复制在此页冗余和数据可用性在MongoDB中复制异步复制自动故障转移读取操作交易次数更改流附加的功能甲副本集 MongoDB中是一组mongod其保持相同的数据集的过程。副本集提供冗余和 高可用性，并且是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。本节还提供了与副本集相关的常见任务的教程。冗余和数据可用性复制提供冗余并提高 数据可用性
一、Datax简介 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。 二、框架设计DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整
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2024-03-13 22:16:00
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前言mongodb的副本集架构，主库和从库的数据相同步，如果主库的机器坏掉，没什么关系，从库上还有相同的副本数据。但如果某人恶意操作或误操作，一下子批量删除或drop整个库，这样主库和从库的数据都会没有，造成巨大损失。因此，对mongodb数据库定期备份是非常重要的。备份如果每次都全量备份，会消耗大量时间，并且对 mongodb性能也有影响，从而需要能增量备份。mongodb的增量备份网上没有现成
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2023-11-23 23:49:58
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副本集节点同步数据syncingTo节点 = 副本集中的某个节点，数据较新且与初始化节点通信良好。新增节点初始化t1时间点，向 【syncingTo节点】拉取除了 local 数据库以外的所有数据库并持续提取 oplog 文件。t2时间点，数据库拉取完毕，读取 oplog ，执行t1-t2时间内的操作，可能部分操作已经包含在步骤1中，但由于 oplog 的幂等性，可重复执行。增量同步数据secon
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2024-07-05 22:25:07
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今天我们将通过这一篇博客来了解MongoDB的体系结构，命令行操作和在JAVA 当中使用SpringData-MongoDB 来 操作MongoDB。我们来看看MongoDB 的数据特征：数据存储量较大，甚至是海量对数据读写的响应速度较高数据安全性不高，有一定范围内的误差看到这里，有的小伙伴可能就会问？哎呀，我去，这个MongoDB 这么牛的吗？那它为什么这么牛？我们就要看看它的特点。1、特点1.
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2024-04-10 13:09:08
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一、DataX概述DataX是开源的异构数据源离线同步工具，可以实现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。二、DataX可支持的数据源DataX目前已具备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接入，目前可支持的数据如下图所示：类型数据源Reader(读)Writer(写)RDBMS
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2024-01-27 21:40:33
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关于 DataXDataX 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。如果想进一步了解 DataX ，请进一步查看 DataX 详细介绍 。关
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2023-12-14 10:41:58
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1. Rsync介绍1.1 什么是Rsync？Rsync是一款开源的，快速的，多功能的，可实现全量及增量的本地或远程数据同步备份的优秀工具。Rsync软件适用于unix/linux/windows等多种操作系统平台。官网：https://www.samba.org/ftp/rsync/rsync.html1.2 Rsync简介Rsync英文全称Remote synchronization，从软件的
## datax 增量同步hbase
在实际的数据处理工作中，我们经常需要将数据从一个数据源同步到另一个数据源。而对于大数据领域的数据同步工作，datax 是一个非常重要的工具。本文将介绍如何使用 datax 来实现增量同步数据到 hbase 中。
### 什么是 datax
datax 是阿里巴巴开源的一款数据同步工具，可以帮助用户实现不同数据源之间的数据同步工作。它支持多种数据源，包括关
原创
2024-03-09 05:41:59
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前言：最近一直在做datax的增量更新，算是对datax有了一点新的认识吧。因为公司需要以greenplum为核心来搭建自己的数仓平台，以满足业务上的多维快速查询（以前多维查询用到是kylin，但随着数据量的增加，kylin越来越难以满足我们的需求了）。然而，greenplum的数据导入方面并不是很友好，通常，需要使用copy或者是gpfdist才能快速的往GP里面导入数据。我们试了kettle来
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2023-11-24 02:23:00
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DataXDataX是阿里开源的离线数据同步工具,可以实现包括 MySQL、Oracle、MongoDB、Hive、HDFS、HBase、Elasticsearch等各种异构数据源之间的高效同步。DataX原理设计理念 为了解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状同步链路变成星型链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需将此数据源对接到DataX
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2024-06-28 13:46:11
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应用部署是开发、测试、上线必须面对的一个过程，尤其是微服务架构的出现，运维部署从单体的部署逐渐脱离出，并且越显复杂。然而，抛开多语言，多环境，集群，分布式的部署之外。就单单讨论增量部署和全量部署1. 增量和全量部署部署，除却项目初始化部署，最理想的情况即为：新版本更改哪些内容则更新哪些内容1.1 增量部署1.1.1 增量部署简介 增量部署一般指在每次部署过程中首先提取当前版本和即将部署版本之间的增
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2024-02-28 20:54:29
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全量数据导出请查看DataX mongodb导出数据到mysqlDatax UDF手册datax.py mongodb2mysql_inc.json{ "job": { "setting": { "speed": { "channel": 4 } }, "content": [{ "reader": {
原创
精选
2023-03-14 09:47:16
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关于增量更新DataX 支持多种数据库的读写， json 格式配置文件很容易编写， 同步性能很好， 通常可以达到每秒钟 1 万条记录或者更高
原创
2022-08-04 10:34:14
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# 如何实现"datax 增量同步SQL server"
## 一、整体流程
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : has
ORDER ||--| ORDER_DETAIL : has
```
### 步骤表格如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 |
原创
2024-05-12 06:14:45
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背景阿里巴巴 B2B 公司为解决杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求 ，从 2010 年开始，开始尝试数据库日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅和消费业务，从此开启一段新纪元。是什么canal [kə’næl]，译意为水道/管道/沟渠 主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费官方Wikihttps://github.com/alibaba/c
本篇博客说说DataX如何进行全量和增量数据同步，虽然用演示oracle同步到mysql，但其他数据库之间的同步都差不多1.DataX介绍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。 Github主页地址：https://github.com/alib
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2024-01-17 08:30:25
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简述MongoDB 是一种广泛使用的文档型数据库，对于 schema 弱要求、可扩展性强让其在很多场景普遍适用。本文主要介绍如何使用 CloudCanal 快速构建一条稳定高效运行的 MongoDB 到 MongoDB 数据同步链路，示例中 MongoDB 均为 ReplicationSet (副本集) 。技术点MongoDB 源端增量技术MongoDB 增量数据可以通过 local 库的 opl
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2023-10-03 16:26:22
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# 数据同步：DataX同步MongoDB数据
## 引言
在现代数据处理的工作中，数据同步是一项非常重要的任务。有时候我们需要将数据从一个数据源同步到另一个数据源，以实现不同系统之间的数据交换。在本文中，我们将介绍如何使用DataX工具来同步MongoDB数据库中的数据。
## 什么是DataX？
DataX是一款开源的数据同步工具，由阿里巴巴集团开发并维护。它可以实现不同数据库之间的数
原创
2023-09-27 00:01:51
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之前360出的那个mongodb数据同步工具比较老，对于3.X版本的mongodb支持不太好。阿里巴巴出了个 MongoShake ， 目前可以支持到MongoDB4.X（我测试从mongodb3.2.16同步数据到mongodb4.0.4没问题）官方地址： https://github.com/alibaba/MongoShake中文介绍地址： http
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2024-05-17 15:31:45
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