本文为 DM 源码阅读系列文章的第三篇,上篇文章 介绍了 DM 的整体架构,DM 组件 DM-master 和 DM-worker 的入口代码,以及两者之间的数据交互模型。本篇文章详细地介绍 DM 数据同步处理单元(DM-worker 内部用来同步数据的逻辑单元),包括数据同步处理单元实现了什么功能,数据同步流程、运行逻辑,以及数据同步处理单元的 interface 设计。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
DM(TiDB Data Migration)是由 PingCAP 开发的一体化数据同步平台,支持从 MySQL 或 MariaDB 到 TiDB 的全量数据迁移和增量数据同步。无论是从 MySQL 向 TiDB 进行平滑数据迁移还是用 TiDB 作为多个 MySQL 实例的数据汇总库,都可以通过 DM 来实现。DM 在 TiDB DevCon 2019 上正式开源,经过半年多时间在大量用户、开发者的支持和反馈下,其功能和稳定性越来越完善。在今天,我们宣布 DM 1.0 GA 正式发布。
在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案:全增量无缝同步,快速构建实时数仓》一文中,我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务,将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。读者可能会产生疑问:DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能,那么这两者有何区别,实际使用时应如何选择?为此,本文将为您详细介绍相关内容。
在 Leader 节点选举后,还需要把 Leader 服务器和 Follow 服务器进行数据同步。在保证整个 ZooKeeper 集群中服务器数据一致的前提下,ZooKeeper 集群才能对外提供服务。
数据同步一致性是现代分布式系统中的一个关键问题。随着云计算和大数据应用的广泛采用,保持数据的一致性变得尤为重要。在本文中,我们将探讨数据同步一致性的挑战,介绍一些常见的解决方案,以及如何构建一个高效的数据同步一致性解决方案。最后,我们将提供一个代码示例,演示如何实现数据同步一致性的一个简单但强大的解决方案。
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
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对象存储(Cloud Object Storage,COS)是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务,用户可通过网络随时存储和查看数据。腾讯云 COS 使所有用户都能使用具备高扩展性、低成本、可靠和安全的数据存储服务。
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一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键?2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件,可实现多种异构数据源高效的数据同步,其由袋鼠云于2016年初步研发完成,目前有稳定的研发团队持续维护,已在Github上开源(开源地址详见文章末尾),并维护该开源社区。目前已完成批流统一,离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
上期我们给大家带来分布式数据管理如何完成数据存储,数据同步,数据跨端访问,并保证整个过程中跨设备数据安全的解读。
移动智能应用可以分为在线模式、纯离线模式与“在线+离线”混合模式。在线模式下系统数据一般存储在服务器端的大中型数据库(如 SQL Server、Oracle、MySQL 等),移动应用依赖于稳定可靠的网络连接;纯离线模式下系统数据一般存储在移动终端的轻量级数据库(如 SQLite等),移动应用不需要网络连接;“在线+离线”混合模式则比较复杂,通常情况下系统数据存储在服务器端,移动终端暂存部分数据,因而形成了分布式异构数据库。在移动应用运行过程中,当移动终端或服务器端执行数据更新操作后,为了保证数据的完整性和一致性,需要进行双向的数据同步。然而,由于移动网络本身具有复杂性、动态性、弱连接性以及通信延迟与带宽相对有限等特性,因而移动应用的数据同步技术备受考验。
Redis 是一种高性能的内存数据库,通过将数据存储在内存中,可以实现快速读写操作。在某些场景下,我们可能需要将数据库中的数据同步到 Redis 中,以提高读取性能和响应速度。本文将介绍如何使用 Redis 实现与数据库数据同步,并提供相应的代码示例。
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程,知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中,会存储在不同的数据库中,数据库是分布在不同系统中,所以需要不断地进行数据流转,不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份,也是十分重要并且我们必须了解的环节。
为了维护共享复制集的最新节点,复制集的次要成员节点将同步或复写其他成员节点的数据。MongoDB用了两种方式做数据同步:用全量数据初始化节点,用增量数据复写到节点。
井显生,2019年加入去哪儿,现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
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(1)3.0 版本以后引入的一个服务器角色,在不影响集群事务处理能力的基础 上提升集群的非事务处理能力
大多数情况下,应用架构设计不好,引入什么新存储,引入什么DDD,治标不治本,都是扯淡。
TiDB-DM(Data Migration)是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB,也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地,对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景,DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB,或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库,DM 将是一个非常好的选择。
