如果用synchronized同步锁会导致性能下降,本来读取是可以多线程同步进行的,同步锁就只能让他们一个一个排队读取。 如果读取时加readlock,写入时候加writelock,会提升效率,因为读可以多线程并发,但是在线程A读完上锁的毫秒级时间里,有可能线程B也读完了,而且抢在了线程A之前修改了变量,导致程序出错。 处理方案 我去研究...
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解决方案: 考虑到数据量基数虽然大,但每天变化的数据量却是有限的(包括:add和update),所以只需每天更新变化的记录行即可。参考以下流程图的方案: 说明: 1、过程分两步:首次全量更新,之后每天增量更新变化的信息。 2、一定要注意步骤的执行顺序,例如:先删除失效数据再同步变化的数据(当然实际中很多数据库中间件能够...
本文简要介绍了T+1全量同步一键建仓方案。业务挑战 大部分阿里云用户会将阿里云关系型数据库RDS、PolarDB for MySQL、MongoDB或者云服务器ECS自建数据库作为业务系统数据库,随着业务数据的增长,业务数据库存储的数据也越来越多。但RDS、PolarDB for MySQL、MongoDB或者ECS自建数据库的计算能力有限,如果直接使用RDS、...
解决方案 T+1全量同步一键建仓是指通过DLA控制台配置数据源(RDS、PolarDB for MySQL、MongoDB数据源、ECS自建数据库数据)和目标OSS数据仓库,系统按照您设定的数据同步时间自动、无缝的帮您把数据源中的数据同步到目标数据仓库OSS中,同时在数据仓库和DLA中创建与数据源表相同的表结构,基于目标数据仓库进行数据分析,不...
Canal除了支持binlog实时增量同步数据库之外也支持全量同步,本文主要分享使用Canal来实现从MySQL到Elasticsearch的全量同步; 可通过使用adapter的REST接口手动触发ETL任务,实现全量同步。 在执行全量同步的时候,同一个destination的增量同步任务会被阻塞,待全量同步完成被阻塞的增量同步会被重新唤醒 ...
同步成功,将系统当前时间写入csv文件; 接下来就是shell 脚本来一步一步实现增量更新 增量更新shell 实现 图示如下: dataX增量更新方案.png 我们的同步环境是从oracle 到 hive,由于dataX 无法从目的数据库(即hive)中读取值,因此改为从csv文件读取, 同样因为无法读取hive数据库内最大值,因此最大值,采用上次数据同步...
datax只有新增和更新两种数据会同步,当源数据库有数据删除时是无法同步的,就会造成源数据库已经删除了,但目标数据库还存在这些数据。目前想到以下两种方案: 在前置sql中配置清空标的sql即可。唯一的问题就是清空表到数据同步完成期间表是数据确实的,可能对业务影响比较大。
为了提高性能,对于中间表,的同步,采用初台全量同步,每天,增量同步的方案。 我介绍一下我们增量方案吧! 要增量,增量日志表是必需的,增量日志表的设计。 KEY(原业务表关键字),CREATE_DATE(变更时间),FLAG(数据修改与删除标志),USE_FLAG(增量表是否被使用的记录,(一个存储过滤使用一位)) ...
1、sqoop --incremental append 附加模式增量同步数据到hive 2、sqoop --incremental --merge-key合并模式增量同步到hive 文章现已经写完了。 一、知识储备 sqoop import和export工具有些通用的选项,如下表所示: 数据导入工具import: import工具,是将HDFS平台外部的结构化存储系统中的数据导入到Hadoop平台,便于后续分析...