定目录 文件事件变化; 2. sersync 调用 rsync 客户端命令将更新的目录和文件增量同步到 rsync 服务器,实现数据同步 exclude=web # 同步目录中去除的目录,即 web 不同步 comment=data # 注释,注释内容可自己定义,起提示作用 read only 数据同步测试 源服务器创建文件 ? 目的服务器查看 ? rsync 数据同步日志 ?
在修修补补之中,给后人留下一堆屎山之前,我们需要把数据库给整利索了。 想想吧,我们在开发环境,修改了多个字段的名称,经历了测试环境的洗礼,还搞了个预上线接受变更。 我们需要把这些数据库变更,使用git这样的工具管理起来,在系统启动的时候,能够自动变更。通过口口相传,太不可信了。 谁也不想背这个锅。翻聊天记录?有用么?都是事后诸葛亮。 一般,数据库变更,会有下面几种语句,我们都可以使用flyway来完成。 我们发现,数据库中除了用户创建的PERSON表,还多了一个叫做flyway_schema_history的表。 让我们see一see里面的内容。 如果不提供,将默认使用datasource所定义的库。 所以,最小配置,就是什么都不做,直接把变更文件,扔在变更目录下面就可以了。
但是问题就来了,读从库时的数据要与主库保持一致,那就需要主库的数据在写入后同步到从库中。如何保持主库与从库的数据一致性,主库又是通过什么样的方式将数据实时同步到从库的? 基本原理 Mysql 中主从复制时有两个很重要的日志文件: binlog(二进制日志文件) relay log(中继日志文件) 在主从同步的过程中,主库会将所有的操作事件记录在 binlog 中,从库通过开启一个 主从延迟原因 上面的流程我们已经知道了主从复制的相关过程了,但是主库有更新就会同步从库,那为什么会出现主从延迟的情况呢? 降低主库并发 你可能会说了,我现在用的低版本的数据库,也没法升版本啊,那我怎么整。对于主库并发高的情况,这种方式你只能通过控制并发来解决延迟了,多用用 Redis。 其中 binlog 是主从复制的基础,通过将操作事件写入 binlog 通过 I/O 线程传送至从库进行同步。
但是问题就来了,读从库时的数据要与主库保持一致,那就需要主库的数据在写入后同步到从库中。如何保持主库与从库的数据一致性,主库又是通过什么样的方式将数据实时同步到从库的? 在主从同步的过程中,主库会将所有的操作事件记录在 binlog 中,从库通过开启一个 I/O 线程保持与主库的通信,并在一定时间间隔内探测 binlog 日志文件是否发生改变。 主从延迟原因 上面的流程我们已经知道了主从复制的相关过程了,但是主库有更新就会同步从库,那为什么会出现主从延迟的情况呢? 降低主库并发 你可能会说了,我现在用的低版本的数据库,也没法升版本啊,那我怎么整。对于主库并发高的情况,这种方式你只能通过控制并发来解决延迟了,多用用 Redis。 其中 binlog 是主从复制的基础,通过将操作事件写入 binlog 通过 I/O 线程传送至从库进行同步。
但是问题就来了,读从库时的数据要与主库保持一致,那就需要主库的数据在写入后同步到从库中。如何保持主库与从库的数据一致性,主库又是通过什么样的方式将数据实时同步到从库的? 在主从同步的过程中,主库会将所有的操作事件记录在 binlog 中,从库通过开启一个 I/O 线程保持与主库的通信,并在一定时间间隔内探测 binlog 日志文件是否发生改变。 主从延迟原因 上面的流程我们已经知道了主从复制的相关过程了,但是主库有更新就会同步从库,那为什么会出现主从延迟的情况呢? 降低主库并发 你可能会说了,我现在用的低版本的数据库,也没法升版本啊,那我怎么整。对于主库并发高的情况,这种方式你只能通过控制并发来解决延迟了,多用用 Redis。 其中 binlog 是主从复制的基础,通过将操作事件写入 binlog 通过 I/O 线程传送至从库进行同步。
今天我们要讲的是如何去操作数据库,我们还是通过我们的博客案例来给大家讲解。 在上篇文章中,我们已经将博客项目的大体框架都写好了,包括数据库引擎相关的内容。 那么我们该如何实际去操作数据库呢? 也就是如何对数据库进行增删改查。 其实也非常的简单。 SessionLocal 还记得我们在database.py中创建的SessionLocal吗? 今天我们将它与数据库进行具体实现。 https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus fastapi也给我们提供了各种响应码的选择,只需要导入fastapi.status库 总结 今天我们实现了以下的基本数据库操作 大家最好要动手操作一下!这个非常重要。