1.canal是什么阿里巴巴MySQLbinlog增量订阅&消费组件canal[kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费1.1基于日志增量订阅和消费的业务包括数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等)业务cache刷新带业务逻辑的增量数据处理当前的canal支持源端MySQL版本包括5.1.x,5.5.x,5.6.x,5.7.x,8.0.x1.2canalGit地址alibaba/canal:阿里巴巴MySQLbinlog增量订阅&消费组件(github.com)2.工作原理MySQL主备复制原理主备
1.canal是什么阿里巴巴MySQLbinlog增量订阅&消费组件canal[kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费1.1基于日志增量订阅和消费的业务包括数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等)业务cache刷新带业务逻辑的增量数据处理当前的canal支持源端MySQL版本包括5.1.x,5.5.x,5.6.x,5.7.x,8.0.x1.2canalGit地址alibaba/canal:阿里巴巴MySQLbinlog增量订阅&消费组件(github.com)2.工作原理MySQL主备复制原理主备
1.摘要对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。通过分析，笔者个人建议优先DataX更优。2.内容2.1Sqoop2.1.1介绍Sqoop，SQL-to-Hadoop即“SQL到Hadoop和Hadoop
1.摘要对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。通过分析，笔者个人建议优先DataX更优。2.内容2.1Sqoop2.1.1介绍Sqoop，SQL-to-Hadoop即“SQL到Hadoop和Hadoop
写在前面在当今互联网行业，尤其是现在分布式、微服务开发环境下，为了提高搜索效率，以及搜索的精准度，会大量使用Redis、Memcached等NoSQL数据库，也会使用大量的Solr、Elasticsearch等全文检索服务和搜索引擎。那么，这个时候，就会有一个问题需要我们来思考和解决：那就是数据同步的问题！如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢？互联网背景下的数据同步需求在当今互联网行业，尤其是现在分布式、微服务开发环境下，为了提高搜索效率，以及搜索的精准度，会大量使用Redis、Memcached等NoSQL数据库，也会
写在前面在当今互联网行业，尤其是现在分布式、微服务开发环境下，为了提高搜索效率，以及搜索的精准度，会大量使用Redis、Memcached等NoSQL数据库，也会使用大量的Solr、Elasticsearch等全文检索服务和搜索引擎。那么，这个时候，就会有一个问题需要我们来思考和解决：那就是数据同步的问题！如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢？互联网背景下的数据同步需求在当今互联网行业，尤其是现在分布式、微服务开发环境下，为了提高搜索效率，以及搜索的精准度，会大量使用Redis、Memcached等NoSQL数据库，也会
