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
2292阅读
# DataX Hive写实现流程
## 1. 数据准备
在使用DataX写入Hive之前，需要准备好数据，并将数据存储在Hadoop中，以便后续导入Hive表中。这些数据可以是文本文件、关系型数据库中的数据等。
## 2. 安装配置DataX
首先需要确保已经正确安装配置好DataX。DataX是一个开源的数据同步工具，可以用于数据导入导出，支持多种数据源和目的地。可以从DataX的官方网站
原创
2023-08-23 09:12:55
199阅读
DataX的安装及使用Hive通过外部表与HBase表关联hive建表语句：// 第一个字段通常命名为key
CREATE EXTERNAL TABLE hivehbasetable(
key INT
,name STRING
,age INT
,gender STRING
,clazz STRING
,last_mod STRING
) STOR
{ "job": { "setting": { "speed": { "channel": 3, "byte": 1048576 }, "errorLimit": { "record": 0, "percentage": 0.02 } }, "content": [
原创
2022-08-04 10:34:55
88阅读
4.1 列表python中的列表类似于Java中的Object的list集合，可以在同一个列表中存放不同数据类型的数据。4.1.1 创建列表创建列表和创建普通变量一样，用中括号括一堆数据就可以了，数据之间用逗号隔开：# 列表的使用
numbers=[1,2,3,4,5]
# 列表中的数据的数据类型可以不一致,也可以列表中嵌套列表使用
texts=["图片",3.14,True,1000,"abc"
一、环境说明：此次演示是dellr620 物理服务器，系统为centos7.6 x86_64位硬件相关的信息如下：[root@mysql-redis scripts]# sh hw_msg1.sh+--------------------------------------------------------------+| This Machine's Hyper-Threading is En
DataX写入ElasticSearch 1 快速介绍 数据导入elasticsearch的插件 2 实现原理 使用elasticsearch的rest api接口， 批量把从reader读入的数据写入elasticsearch 3功能说明 3.1配置样例 参数说明• endpoint• 描述：El
原创
2022-06-10 20:04:04
5857阅读
ReadView机制这个ReadView机制，简单来说，就是执行一个事务的时候，会生成一个ReadView，里面比较关键的东西有四个：一个是m_ids，就是说此时有哪些事务在MySQL里执行还没提交的一个是min_trx_id，就是说m_ids里最小的值一个是max_trx_id，就是说MySQL下一个要生成的事务ID，就是最大事务ID一个是creator_trx_id，就是说当前事务的ID举个例
1.在源端Oracle创建表SQL> create table t2 (T1 TIMESTAMP(6));Table created.SQL> insert into t2 values(to_timestamp('2021-10-22 15:23:23.123456','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff'));1 row created.SQL> commit
原创
2022-08-05 11:42:42
323阅读
配置hive支持动态分区<property>
<name>hive.exec.dynamic.partition</name>
<value>true</value>
<description>Whether or not to allow dynamic partitions in DML/DDL.&
转载
2023-11-14 14:02:04
147阅读
事务到底是隔离还是不隔离的？在MySQL里，有两个"视图"的概念：一个是view。它是是一个用查询语句定义的虚拟表，在调用的时候执行查询语句并生成结果。创建视图的语法是 create view，而它的查询方法与表一样。另一个是 InnoDB 在实现 MVCC 时用到的一致性读视图，即 consistent read view，用于支持 RC（Read Committed，读提交）和 RR（Repe
转载
2024-10-21 18:22:33
55阅读
在大数据处理中，DataX是一个热门的工具，帮助我们在不同数据源之间进行高效的数据传输。然而，许多用户在使用DataX将数据写入Hive时会遇到字段错位的问题，这影响了数据的正确性和后续分析。本文将详细探讨解决“datax写hive字段错位”问题的具体过程。
### 背景描述
当使用DataX将数据写入Hive时，字段顺序不符合预期是一个常见问题。这种情况主要源于源数据与目标表结构不匹配或配置
# 数据流：datax 读mysql写mysql
在数据处理领域，数据迁移和同步是非常重要的一环。datax 是一种开源的数据同步工具，可以帮助用户高效地将数据从一个数据库迁移到另一个数据库。本篇文章将介绍如何使用 datax 来实现从 MySQL 数据库读取数据并写入另一个 MySQL 数据库的操作。
## 1. 准备工作
在开始之前，你需要确保已经安装了 datax，并且已经配置好了对应
原创
2024-04-14 05:07:36
187阅读
1 快速介绍MysqlWriter 插件实现了写入数据到 Mysql 主库的目的表的功能。在底层实现上， MysqlWriter 通过 JDBC 连接远程 Mysql 数据库，并执行相应的 insert into ... 或者 ( replace into ...) 的 sql 语句将数据写入 Mysql，内部会分批次提交入库，需要数据库本身采用 innodb 引擎。MysqlWriter 面向E
转载
2024-09-03 22:08:37
143阅读
本文介绍oracle的相关同步，oracle同步到hdfs中。本文分为三部分，即配置文件模板、配置文件和提交任务。本文的前提：数据库对应的表已经建好。
原创
2023-05-15 17:05:28
410阅读
点赞
大家好，我是脚丫先生 (o^^o)在日常大数据生产环境中，经常会有关系型数据库和关系型数据库，以及关系型和非关系型数据库数据之间的互相转换的需求，在需求选择的初期解决问题的方法----离线数据同步工具/平台，小伙伴们可先收藏后慢慢研究。小伙伴们如果觉得文章不错，点赞、收藏、评论，分享走一起呀，记得给俺来个一键三连~~好了，我们开始今天的正文。 文章目录一、Datax概述1.1 Datax介绍1.2
转载
2024-02-04 07:12:05
546阅读
[root@db02 job]# cat oracletomysql.json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "oraclereader", "p...
原创
2022-08-05 11:53:16
127阅读
一、引言先描述一下需求：目前手中的项目是一个比较老的平台系统，一个单体应用，即所有的模块都打包在一个War包中发布到Tomcat。由于是国企单位的内网环境，公司没有独立的文件服务器，对于以前的老系统，文件的存储和访问，在一台服务器上，完全不是问题。但现在要将老系统的各个模块抽取出来，做成各个独立的微服务。在这种情况下，文件的存储和访问就会有问题，一个节点的资源，如何让其他节点访问？由于我对客观环境
elasticsearch重要配置项解释：集群的名字cluster.name: test-elasticsearch配置当前节点的名字,每个节点的名字都应该是唯一的 node.name: "node1"es存储数据的地方path.data:: "/opt/elasticsearch/data"es存储日志的地方path.logs: "/opt/elasticsearch/logs"这两个配置有4
转载
2024-04-03 18:42:49
184阅读
因OracledblinkBUG导致每次查询大量数据的时候无法查询，现在通过datax直接将重要数据同步过来。datax的文档还是很齐全的，这里走了许多弯路。{"job":{"setting":{"speed":{"channel":5}},"content":[{"reader":{"name":"mysqlreader","parameter":{"username":"selectuser"
原创
2020-07-11 23:01:38
2353阅读