高质量的产品数据对于任何企业而言都是至关重要的。越来越多的企业希望获得有关产品数据标准的更多信息,例如GDSN数据同步。
DataX 是阿里开源的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。
元数据同步(sync)是Alluxio中的核心功能,它使文件和目录与所在存储系统下真实的来源保持一致,进而使用户能够轻松地从Alluxio中检索出最新版的数据。同时了解内部流程对调整性能也非常重要。本文介绍了Alluxio中保持元数据同步的设计和实现。
公司业务系统的账户资金对接了第三方存管业务,第三方存管指的是银行与证券公司根据相关的法律法规,为投资者提供的客户交易结算资金管理服务。根据银行要求,在每个交易日闭市后业务系统都要将客户的资金变动情况生成清算文件发送给银行进行资金的清结算。
系列文章索引: [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 一] 同步一个数据库要发多少个数据包? [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 二] "开门待客"还是“送货上门”? [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 三] “设计应对变化”--实例讲解一个数据同步系统 [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 四] 唯一不变的就是一直在变”--“数据”的华丽“变身术” 1,“唯一不变的就是一直在变” “唯一不变的就是一直
随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
本发明涉及税务开票领域,更具体地,涉及一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法。
一个对Java程序员进阶成长颇有研究的人,今天继续给大家带来新的一篇Java进阶指南。
孙伟:腾讯云高级技术工程师,主要负责腾讯云存储和中间件产品的技术支持专项工作。有8年以上的云存储技术支持、数据迁移和架构方案经验。曾任职于其他云友商公司,担任过研发、产品改进、售后等多项工作岗位。
钱大妈是社区生鲜连锁品牌的开拓者,经过十一年的稳健运营,已成为行业内的领军品牌,截至 2023 年 7 月已全国布局超 30 多座城市,门店总数 3000 余家,服务家庭超 1000 万。近年来,随着业务的高速发展以及门店的快速扩张,钱大妈需要对生鲜产品的采购、销售、库存等数据进行实时监控和分析,以保障食品的新鲜度及品质。同时需要管理众多门店与供应链信息,以了解各区域销售趋势和顾客偏好,从而优化商品结构和库存管理。
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture(数据变更捕获)技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时,实时地捕获这些变化,并将其应用到目标系统中,从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点:
mariadb支持多源同步,一对多,多对一,都是ok的,不不过还是会有或多或少的问题,无论是和业务相关,还是数据同步本身的一些限制,整理下平时遇到的一些问题,希望对小伙伴们有帮助。
数字经济时代,各行各业数字化转型大趋势下,数据要素成为关键。海量多源异构数据汇聚,使得数据同步面临同步速率受限、稳定性差、维护成本高等挑战。
“高可用”是互联网一个永恒的话题,先避开MySQL不谈,为了保证各种服务的高可用有几种常用的解决方案。
Redis在日常部署的时候,可以有多种部署模式:单机、主从、哨兵、集群(分区分片),因此本文将对上面这四种模式进行详细的讲解,特别是集群模式将进行最细致的讲解(现行普遍使用的方式)。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移,停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务,并在最短时间内完成数据迁移,此时需要注意停服时间;非停服迁移,即停止所有写数据服务,查询服务并不停止,同样要注意停服时间,防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后,还需要进行数据核对,通常首先要校验迁移前后数据量是否一致,其次还可对迁移前后数据逐条进行校验,还可进行流量回放,保证迁移前后业务表现完全一致。
特征:一个master可以拥有多个slave,一个slave只对应一个master
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品,支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据,已应用于数百家企业生产,也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
沃趣 QFusion 采用目前已经非常成熟且应用非常广泛的主从复制数据同步架构,在能保证高性能的前提下,结合商业的高性能、高可用的分布式存储QCFS实现了数据零丢失,同时沃趣科技从BIOS、硬件配置、文件系统、操作系统内核、MySQL配置参数等自底向上做了大量的整体优化,使得单位时间内的交易量进一步提升。 说到MySQL,大家平时关注得最多的不外乎就是: 写节点的性能上能达到多少tps/qps?为什么我们会关心它呢,因为它直接影响着单位时间内的交易量 读从库的复制延迟大吗?为什么我们会关心它呢,因为它直接影
为了避免单点redis服务器故障,准备多台服务器,互相连通。将数据复制多个副本保存在不同的服务器上,连接在一起,并保证数据是同步的,即使有其中一台服务器宕机,其他服务器依然可以继续提供服务,实现Redis的高可用,同时实现数据冗余备份
其实PG 早就想到这个问题了,PG有一个独特的命令 pg_rewind 可以帮助你,再造一个你。
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