简介 mysql Sniffer 是一个基于 MySQL 协议的抓包工具，实时抓取 MySQLServer 端的请求，并格式化输出。输出内容包访问括时间、访问用户、来源 IP、访问 Database、命令耗时、返回数据行数、执行语句等。有批量抓取多个端口，后台运行，日志分割等多种使用方式，操作便捷，输出友好。同时也适用抓取 Atlas 端的请求，Atlas
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2024-04-20 14:35:00
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# Kettle MySQL 全量抽取
## 引言
在数据分析和数据处理领域，我们经常需要从数据库中抽取数据进行后续的分析和处理，而Kettle是一款非常强大的数据集成工具，可以帮助我们实现数据的抽取、转换和加载（ETL）。本文将介绍如何使用Kettle从MySQL数据库中进行全量抽取的方法，并提供相应的代码示例。
## Kettle简介
Kettle是一款开源的数据集成工具，其全称为Pe
原创
2023-08-15 05:07:40
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抽取日志表create table ETL_LOG_DRAGON_ALERT
(
tablename VARCHAR2(50),
etlbegintime DATE,
etlendtime DATE,
cq_count NUMBER,
bd_count NUMBER,
etlflag VARCHAR2(50),
msg
一、为什么要用到Flume在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时，我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS，然后用HAWQ的外部表进行访问。这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务，但缺点同样明显，那就是实时性。Sqoop使用MapReduce读写数据，而MapReduce是为了批处理场景设计的，目标是大吞吐量，并不太关心低延时问题。就像实验中所做的，每天定时增量抽取数据一
# Spark全量抽取实现流程
## 1. 概述
在Spark中进行全量抽取是一项常见的任务，它通常包括从数据源中加载数据、进行数据转换和处理，最后将处理结果保存到目标位置。本文将介绍一种实现Spark全量抽取的常见流程，并给出相应的代码示例。
## 2. 流程图
下面是实现Spark全量抽取的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant
原创
2023-11-02 05:16:41
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# MongoDB 抽取全量数据的语句详解
MongoDB 是一种高性能、开源的 NoSQL 数据库，广泛应用于数据存储和处理。与传统的关系型数据库不同，MongoDB 的数据以文档的形式存储在集合中，使得数据存储更为灵活。在某些业务场景下，我们需要对 MongoDB 中的数据进行全量抽取，以便进行数据分析或迁移。在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用 MongoDB 抽取全量数据，并通过代码示例
原创
2024-07-31 09:28:08
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# Kettle全量和增量抽取MySQL方法
Apache Kettle，现称为Pentaho Data Integration (PDI)，是一个开源的ETL（提取、转换、加载）工具，用于数据集成和处理。本文将讨论如何使用Kettle全量和增量方式从MySQL数据库中提取数据，并提供代码示例。
## 1. 全量抽取
全量抽取主要用于初次加载数据，它从数据库中提取所有记录。以下是全量抽取的步
原创
2024-09-05 06:06:15
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数据仓库-增量抽取与全量抽取
原创
2023-05-06 09:31:04
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1.概述 Apache Doris（原百度 Palo ）是一款 基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据仓库 ，由百度在 2017 年开源，2018 年 8 月进入 Apache 孵化器。 Apache Doris 是一个现代化的 MPP 分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris 的分布式架构非常简洁，易于运维，
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2024-03-21 08:59:26
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最近在使用Kettle进行ETL的工作，现在总结一下。需求是将MYSQL中的表数据增量备份到HIVE仓库中，第一次是全量。我只想给大伙来点实用的，避免大家踩坑。Kettle是一个基于图形化的ETL工具，也可以用于集成各种作业，比如Sqoop，MR，Hive这些，越来越多的企业在使用。 本文大纲： 1、Kettle的安
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2024-07-03 02:58:37
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概述 数据抽取是指从源数据抽取所需要的数据， 是构建数据中台的第一步。
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2019-11-04 15:22:00
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作者：向师富 ：阿里巴巴数据中台官网https://dp.alibaba. 概述 数据抽取是指从源数据抽取所需要的数据， 是构建数据中台的第一步。 数据源一般是关系型数据库，近几年，随着移动互联网的蓬勃发展，出现了其他类型的数据源，典型的如网站浏览日期、APP浏览日志、IoT设备日志 从技
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2019-11-04 15:28:00
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Hadoop集群是一个分布式计算和存储系统，能够处理大规模数据集。在Hadoop集群中，我们经常需要对数据进行分区表和全量抽取操作。本文将介绍Hadoop集群的分区表和全量抽取，并提供相应的代码示例。
## 分区表
在Hadoop集群中，分区表是指根据某个字段对数据进行分区存储的表。通过对数据进行分区，可以提高查询效率和减少数据扫描的范围。使用分区表可以将数据按照指定的字段进行划分，例如按日期
原创
2024-02-01 10:52:44
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最近需要对mysql进行定时备份，写一篇备忘1. 创建备份目录目录说明：/data/backup/mysql : 备份文件存放目录/data/backup : 脚本存放目录mkdir -p /data/backup/mysql cd /data/backup2.创建全量备份脚本文件vim mysql_backup.sh mysqldump 语法说明：mysqldump [options] –u 用
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2024-05-30 19:05:05
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数据抽取
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
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2023-12-08 10:02:59
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在日常运维工作中，对mysql数据库的备份是万分重要的，以防在数据库表丢失或损坏情况出现，可以及时恢复数据。线上数据库备份场景：每周日执行一次全量备份，然后每天下午1点执行MySQLdump增量备份.下面对这种备份方案详细说明下：1.MySQLdump增量备份配置执行增量备份的前提条件是MySQL打开binlog日志功能，在my.cnf中加入log-bin=/opt/Data/MySQL-bin“
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2023-06-29 16:31:05
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# 用Spark SQL全量抽取MySQL数据到Hudi
## 引言
在大数据领域，数据仓库是一个非常重要的概念。它通常是指集成多个数据源，进行数据清洗、转换和分析的中心化存储。Apache Hudi是一个开源的数据湖管理系统，它提供了数据写入、更新和删除的能力，并且支持增量和全量数据抽取。
本文将介绍如何使用Spark SQL将MySQL数据库中的数据全量抽取到Hudi，以便进行后续的数据处
原创
2023-08-17 10:40:19
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# MySQL全量同步至Elasticsearch
## 为什么要将MySQL数据同步至Elasticsearch
在很多应用场景下，我们需要将关系型数据库中的数据同步至Elasticsearch，以实现全文搜索、数据分析等功能。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，提供强大的全文搜索能力和实时数据分析功能。将MySQL中的数据同步至Elasticsearch可以充分发挥El
原创
2024-04-04 03:47:06
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# 背景介绍大数据时代，海量数据的迁移会很普遍地出现在各个应用场景，本文主要讨论利用Sqoop的分布式能力从关系型数据库MySQL到Oracle的海量数据迁移和切割。# 所需环境1 JDK+Eclipse；2 Hadoop环境（version-2.6.5）3 Sqoop1.4.6-alpher（sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha）# 实现细节代码说明这里只是大致
## MySQL 全量导出流程
本文将介绍如何使用 `mysqldump` 命令实现 MySQL 数据库的全量导出。全量导出即将整个数据库的结构和数据导出为一个文件，方便进行备份和迁移。
### 导出流程
下面是全量导出的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 登录 MySQL 数据库 |
| 2 | 创建存储导出文件的目录 |
| 3 | 导出数据库结构
原创
2023-08-10 08:08:43
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