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不明觉厉啊######只是针对了mysql的插件开发解决,标题挂的是数据库会不会有点大了######请教下,这个思路能不能推广应用到其他几个主流数据库?如果可以,这标题就不仅不大,而且还很准确。######呵呵,不好意思,我正在写自己的数据库,所以你这个文我很喜欢。######好的,我抽时间学习研究下你这个。正好我很可能会用上。谢谢。######目前来说,很多数据库都很开放,都提供扩展开发,例如mysql开发一个插件,甚至数据库存储引擎都并非难事。######回复 @wharf_zhang : 我对oracle了解不多,oracle 官方应该有example 例子,下载下来改改,编译一下,就行了######oracle能弄个博文介绍下吗?商业的和开源的数据库,我个人感觉血统关系很弱,如果也能成立,则更能证明你这个思路具有普适性。######如果一个插件就搞定了 Mysql 的Cluster、 Oracle的OGG怎么活。######只能说你没有异构平台的通信需求,对实时性要求不高。######这个与Mysql 的Cluster、 Oracle的OGG没半毛关系######应用场景不同

kun坤 2020-06-09 09:27:52 0 浏览量 回答数 0

问题

postgresql表数据想实时同步到其他类型数据库(例如mysql、oracle等),有没有好的开源软件?付费的我目前了解的有ogg

我叫石头 2019-12-01 19:23:18 1210 浏览量 回答数 1

回答

Sqoop(Tunnel通道系列) Sqoop基于社区Sqoop 1.4.6版本开发,增强了对MaxCompute的支持,可以将数据从MySQL等关系数据库导入或导出到MaxCompute表中,也可以从HDFS或Hive导入数据到MaxCompute表中。详情请参见MaxCompute Sqoop。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 Kettle(Tunnel通道系列) Kettle是一款开源的ETL工具,纯Java实现,可以在Windows、Unix和Linux上运行,提供图形化的操作界面,可以通过拖拽控件的方式,方便地定义数据传输的拓扑 。详情请参见基于Kettle的MaxCompute插件实现数据上云。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 Flume(DataHub通道系列) Apache Flume是一个分布式的、可靠的、可用的系统,可高效地从不同的数据源中收集、聚合和移动海量日志数据到集中式数据存储系统,支持多种Source和Sink插件。 Apache Flume的DataHub Sink插件可以将日志数据实时上传到DataHub,并归档到MaxCompute表中。详情请参见flume_plugin。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 Fluentd(DataHub通道系列) Fluentd是一个开源的软件,用来收集各种源头日志(包括Application Log、Sys Log及Access Log),允许您选择插件对日志数据进行过滤,并存储到不同的数据处理端(包括MySQL、Oracle、MongoDB、Hadoop、Treasure Data等)。 Fluentd的DataHub插件可以将日志数据实时上传到DataHub,并归档到MaxCompute表中。详情请参见 Fluentd插件介绍。 LogStash(DataHub通道系列) LogStash是一款开源日志收集处理框架,logstash-output-datahub插件实现了将数据导入DataHub的功能。通过简单的配置即可完成数据的采集和传输,结合MaxCompute和StreamCompute可以轻松构建流式数据从采集到分析的一站式解决方案。 LogStash的DataHub插件可以将日志数据实时上传到DataHub,并归档到MaxCompute表中。具体示例请参见Logstash + DataHub + MaxCompute和StreamCompute 进行实时数据分析。 OGG(DataHub通道系列) OGG的DataHub插件可以支持将Oracle数据库的数据实时地以增量方式同步到DataHub中,并最终归档到MaxCompute表中。详情请参见基于OGG DataHub插件将Oracle数据同步上云。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 MMA迁移工具 MMA利用Meta Carrier连接用户的Hive Metastore服务,抓取用户的Hive Metadata,并利用这些数据生成用于创建MaxComputer表和分区的DDL语句以及用于迁移数据的Hive UDTF SQL。详情请参见MMA迁移概述。

LiuWH 2020-03-19 22:36:54 0 浏览量 回答数 0

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问题

MaxCompute用户指南:数据上传下载:工具介绍

行者武松 2019-12-01 22:01:51 1368 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute用户指南:数据上传下载:数据上云场景

行者武松 2019-12-01 22:01:50 1360 浏览量 回答数 0
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