Canal+Kafka实现mysql与Redis数据同步一、Canal简介canal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，早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。基于日志增量
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2024-02-16 10:35:51
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一、数据库的概念
数据库：DataBase
按照一定数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。存储在一起的相关数据的集合。
数据库管理系统：DataBase Management System DBMS
为管理数据库而设计的一个电脑软件
关系数据库：建立在关系模型基础上的数据库 Sqlserver、MySQL、Oracle、Access
非关系型数据库：不同点：不使用SQL作为查询语言。Redis、M
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2023-11-28 14:09:52
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本文涉及到 MongoDB 与 Elasticsearch 两大阵营，可能会引起口水之争，仅代表个人经验之谈，非阵营之说。我将围绕如下两个话题展开：· 为什么要从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch？· 如何从 MongoDB 迁移到 Elasticsearch？ MongoDB 与 Elasticsearch 热度排名现状背景MongoDB 本身定位与关
NoSQL的基本概念NoSQL(Not only SQL):不仅仅是SQL,泛指非关系型数据库，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。用于超大规模数据的存储，这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。为什么使用NoSQL如今我们可以通过第三方平台（如：百度,QQ等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成
# HBase和MongoDB的区别
HBase和MongoDB是两种非关系型数据库（NoSQL）的代表。虽然它们都具有高可扩展性和高性能的特点，但在数据模型、数据一致性和查询语言等方面存在一些区别。
## 数据模型
HBase是基于列族（column family）的数据模型，数据被组织成行（row）和列族（column family）的形式。每个列族可以包含任意数量的列。HBase通过行
原创
2023-07-22 11:28:20
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一.概述 HBase与MapReduce集成时，有以下三种情形HBase作为数据流向。HBase作为数据源。HBase作为数据源和数据流向。 阅读本文前，最好先了解http://zy19982004.iteye.com/blog/2068112
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2023-05-22 13:23:09
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注：本文主要摘录于尚硅谷大数据的学习资料，仅作学习记录，请勿用于商业用途。HDFSHDFS 写数据流程：
1 ）客户端通过
Distributed FileSystem
模块向
namenode
请求上传文件，
namenode
检查目标 文件是否已存在，父目录是否存在。 2 ）
namenode
返回
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2024-03-26 07:59:46
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elastic search与mysql的数据同步go-mysql-elasticsearch插件简介go-mysql-elasticsearch是用于同步mysql数据到ES集群的一个开源工具，项目github地址：https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearchgo-mysql-elasticsearch的基本原理是：如果是第一次启动该程
rabbitmq
rabbitmq的消息可靠性rabbitmq-幂等引出的性能分析rocketmq
从rabbitmq到rocketmqkafka
从rocketmq到kafka：集群、一致性与重平衡pulsar
本篇综合对比
本篇先来谈谈 pulsarpulsar 可以简单的看做是 broker 集群 + bookkeeper集群 构成。broker 集群属于无状态
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2024-05-20 19:08:14
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Hadoop培训内容：HDFS数据组织，1.数据块，2.Staging，3.流水线式的复制1.数据块HDFS最适合的应用场景是处理大数据集合，同时这些应用多是一次写入多次读取，并且读的速度要满足流式读，即write-once-read-many的语义。一个典型的Block大小是64MB，因此文件总是按照64MB切分成Chunk，每个Chunk存储于不同的DataNode服务器中。2.Staging
众所周知，Hadoop生态系统发展至今，已经汇集了超过二十个组件，这些组件各自致力于解决大数据处理当中所遇到的问题，同时基于Hadoop集群，也能实现很好的协作运行，共同来完成大数据处理各个环节的任务。其中涉及Kafka组件，有同学在问Hadoop和Kafka啥关系，下面我们就来解答一下。 首先，我们必须要了解一个事实，Hadoop和Kafka同属于Apache软件基金会，都是Apa
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2023-11-18 23:14:38
