# Python与MongoDB增量同步教程
## 一、增量同步流程概述
增量同步是一种常见的数据同步方式，用于确保两个数据源之间的数据一致性。在Python中与MongoDB进行增量同步的流程大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|--------------------|
| 1 | 连接MongoDB数据库 |
|
原创
2024-09-27 05:16:47
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1. mongdb和python交互的模块pymongo 提供了mongdb和python交互的所有方法安装方式: pip install pymongo2. 使用pymongo导入pymongo并选择要操作的集合数据库和集合能够自动创建无需权限认证的方式创建连接对象以及集合操作对象from pymongo import MongoClient
client = MongoClient(host,
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2023-10-14 09:16:12
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在当今数据驱动的业务环境中，MongoDB与Hive的连接成为了数据处理流程中一个重要的任务。这篇博文将系统化地介绍如何将MongoDB中的增量数据同步到Hive。这一过程不仅提升了数据的可用性，还为业务分析提供了更为精准的数据基础。以下是详细的步骤和解析。
### 背景定位
随着业务的不断发展，我们发现需要将MongoDB中的实时数据流动到Hive，以便进行更复杂的分析和报表生成。增量同步的
目的: MongoShake 数据同步到kafka(json格式),是带有{"Name":"key","Value":"123"} 的json, 实际上这个json 为 {"key":"123"} 转换如下: import json ''' k:节点name v:节点value cn:当前节点 '' ...
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2021-09-27 17:33:00
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背景 公司项目的数据想同步到局域网做数据分析，加上部署了主从数据进行读写分离！之前公司的DBA部署了主从分离（发布订阅的方案），加上做了容灾方案！但是容灾的数据不能访问数据！这就比较尴尬了！如果数据要存储多份的时候，为了保证数据的准备性，我们需要保证数据更新的同步性想要实现的架构如图:数据同步方式 1.全量同步：就是每天定时（避开业务高峰期）或者周期性全部把数据从一个地方拷贝到另一地方。（全部的数
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2024-05-23 15:10:19
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# Python 增量同步数据的科普
在现代应用程序中，数据的同步是一个核心问题，尤其是在处理分布式系统或多源数据时。增量同步数据的目的是仅同步自上次同步以来发生变化的数据，从而大幅度提高效率，减少资源消耗。本文将介绍增量同步的基本概念，并通过 Python 代码示例演示如何实现增量同步。
## 什么是增量同步？
增量同步是指只同步那些在上次同步后发生变化的数据。这种方法通常与完整数据同步对
-- 数据同步 1 全量数据同步 1.1 不带参数的实现方式 每次更新目标表的时候，先把目标表中的数据清空，然后用源表的数据插入目标表中 。 1.2 通过参数 ，会计期（一个会计期 = 1个月 ，格式为 年-月 ）更新目标表的部分数据 ，对会计期内的数据 进行全量的更新 每次更新，只更新目标表最近一个会计期的数据 ， 更新之前先根据 参数 删除
原创
2021-05-10 06:23:38
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简述MongoDB 是一种广泛使用的文档型数据库，对于 schema 弱要求、可扩展性强让其在很多场景普遍适用。本文主要介绍如何使用 CloudCanal 快速构建一条稳定高效运行的 MongoDB 到 MongoDB 数据同步链路，示例中 MongoDB 均为 ReplicationSet (副本集) 。技术点MongoDB 源端增量技术MongoDB 增量数据可以通过 local 库的 opl
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2023-10-03 16:26:22
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mongo中的更新其实也可以当做添加来使用mongo中跟新有几种方式save、update、upsert执行save的时候如果这个文档有_id这个参数，save 会调用 upsert，否则会调用 insertupsert修改速度要比update快使用upsert如果修改的这个数据不存在，则会创建一条新的数据 各种修改器$inc 、 $set其中 $inc 只能修改数值类型的数据，修改别的
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2023-11-05 22:36:58
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MongoDB 从3.6版本开始支持了 Change Stream 能力（4.0、4.2 版本在能力上做了很多增强），用于订阅 MongoDB 内部的修改操作，change stream 可用于 MongoDB 之间的增量数据迁移、同步，也可以将 MongoDB 的增量订阅应用到其他的关联系统；比如电商场景里，MongoDB 里存储新的订单信息，业务需要根据新增的订单信息去通知库存管理系统发货。一
