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
-- 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
3322阅读
# Redis增量同步的Java实现
Redis是一种非常流行的内存数据存储系统，尤其适用于缓存、会话存储等场景。增量同步是指将数据变化的部分同步到另一个数据存储中，这里我们将通过Java实现Redis数据的增量同步。本文将帮助你理解整个流程，并为你提供具体的代码实现以及详细的解释。
## 一、增量同步流程
在开始编写代码之前，我们先了解一下增量同步的整体流程。以下是流程图以及每一步的详细步
原创
2024-08-01 11:29:05
49阅读
一、Datax简介 DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。 二、框架设计DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整
转载
2024-03-13 22:16:00
878阅读
一、DataX概述DataX是开源的异构数据源离线同步工具，可以实现MySQL、Oracle等、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。二、DataX可支持的数据源DataX目前已具备比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NoSQL、大数据计算系统都已接入，目前可支持的数据如下图所示：类型数据源Reader(读)Writer(写)RDBMS
转载
2024-01-27 21:40:33
206阅读
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
转载
2023-09-07 00:39:53
238阅读
文章目录主从模式介绍全量同步与增量同步全量同步增量同步同步策略扩展主从同步配置方式主从同步的特点psync命令执行过程 主从模式介绍与MySQL主从复制的原因一样，Redis虽然读写的速度非常快，但是当读请求较多时也会产生较大的压力，为了分担读Redis的压力，Redis支持了主从复制的架构，从节点可以分担主节点的读压力。Redis的主从复制可以根据是否是全量，分为全量同步和增量同步（也叫全量复
文章目录一、mysql全量导入hive[分区表]需求介绍：二、mysql增量导入hive1. 增量导入的第一种实现方法2. 另一种方法是 时间字段3. dataX脚本三、利用Python自动生成Datax的json脚本1. 创建mysql和hive数据库2. 修改python脚本里面的密码(2处)和hdfs端口3. 运行python脚本4. 将生成的json文件上传到linux5. 编写shel
在Kubernetes（K8S）环境下实现MySQL增量数据同步是一个常见的需求，特别是在微服务架构中，由于数据库实例数量的增加，数据同步变得更加重要。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何在K8S环境中实现MySQL增量数据同步。
## 流程概述
以下是实现MySQL增量数据同步的一般流程，我们将通过Kafka作为消息队列，并利用Debezium实现MySQL增量数据的捕获和传输。
| 步骤
原创
2024-05-29 10:33:17
119阅读
# Java增量同步数据实现指南
增量同步数据是指在数据源发生变化时，仅同步变化的数据而不是全部数据，这样可以有效提高数据处理效率和减少网络流量。本文将为您详细讲解如何使用Java实现增量同步数据的过程。
## 流程概述
以下是实现增量同步数据的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|-----
原创
2024-09-09 06:56:35
78阅读
# HBase 增量数据同步实现指南
## 1. 流程概述
HBase 增量数据同步一般可以分为以下几个步骤：
1. 从源 HBase 表中获取增量数据。
2. 将增量数据传输到目标 HBase 表。
3. 在目标 HBase 表中应用增量数据。
4. 定期更新增量数据同步的偏移量。
下面将详细介绍每个步骤的具体实现。
## 2. 获取增量数据
```java
// 从源 HBase 表
原创
2023-12-01 14:05:44
188阅读
# 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
# Java增量同步数据
在实际开发中，我们经常需要将不同数据源中的数据进行同步。有时候数据量很大，每次同步全部数据会消耗大量时间和资源。这时候，增量同步就变得非常重要。增量同步是指只同步发生变化的数据，而不是全部数据，可以大大提升同步效率。
## 什么是增量同步
增量同步是指只同步数据源中发生变化的数据，而不是全部数据。通常增量同步的步骤包括以下几个：
1. 首次同步：将源数据全部同步到
原创
2024-03-07 07:15:31
274阅读
工具简介go-mysql-transfer是一款MySQL数据库实时增量同步工具。 能够监听MySQL二进制日志(Binlog)的变动，将变更内容形成指定格式的消息，实时发送到接收端。从而在数据库和接收端之间形成一个高性能、低延迟的增量数据同步更新管道。特性 1. 简单，不依赖其它组件，一键部署 2. 集成多种接收端，如：Redis、MongoDB、Elasticsearch、RocketMQ、
转载
2021-02-24 11:20:06
1024阅读
2评论
# Java数据增量同步实现流程
## 概述
在进行数据同步时，有时候只需要将新增或修改的数据同步到目标系统中，而不需要将所有数据都同步一遍，这就是数据增量同步。本文将介绍如何使用Java实现数据增量同步的流程和具体步骤。
## 数据增量同步流程
下面是实现数据增量同步的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 连接源数据源和目标数据源 |
| 2 | 获取源数据源
原创
2023-11-28 15:38:22
314阅读
## MongoDB数据增量同步
在数据库应用中，数据同步是非常重要的一个环节。当存在多个数据库实例时，需要确保这些实例之间的数据保持一致和同步。MongoDB是一种常用的非关系型数据库，本文介绍如何使用MongoDB实现数据的增量同步。
### 什么是数据增量同步？
数据增量同步是指在多个数据库实例之间，只传输发生变化的数据，而不是全量传输数据。这种同步方式可以大大减少网络传输的开销和同步
原创
2023-07-21 15:22:27
1353阅读
1、Object#wait(), Object#notify()让两个线程依次执行 /**
* 类AlternatePrintDemo.java的实现描述：交替打印
*/
class NumberPrint implements Runnable {
private int number;
public byte res[];
public s
转载
2023-08-31 07:47:30
117阅读
持续集成之增量发布 jenkins 提供了持续集成的功能，但是并没有提供增量发布的功能（也许是我没有找到合适的插件的原因）。但是jenkins提供了比较完备的自主集成的接口，可以在jenkins基础上实现自己发布的要求1. 增量发布流程 2. 准备工作进入到jenkins的系统配置在系统配置中，需要配置 内容有 jdk路径
转载
2023-08-21 13:32:06
144阅读
Itreation迭代Iterate Operator示例：用蒙特卡罗方法计算π示例:递增数字Delta Iterate Operator示例:连通体最小传播值 迭代迭代算法出现在数据分析的许多领域，如机器学习或图分析。这些算法对于实现大数据从数据中提取有意义信息的承诺至关重要。随着人们越来越有兴趣将这些算法在非常大的数据集上运行，则需要以大规模并行的方式执行迭代。Flink通过定义一个迭代函数
转载
2024-03-31 09:24:16
161阅读
目录前言（1）常见数据同步方式（1.1）直连同步（1.2）实时增量同步（日志解析）（2）流式数据集成实现 前言数据仓库的特性之一是集成，即首先把未经过加工处理的、不同来源的、不同形式的数据同步到ODS层，一般情况下，这些ODS层数据包括日志数据和业务DB数据。对于业务DB数据而言(比如存储在MySQL中)，将数据采集并导入到数仓中(通常是Hive或者MaxCompute)是非常重要的一个环节。那
转载
2024-05-09 15:32:24
116阅读
