常见的数据库同步同步主要有：DataX、Sqoop、Maxwell、Canal数据同步工具种类繁多，大致可分为两类，一类是以DataX、Sqoop为代表的基于Select查询的离线、批量同步工具，另一类是以Maxwell、Canal为代表的基于数据库数据变更日志（例如MySQL的binlog，其会实时记录所有的insert、update以及delete操作）的实时流式同步工具。全量同步通常使用DataX、Sqoop等基于查询的离线同步工具。而增量同步既可以使用DataX、Sqoop等工具，也可使用Maxwell、Canal等工具，cannal只支持mysql，下面对增量同步不同方案进行简要对比

工具简介由于MariaDB已经远离MySQL，从MySQL8.0迁移到MariaDB10.5时，binlog同步复制已经不兼容（参考手册：https://mariadb.com/kb/en/mariadb-vs-mysql-compatibility/）。图片1、若MariaDB是主库，MySQL是从库，在GTID模式下，从MariaDB同步复制数据时，GTID与MySQL不兼容，同步将报错。2、若MySQL是主库，MariaDB是从库，MariaDB无法从MySQL8.0主库上复制，因为MySQL8.0具有不兼容的二进制日志格式。因此，借助binlog_parse_sql工具，可将binlo

记录：376场景：使用IntelliJIDEA搭建datax-web-ui开发环境。使用VSCode搭建datax-web-ui开发环境。版本：node-v14.17.3npm-6.14.13datax-web-ui开源地址：https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web-ui一、使用IntelliJIDEA搭建datax-web-ui开发环境1.安装nodejs和npm1.1下载地址官网地址：https://nodejs.org/dist本例版本：https://nodejs.org/dist/v14.17.3/node-v14.17.3-x64.msi1.2

目录一DataX简介1.1DataX1.1.1DataX概览1.1.2DataX3.0框架设计1.1.3DataX3.0插件体系1.1.4DataX3.0六大核心优势1.2DataX-Web二DataX及DataX-Web部署2.1DataX安装2.1.1解压安装2.1.2验证安装可能遇到的问题：解决办法解决办法2.2DataX-Web安装2.2.1基础软件2.2.2打包安装2.2.3配置2.2.4验证安装2.2.5运行简单任务2.3增量同步2.3.1主键自增进行增量同步（MySQL->MySQL）可能遇到的问题：问题原因解决办法2.3.2时间自增进行增量同步（MySQL->MySQL）2.4

目录一DataX简介1.1DataX1.1.1DataX概览1.1.2DataX3.0框架设计1.1.3DataX3.0插件体系1.1.4DataX3.0六大核心优势1.2DataX-Web二DataX及DataX-Web部署2.1DataX安装2.1.1解压安装2.1.2验证安装可能遇到的问题：解决办法解决办法2.2DataX-Web安装2.2.1基础软件2.2.2打包安装2.2.3配置2.2.4验证安装2.2.5运行简单任务2.3增量同步2.3.1主键自增进行增量同步（MySQL->MySQL）可能遇到的问题：问题原因解决办法2.3.2时间自增进行增量同步（MySQL->MySQL）2.4

一、Kettle介绍在介绍Kettle前先了解下什么是ETL，ETL是Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程，对于企业或行业应用来说，经常会遇到各种异构数据的处理、转换、迁移等操作，这些操作有可能会面对大量的数据和繁琐的步骤，因此就萌生了一些ETL处理工具，市面上常见的ETL工具有很多，比如Sqoop、DataX、Kettle、Talend等，本篇文章就主要来介绍下Kettle工具。Kettle（水壶）是一款国外开源的ETL工具，现在已经更名为PDI，PentahoDataIntegration-Pentaho的缩写，由纯java编写，可以在Windo

文章目录概述定义与Sqoop对比框架设计支持插件核心架构核心优势部署基础环境安装从stream读取数据并打印到控制台读取MySQL写入HDFS读取HDFS写入MySQL执行流程概述定义DataX官网地址https://maxwells-daemon.io/DataXGitHub源码地址https://github.com/alibaba/DataXDataX是Alibaba集团下阿里云DataWorks数据集成的开源版本，用作异构数据源离线同步工具或平台；其实现了如MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、HBase、ClickHou

  记录一下学习datax把mysql数据存入es遇到的问题2022-04-1810:15:53.417[job-0]ERRORJobContainer-Exceptionwhenjobruncom.alibaba.datax.common.exception.DataXException:Code:[ESWriter-03],Description:[mappings错误.]. -org.apache.http.client.ClientProtocolException    atcom.alibaba.datax.common.exception.DataXException.asDat

docker安装docker安装datax和datax-web安装教程地址：https://www.cnblogs.com/leihongnu/p/16612273.html根据该博客的教程安装成功后，登录页面能打开，但是所提供的账户密码一直报错，这个就需要根据日志一步步去寻找原因了。该镜像包含三个模块：datax,datax-web,datax-exector,日志路径分别为：/home/datax/datax-web-2.1.2/bin/console.out/home/datax/datax-web-2.1.2/modules/datax-admin/bin/console.out/ho

我正在通过SSIS将大型数据集推入SQL。我试图从SSISETL中挤出更多的性能（无转换）我们有一些DT_WSTR在SSIS和SQL中，大小为1000的字段，我们也具有1000个varchar。运行最大尺寸时，总尺寸约为200。我知道SQL中的Varchar只会占据记录中所需的大小。当通过SSIS经过时，如何处理并将其作为完整的1000次处理？在SQL和SSIS中将其降低到200，是否有任何性能好处？看答案您唯一可以做的就是卸下列，也可以减小尺寸。您可能必须截断数据才能获得较小的尺寸。如果您需要完整的数据，则可以更改DefaultBufferSize具有更高的价值。这将使用更多的内存，以便可以