我们都知道Flink在可迭代的流处理中引入了反馈边来将本次迭代的结果反馈给迭代头以进行下一次迭代，这在执行拓扑中引入了环（反馈环）。Flink主要应对的执行拓扑还是有向无环图（DAG），最终它选择了将反馈环进行化解使其能够适配有向无环图的结构，而如何对反馈环进行化解是我们这一篇主要探讨的话题。任何提交给Flink执行的程序在提交之前都必须先生成作业图，对于用DataStream API编写的流处理
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2024-04-18 12:51:30
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增量导入一、说明 当在生产环境中，我们可能会定期从与业务相关的关系型数据库向Hadoop导入数据，导入数仓后进行后续离线分析。这种情况下我们不可能将所有数据重新再导入一遍，所以此时需要数据增量导入。 增量导入数据分为两种方式： 一是基于递增列的增量数据导入（Append方式）。 二是基于时间列的数据增量导入（LastModified方式）。二、增量导入方式一：Append方式 比
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2023-08-30 12:22:10
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mysql的日志机制mysql具有日志机制，以保证数据库的数据安全。常见的主要有两种，redo log和binlog。binlog是mysql本身具备的备份机制，为逻辑日志，会记录每一次操作的数据行前后变化，或者是每一次操作的sql。而redo log为物理日志，会记录每一次操作的具体描述；redo log是InnoDB引擎的插件，并且日志是循环记录的，如果采用其他的引擎，就不会有这个日志。red
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2024-03-06 17:14:34
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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
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2024-06-06 13:11:48
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文章目录kettle介绍kettle安装kettle使用使用kettle同步关系型数据库数据（MySQL示例）1. 创建一个转换2. 选择表输入3. 格式转换4. 执行脚本5. 创建job使用kettle同步NoSql数据（MongoDB示例）创建转换时的注意事项MongoDBInput怎么创建job的创建如何在Linux上面运行已经创建好的job？1、把创建好的job传输到Linux机器上面2
目的设计一个简化，高效的KV存储引擎。要求提供write，read，range搜索接口。要求并发写入数据性能。任意执行kill -9来模拟进程意外退出而数据不丢失。IOkey固定为8字节，可以用long表示。value为4kb，4kb整数落盘是非常磁盘IO友好的。4kb可以在内存中做索引，可以使用int而不是long来记录数据偏移，内存占用会减少一半。kill -9 数据不丢失光使用内存做存储很
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2024-02-21 15:10:00
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# 增量数据抽取架构实现指南
## 引言
在大数据时代，数据的迅速变化使得实时更新和增量数据抽取成为了数据处理的关键。增量数据抽取是指从数据源中提取自上次提取以来发生变化的新数据。本文将详细介绍如何实现增量数据抽取架构，并提供必要的代码示例及注释，以帮助初学者理解实现过程。
## 流程概述
增量数据抽取的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 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 |
| ---- |
原创
2024-02-25 07:41:55
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根据前面的环境搭建步骤，ODI的环境已经搭建完成，代理也配置成功。 现在开始学习数据抽取的步骤。第一步：设置抽取的数据源和目标数据源1、 首先要有两个数据库，一个是提供源数据的数据库，可以是ODI的支持的任意类型，sqlserver、oracle、mysql、hive均可以，此处以Orale为例，目标数据库也为Oracle，后续将写一下如何抽取MongoDB数据库的数据。2、新建数据服务器。此处
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2024-02-02 19:50:16
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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
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2024-05-10 20:47:18
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前言：基于项目的需要抽取目标源数据库中，其中表名和数据库字段需要可配置，并能实现增量更新。自创文档大佬们不喜勿喷。一、数据的抽取及字段的可配置1、简单的数据抽取 最简单的数据抽取就是把目标源中所需要的数据抽取到自己的数据库中。只要知道数据库表中的字段然后select、insert就OK了2、可配置字段的数据抽取（1）自定义配置文件因为项目的需求,无法确定目标源
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2024-06-11 22:11:41
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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
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2024-04-19 15:37:41
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什么是数据抽取？ 数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。 (二) 增量抽取 增量抽取只抽取自上次
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2023-08-03 13:49:55
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# Java数据库增量同步简介
在实际应用程序中，数据库之间的数据同步是一个常见的需求。其中，增量同步是指只同步最新的数据更新或插入，而不是整个数据表的复制。在Java中，我们可以利用一些库来实现数据库的增量同步操作，从而保证数据的一致性和实时性。
## 实现原理
增量同步的实现原理通常是通过轮询数据库的更新时间戳或者增量ID，将新数据同步到目标数据库中。在Java中，我们可以利用JDBC连
原创
2024-02-28 04:06:06
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? 2022.5.24 早八 文章目录前言7.1 MySQL数据库7.2 JDBC7.2.1 JDBC是什么7.2.2 JDBC驱动程序7.3 JDBC中的常用接口7.3.1 驱动程序接口Driver7.3.2 驱动程序管理器DriverManager7.3.3 数据库连接接口Connection7.3.4 执行SQL语句接口Statement7.3.5 执行动态SQL语句接口PreparedSt
# Java数据库增量监测：入门指南
作为一名刚入行的开发者，实现Java数据库增量监测可能是一个挑战。但不用担心，本文将为你提供一份详细的入门指南，帮助你理解并实现这一功能。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来概览整个Java数据库增量监测的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[配置数据库连接]
B --> C[创建监测表
原创
2024-07-15 12:08:59
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# Java数据库增量迁移指南
数据库增量迁移是指在数据库结构或数据发生变化时，将这些变化迁移到目标数据库的一种方式。对于新入行的开发者来说，了解这个过程可以帮助他们更有效地管理数据库。
## 流程步骤
以下是进行Java数据库增量迁移的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
# 如何实现“kettle增量抽取mongodb数据”
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用kettle实现对mongodb数据的增量抽取。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们通过一个流程图来展示整个流程：
```mermaid
flowchart TD
Start --> 连接MongoDB数据库
连接MongoDB数据库
原创
2024-05-03 05:50:00
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# MySQL如何抽取增量数据
在大数据处理的场景中，经常需要抽取增量数据，以便快速更新数据仓库、实时分析用户行为、快速检测变化等。本文将探索如何在MySQL中进行增量数据抽取，包括不同的实现方法、代码示例及实际应用场景。
## 一、什么是增量数据？
增量数据是指自上次数据抽取以来发生变化的数据。与全量数据相比，增量数据只更新部分信息，这样可以显著提高数据处理效率。
### 增量数据的用途
原创
2024-10-07 03:43:14
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# 通过Flume实现MySQL增量数据抽取
在实际的数据处理过程中，我们常常需要将MySQL数据库中的数据进行增量抽取，以便实时或定时地将数据导入到其他系统中进行进一步分析或处理。Flume是一个高可靠、分布式的日志收集、聚合系统，可以帮助我们实现MySQL增量数据抽取的功能。本文将介绍如何通过Flume实现MySQL增量数据抽取，并提供代码示例进行演示。
## Flume简介
Apach
原创
2024-06-03 04:24:03
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