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2024-03-08 16:58:54
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# Spark 同步 MongoDB
## 简介
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，提供了处理大规模数据的高级抽象。它支持分布式数据处理，包括批处理、流处理和机器学习。MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，被广泛用于存储和查询大量结构化和非结构化数据。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Spark 同步 MongoDB 数据。
## Spark 连
原创
2023-11-01 10:23:03
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使用mongo导出导入工具进行初始化，之后通过mongoshake进行增量同步
原创
2023-04-03 13:59:59
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写在前头：为了督促自己完成2018上半年的个人小任务，决定在平台上记录和分享完成的过程和心得。时间有限，但尽量详细具体吧。 简述一下整个系列的任务：（1）精选几个自己感兴趣的外文网站；（2）利用scrapy+redis框架实现几个网站的定时增量爬取；（3）定时基于自定义规则的新闻筛选；（4）文本预处理，并利用机器翻译模型对新闻进行翻译（5）定时对筛选后的新闻进行拼装整合（自然语言），加上固定格式
关于 DataXDataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。如果想进一步了解 DataX ，请进一步查看 DataX 详细介绍 。关
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2023-12-14 10:41:58
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# HBase增量同步实现流程
## 1. 简介
HBase是一个分布式的、可扩展的、高性能的开源NoSQL数据库，适用于海量数据的存储和访问。增量同步是指将源HBase表中新增的数据同步到目标HBase表中，保持两个表数据的一致性。本文将介绍如何实现HBase的增量同步。
## 2. 增量同步实现步骤
下面是实现HBase增量同步的步骤，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2023-10-24 10:33:03
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# Java增量同步
在软件开发中，经常会遇到需要对两个或多个数据集进行同步的情况。其中一个常见的同步策略就是增量同步，即只同步发生变化的部分，而不是每次都对整个数据集进行同步。这不仅可以减少数据传输量，提高同步效率，还能减少系统资源的消耗。
## 增量同步原理
增量同步的原理是通过比较数据的版本号或时间戳等标识来判断数据是否发生变化，从而只同步发生了变化的部分。在Java中，可以通过结合观
原创
2024-06-05 07:18:26
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1. 时间戳增量回滚同步假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间，可以通过它对数据在时间维度上进行排序。通过中间表记录每次更新的时间戳，在下一个同步周期时，通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据。这是时间戳增量同步。但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步，我就使用orcale物化视图的方式进行删除更新操作说明：源数据表 需要被同步的数据表目标数据表&n
通用增量数据同步方案同步处理时间① 每次增量同步时间为上一次同步成功的开始时间往前推5分钟。而不是同步成功的结束时间（往前推5分钟的目的是避免服务方数据落地事务延迟导致的数据丢失问题）；② 是否需要开启事务：评估如果部分失败不影响系统功能和业务，则同步任务不需要开启事务，避免大事务连接超时，主从同步等问题；③ 数据查询需要做分页查询，避免数据量过大导致内存溢出或者请求超时等问题；④ 分页查询需要按
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2023-09-07 00:39:53
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# MySQL增量同步
## 引言
MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种Web应用程序的后台数据库。在现实应用中，MySQL数据库通常会面临数据增量同步的需求。增量同步是指在数据库中已有数据的基础上，将新增的数据同步到另一个数据库中，以保持数据的一致性和完整性。本文将介绍MySQL增量同步的原理和实现方式，并提供相应的代码示例。
## 原理
MySQL的增量
原创
2024-01-12 09:35:13
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Reindex会将一个索引的数据复制到另一个已存在的索引，但是并不会复制原索引的mapping（映射）、shard（分片）、replicas（副本）等配置信息。一、reindex的常用操作1、reindex基础实现 _reindex会将一个索引的快照数据copy到另一个索引，默认情况下存在相同的_id会进行覆盖（一般不会发生，除非是将两个索引的数据copy到一个索引中），
