大数据常用同步工具

一、离线数据同步

DataX

阿里的Datax是比较优秀的产品，基于python，提供各种数据村塾的读写插件，多线程执行，使用起来也很简单， *** 作简单通常只需要两步；

创建作业的配置文件（json格式配置reader,writer）；

启动执行配置作业。

非常适合离线数据，增量数据可以使用一些编码的方式实现，

缺点：仅仅针对insert数据比较有效，update数据就不适合。缺乏对增量更新的内置支持，因为DataX的灵活架构，可以通过shell脚本等方式方便实现增量同步。

参考资料：

github地址：>

两种办法，一种在source system端实现，也就是在oracle用pl/sql或其他办法做到增量，然后bw只抽取增量即可，另一种办法在bw端实现，在 传输规则中采用abap编码实现增量抽取，因为oracle数据库每个表都有时间戳的，利用这个字段就可判断是否是增量数据。

具体 *** 作：

1、在分析型数据库上创建目标表，数据更新类型为实时写入，字段名称和MySQL中的建议均相同；

2、在阿里云数据传输的控制台上创建数据订阅通道，并记录这个通道的ID；

3、 配置dts-ads-writer/appconf文件，配置方式如下：所有配置均保存在appconf中，运行前请保证配置正确；修改配置后，请重启writer，基本配置：

注意事项：

1、RDS for MySQL表和分析型数据库中表的主键定义必须完全一致；如果不一致会出现数据不一致问题。如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键，建议先停止writer进程；

2、一个插件进程中分析型数据库db只能是一个，由adsJdbcUrl指定；

3、一个插件进程只能对应一个数据订阅通道；如果更新通道中的订阅对象时，需要重启进程。

1、首先，你要有一个业务层和一个数据访问接口层和数据层（后两层可以合并），业务层中有数据 *** 作时同时 *** 作其它两层的数据，只有同时成功了才提交事务。这样可以确保数据一致。

2、设计和实现一个数据同步工具，我实现了一个SQL Server和Oracle之间数据同步的工具，利用一个定义表（主键，字段，表名，同步标识等）和DataSet做中转，能够将两个数据库中需要同步的表同步成相同的内容，你可以根据要求指定同步周期。

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