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配置Canal:首先,你需要在MySQL上配置binlog,并设置Canal连接到MySQL服务器。数据订阅:然后,Canal会订阅指定表(如订单表)的数据变更。数据处理:当订单数据发生变更时,Canal会捕获这些变更数据,并通过Kafka等中间件发送到Elasticsearch。数据同步:Elasticsearch会实时接收并处理这些数据,完成数据的同步。2...
直接同步到消息队列:Canal支持将MySQL中的数据直接同步到RocketMQ、Kafka、RabbitMQ等消息队列中,方便下游系统进行消费和处理。直接同步到ES:Canal支持将MySQL中的数据直接同步到Elasticsearch等搜索系统中,提升搜索性能和用户体验。直接同步到HBase:Canal支持将MySQL中的数据直接同步到HBase等分布式存储系统中...
MySQL与Elasticsearch的对比如下:一、应用场景 MySQL:专长于事务处理,确保数据的一致性和安全性。适用于需要严格事务控制的场景,如电商订单系统中的商品下单和支付操作。Elasticsearch:在处理海量数据的搜索、分析和复杂查询上表现出色。特别适合于实时分析和大数据搜索,例如在新闻推荐或用户行为分析中。二、...
DBSyncer:一款开源的数据同步工具 DBSyncer(简称 dbs)是一款开源的实时数据同步中间件,它提供了多种数据同步场景和强大的功能特性。一、主要功能 多数据源支持:DBSyncer 支持 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、SQLite、Elasticsearch、Kafka、File 以及 SQL 数据库等多种数据源之间的同步。自定义...
TurboDX:支持Oracle视图实时增量同步并保证数据一致性。Oracle Goldengate:不支持。Kettle:不支持。DataX:不支持。WS/REST服务双向对接 TurboDX:支持。Oracle Goldengate:不支持。Kettle:不支持。DataX:不支持。NoSQL、Kafka、MQ TurboDX:支持Hadoop(Hdfs、Hive、HBase、Kudu)、MongoDB、Elasticsearch...
对于这类复杂查询来说,没有太好的办法,只能对用户表数据的 binlog 进行监听,将要搜索的字段同步到 Elasticsearch(ES)中去,建立好搜索的索引。之后,通过 ES 进行复杂查询,定位到对应的 user_id,再根据 user_id 去分库分表架构中查询对应的用户数据。综上所述,MySQL 中的分库分表方案主要包括...
利用ES的分布式架构:将查询压力分散到多个节点,通过自动负载均衡实现水平扩展,支持PB级数据查询。实现实时数据同步:通过MySQL同步数据到Hive,再由Hive生成宽表并同步至ES:但这种方式存在延迟问题,尤其是当数据量巨大时。引入宽表和binlog监听技术:如Canal和otter,实现实时数据同步和变更检测。使用DTS订阅...
异构系统同步:可将数据同步至消息队列(Kafka、RocketMQ)、搜索引擎(Elasticsearch)、缓存系统(Redis)等下游系统,实现跨平台数据流通。扩展性与部署分布式支持:支持横向扩展,可通过集群部署适应大规模、高并发场景,满足企业级需求。版本兼容性:覆盖 MySQL 主流版本,降低用户迁移成本。开源生态:作为...
NoSQL数据库:HBase(0.94和1.1版本)、MongoDB等。大数据处理系统:Hive等。文件系统:TxtFile、FTP、HDFS等。其他:Elasticsearch等。这些插件的丰富性使得DataX能够轻松应对各种异构数据源之间的同步需求。四、核心架构 DataX的核心架构包括以下几个部分:Job:是DataX数据同步作业的一个抽象概念,它...
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