大数据云时代，数据上云ETL已成了最基础，最根本，最必须的一个步骤。目前数据传输迁移的工具非常多，比如DataX，DTS，Kettle等等。为了保证云上存储空间的有效利用和数据的整体唯一性，就没必要每天都上一份全量，故几乎所有数据上云的策略都是全量加增量的模式：即第一次上一份全量，后续每天只上增量，这样前一天的全量加上今天的增量就是今天的全量。既然是要每天上增量，那么如何获取增量数据便成了一个问题
1. 增量数据的抽取方案1.1 基于触发器的方式在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立I(INSERT)、D(DELETE)、U(UPDATE)三种触发器；每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入到一个临时表中，再通过ETL工具从临时表中抽取数据写到目标表中，同时要将临时表中抽取过的数据标记或者删除。优点：是数据库本身的触发机制，契合度高，可靠性高，不会出现有增量数据没有被捕
软件安装服务器：一：安装kafka---------------- 0.选择三台主机安装kafka 1.准备zk 2.jdk 3.tar解压文件kafka_2.11-2.2.0.tgz 4.环境变量 /etc/profile文件内容 exportK
原创
2021-03-07 20:48:25
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软件安装服务器：一：安装kafka---------------- 0.选择三台主机安装kafka 1.准备zk 2.jdk 3.tar解压文件kafka_2.11-2.2.0.tgz 4.环境变量 /etc/profile文件内容 exportK
原创
2021-03-07 20:48:30
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CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSER
原创
2022-09-17 00:37:10
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## 如何实现mysql增量数据到kafka
### 一、整体流程
首先，我们来看一下整个实现“mysql增量数据到kafka”的流程，我们可以用表格展示步骤：
```mermaid
pie
title 数据流程
"MySQL" : 40
"Kafka" : 30
"处理逻辑" : 30
```
```mermaid
flowchart TD
A[连
# 使用Flink CDC将MySQL数据抽取到Kafka
随着大数据技术的快速发展，实时数据处理和流处理变得越来越重要。Flink CDC是Apache Flink的一部分，能够实时捕捉数据库中的变更并将其流式传输到Kafka。本篇文章将介绍如何使用Flink CDC将MySQL中的全量历史数据和增量数据抽取到Kafka。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境中安装了以下工具：
kafka+zookeeper搭建见文章flume安装：1、下载http://101.96.8.157/www.apache.org/dyn/closer.lua/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz2、安装-下图新建数据库和表3、配置新增conf/mysql-flume.conf[root@node191apache-flume-1.8.0-bin]
原创
2018-10-15 16:15:58
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先使用flume将日志文件中的数据采集到kafka，再使用flume抽取kafka的数据到hdfs
原创
2021-07-12 14:26:56
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将数据从Hadoop生态体系导出到RDBMS数据库导出前，目标表必须存在于目标数据库中。export有三种模式：默认操作是从将文件中的数据使用INSERT语句插入到表中。更新模式：Sqoop将生成UPDATE替换数据库中现有记录的语句。调用模式：Sqoop将为每条记录创建一个存储过程调用。以下是export命令语法：$ sqoop export (generic-args) (export-arg
MysqlToMsSql是一款专门用于进行对数据转换的专业工具。强大的功能可以帮助用户们进行对MySQL数据转换为SQLServer数据库的操作，快速便捷的转换操作非常的简单方便。MysqlToMsSql介绍1、MySQL是用客户机/服务器结构实现的，这种结构由服务器卫士MySQL和许多不同的客户机程序列和库组成。2、SQL是一种标准化的语言，它使信息的存储、更新和访问更加容易。3、您可以使用SQ
先使用flume将日志文件中的数据采集到kafka，再使用flume抽取kafka的数据到hdfs
原创
2022-01-10 16:52:02
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初次使用ETL工具抽取并同步数据，搜索之后决定使用kettle，使用后感觉很方便。本次是基于一个很小的需求，需要把老系统的mysql数据在一段新老系统共存时期内产生的数据实时传输到新系统oracle中，因为实时性要求不算高，所以我没有做触发器这些对接，只单纯的使用kettle做了一个抽取转换传输，定时执行。下面记录一下本次的操作，并写一下自己遇到的坑。老系统mysql表很大，本次基于一个小的需
# Spark增量数据抽取教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[连接数据源] --> B[读取历史数据]
B --> C[读取增量数据]
C --> D[合并历史数据和增量数据]
D --> E[处理数据]
E --> F[写入目标数据源]
```
## 二、流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
要实现增量抽取，关键是如何准确快速的捕获变化的数据。优秀的增量抽取机制要求ETL能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到，同时不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。相对全量抽取而言，增量抽取的设计更复杂，有一种将全量抽取过程自动转换为增量抽取过程的ETL设计思路，前提是必须捕获变化的数据，增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有以下几种： 2.1
利用ogg实现oracle到kafka的增量数据实时同步 董可伦 2018-05-25 09:50:49 44176 收藏 96分类专栏： kafka oracle ogg 文章标签： kafka oracle ogg版权 kafka同时被 3 个专栏收录8 篇文章0 订阅订阅专栏 oracle7 ...
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2021-10-19 00:51:00
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利用ogg实现oracle到kafka的增量数据实时同步 前言 https://dongkelun.com/2018/05/23/oggOracle2Kafka/ ogg即Oracle GoldenGate是Oracle的同步工具，本文讲如何配置ogg以实现Oracle数据库增量数据实时同步到kaf
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2021-05-20 16:54:00
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同步存量数据把数据源端的数据通过Kettle读取，然后通过消息队列中间件（Kafka）导出软件准备Kettle：pdi-ce-9.3.0.0-428kettle简介Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。中文名称叫水壶，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不
一、使用时间戳抽取数据原理所使用的时间戳字段必须是按时间入库的字段，不能是业务数据的时间戳字段。比如入库时间是递增的，业务里面的某一个时间戳字段不一定就是递增的。 数据库之间基于时间戳同步数据，原理是通过判断数据采集或者更新时间与某一个基准时间对比，把数据在时间的维度进行排序，同步变化了的数据，具体如图所示： &nbs
# SQL Server 2008 中增量数据抽取的实时实现
在现代数据管理中，增量数据抽取（Incremental Data Extraction）是指从源数据库中提取自上次抽取以来新增或更改的数据。对于 SQL Server 2008 用户来说，实现实时增量数据抽取可以提升数据同步的效率。本文将探讨如何使用 SQL Server 2008 进行实时增量数据抽取，并提供相关代码示例。
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