mysql数据库增量数据同步的简单介绍

mysql同步数据到hive---binlog方式

mysql同步数据到hive大部分公司目前都是走的jdbc的方式。这种方式有两个好处：也有不好的地方：这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。

想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。

主从同步主要是以binlog日志作为文件同步机制，具体如下 主从同步使得数据可以从一个数据库服务器复制到其他服务器上，在复制数据时，一个服务器充当主服务器（master），其余的服务器充当从服务器（slave）。

Binlog日志格式选择 Mysql默认是使用Statement日志格式，推荐使用MIXED.由于一些特殊使用，可以考虑使用ROWED，如自己通过binlog日志来同步数据的修改，这样会节省很多相关操作。对于binlog数据处理会变得非常轻松，相对mixed，解析也会很轻松(当然前提是增加的日志量所带来的IO开销在容忍的范围内即可)。

/usr/local/mysql/data。设置同步服务器 设置同步Master 每个同步服务器都必须设定一个唯一的编号，否则同步就不能正常运行了。

你可以用--log-bin-index[=file_name]选项更改 binlog 索引文件的文件名。当mysqld在运行时，不应手动编辑该文件；如果这样做将会使mysqld变得混乱。--binlog 格式有一些已知限制，会影响从备份恢复。--默认情况下，并不是每次写入时都将 binlog 与硬盘同步。

相关问答

Q1: canal+Kafka实现mysql与redis数据同步

1、其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。这里可以结合使用canal(阿里的一款开源框架)，通过该框架可以对MySQL的binlog进行订阅，而canal正是模仿了mysql的slave数据库的备份请求，使得Redis的数据更新达到了相同的效果。

2、数据库同步到Redis 我们大多倾向于使用这种方式，也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠。Redis在这里只是做缓存。方案1 （推荐学习：Redis视频教程）做缓存，就要遵循缓存的语义规定：读：读缓存redis，没有，读mysql，并将mysql的值写入到redis。

3、先讲MySQL，MySQL中一个事务提交之后就永久写入了，同时将事务的操作写入日志。然后，slave从master中请求日志，复制这个事务的操作（注意不是sql语句）。而Redis的主从同步和数据快照有关，Redis定期将内存中数据作快照保存在文件中，mater只要将文件发送给slave更新就可以了。

Q2: redis与mysql怎么保证数据一致

1、先删redis，再更新mysql 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据，不能保证最终一致性 先更新mysql，再删redis 流程图 最后mysql是新数据，redis是旧数据 延迟删除： 先更新mysql，然后sleep一段时间，再删除redis 流程图 sleep时间，由业务侧决定，最好是大于查询接口的耗时。

2、保证一致性的做法就是用某种分布式协议一致性来做：SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合。通过业务代码来补偿一致性。 现实当中有XA协议。比如Ehcache是支持XA协议的。但是性能表现不佳，运维也麻烦。

3、在并发高的情况下，读操作和上面一样，写操作是异步写，写入Redis后直接返回，然后定期写入MySQL 当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。

4、如何保证redis集群和mysql的数据一致性 如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升，以至于使用redis带来的性能优势都会丧失。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合，可以使用redis优化。而敏感的场合依然使用mysql。

5、在现代互联网应用中，保持数据库和Redis缓存的一致性至关重要，尤其是在高并发场景下。面对这一挑战，有四种常见的解决方案，每一种都有其优缺点，让我们一一剖析： 先写数据库后写缓存这种方法旨在确保数据的最终一致性，避免因网络异常导致的缓存数据不准确。

6、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

Q3: 如何增量导入MYSQL数据库中的数据

将选中的数据快儿拷贝到一个TXT文本文件中（记得把后面的空格消掉。否则导入数据库后会有对应的空行），假如存到“D：\data.txt”这个位置里。

）、elasticsearch-jdbc，严格意义上它已经不是第三方插件。已经成为独立的第三方工具。

which are ordered according to the order in which they were added to the batch.通过使用addBatch（）和executeBatch（）这一对方法可以实现批量处理数据。不过值得注意的是，首先需要在数据库链接中设置手动提交，connection.setAutoCommit(false)，然后在执行Statement之后执行connection.commit()。

Q4: 使用Kettle工具进行增量数据同步

1、思路：在主库中，将需要同步的库表新建快照表，表结构一致。在主库中，分别新增库表的增、删、改的触发器。新建一个转换，该转换只针对一张表的增删改。新建‘表输入’控件，查询主库的快照表 新建‘插入/更新’控件，插入数据到从库的库表，查询的关键字要求唯一。

2、首先利用kettle自动生成测试数据。主要生成UUID和当前系统时间到timejob表中（每隔2s执行一次），我们后续的操作都是对这张表中的数据进行一个备份。下面第二步就是抽取该表中的数据到一个备份表中。这里的开始时间是通过表数据选项获得上一次操作的最终结束时间，以作为我此次增量抽取的开始时间。

3、Kettle(传统的ETL工具) 特性：纯Java编写 优点：可在Windows、linux、Unix上执行；数据抽取高效稳定；子组件spoon有丰富的Steps可以开发复杂业务逻辑场景，方便实现全量、增量同步。

4、FineDataLink：一站式数据处理的中国力量/FineDataLink是国内领先的低代码/高时效产品，专注于实时数据传输、调度和治理，帮助企业在数据孤岛中找到突破，提升数据价值。

5、首先利用kettle自动生成测试数据：主要生成UUID和当前系统时间到timejob表中（每隔2s执行一次），我们后续的操作都是对这张表中的数据进行一个备份。下面第二步就是抽取该表中的数据到一个备份表中，timejob_bak。

6、Kettle插入/更新的组件在日常的抽取任务中使用频率相当的高，自己对这部分的了解也仅限于输出中的“插入/更新”。最近公司正在开展BI数据仓库建设，Kettle中输出部分的“ 插入/更新 ”和数据仓库菜单中的“ 维度查询/更新 ”存在使用上的差异，因此下面主要介绍这两组件应用的情况。

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