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正常大家都这么问的，但是实际上应该是想问：kafka和redis queue有什么区别？，因为redis是一个基于内存的kv数据库，而kafka是分布式发布订阅消息系统。两者本身不是同样一个层次的东西。redis中有一个queue的数据类型，用来做发布/订阅系统，这个就可以和kafka进行比较了哈。 一、存储介质不同redis queue数据是存储在内存，虽然有AOF和RDB的持久化方式
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2023-08-15 17:09:23
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kafka和spark总结本文涉及到的技术版本号：scala 2.11.8kafka1.1.0spark2.3.1kafka简介kafka是一个分布式流平台，流媒体平台有三个功能发布和订阅记录流以容错的持久化的方式存储记录流发生数据时对流进行处理kafka通常用于两大类应用构件在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时数据管道构件转换或响应数据流的实时流应用程序kafka的几个概念kafka运行在集群
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2023-08-27 22:00:17
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今天我们要讲的大数据公司叫作Confluent，这个公司是前LinkedIn员工出来后联合创办的，而创业的基础是一款叫作Apache Kafka的开源软件。Confluen联合创始人Jun Rao即将在QCon北京2018分享Apache Kafka的前世今生和未来的相关话题。在整个Hadoop的生态圈里，Kafka是一款非常特殊的软件。它由LinkedIn于2011年开源，并在2012年底从阿帕
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2024-05-06 22:33:17
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数据采集传输主要技术分为两类，一类是离线批处理、另一类是实时数据采集和传输离线批处理最有名的是Sqoop、实时数据采集和传输最为常用的是Flume和KafkaSqoop：一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop（Hive）与传统数据库（Mysql、Oracle）之间数据传递。Flume：实时日志采集平台，一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Kafka：通常来说Flu
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2023-11-25 09:29:20
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第 7 章 Kafka 与 Flume7.1 Kafka 与 Flume 比较
在企业中必须要清楚流式数据采集框架 flume 和 kafka 的定位是什么：
flume：cloudera 公司研发:
适合多个生产者；
适合下游数据消费者不多的情况；
适合数据安全性要求不高
DataHub 简介 DataHub 类似于传统大数据解决方案中 Kafka 的角色，提供了一个数据队列功能。
DataHub 除了供了一个缓冲的队列作用。同时由于 DataHub 提供了各种与其他阿里云
上下游产品的对接功能，所以 DataHub 又扮演了一个数据的分发枢纽工作。DataHub 输入组件包括
Flume：主流的开源日志采集框架
DTS：类似 Canal，日志实时监控采集框架
Lo
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2024-04-23 19:02:35
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1、什么是kafka? 2、JMS了解 3、kafka核心组件 4、为什么需要kafka消息队列？ 5、配置文件梳理 6、kafka文件存储机制 7、kafka为什么这么快？1、What is kafka? (官网：http://kafka.apache.org/)(了解)在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm、spark-streaming等通过消费Kafka的数据进行计算。KAF
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2024-04-01 15:14:34
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1、简介对于日志来说，最常见的需求就是收集、查询、显示，正对应logstash、elasticsearch、kibana的功能。 ELK日志系统在系统中，主要可解决的问题：基于日志的数据挖掘问题排查，上线检查根据关键字查询日志详情异常数据自动触发消息通知服务器监控，应用监控，Bug管理统计分析，比如接口的调用次数、执行时间、成功率等性能分析，用户行为分析，安全漏洞分析，时间管理 
作为消息队列来说，企业中选择mq的还是多数，因为像Rabbit，Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品，性能一般但可靠性较强， 而kafka原本设计的初衷是日志统计分析，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计，而redis的主要场景是内存数据库，作为消息队列来说可靠性太差，而且速度太依赖网络IO，在服务器本机上的速度较快，且容易出现数据堆积的问题，在比较轻量的场合下能够适用。Rabb
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2024-06-18 22:02:22
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