kettle利用Debezium实时增量同步mysql数据

已于 2024-07-31 17:47:40 修改
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分类专栏： springboot Java天地 文章标签： debezium mysql kettle 数据库
于 2024-07-31 17:27:18 首次发布
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本文主要介绍运用kettle实时增量同步mysql数据

Debezium介绍

  • 官网地址：https://debezium.io/documentation/
  • Debezium是一个开源项目，为捕获数据更改(Capture Data Change,CDC)提供了一个低延迟的流式处理平台，通过安装配置Debezium监控数据库，可以实时消费行级别row-level))的更改。作为一个分布式系统,Debezium也拥有良好的容错性
  • Debezium支持数据源：MySQL,MongoDB,PostgreSQL,Oracle,SQL Server等

Debezium插件准备
Debezium下载地址

  • 解压 kettle-step-debezium-plugin.zip
  • 拷贝kettle-step-debezium-plugin到data-integration\plugins下

Debezium插件使用

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06-14 748
1、之前kettle cdc mysql的时候使用的方案是canal+kafka+kettle，今天我们一起学习下使用kettle的插件Debezium直接cdc mysql。5、Debezium步骤配置中设置ddl为true（输出dml和ddl），更多属性配置参考Debezium官网。2、Debezium步骤配置如下（只输出dml），更多属性配置参考Debezium官网。4）create、delete、update、ddl是写日志步骤，模拟后续操作。3、switch-case配置如下，不做过多介绍。
kettle Debezium插件下载：实时数据库同步利器
最新发布
gitblog_06778的博客
05-11 293
kettle Debezium插件下载：实时数据库同步利器 【下载地址】kettleDebezium插件下载 kettle Debezium插件是一款高效的实时数据库同步工具，专为捕获数据库中的行级别更改而设计。通过记录每个表的变更事件，并以流的形式展现，它确保应用程序能够及时感知并响应这些变化。插件支持顺序一致性，使变...
kettle Debezium插件下载
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05-07 372
kettle Debezium插件下载 【下载地址】kettleDebezium插件下载 kettle Debezium插件是一款高效的实时数据库同步工具，专为捕获数据库中的行级别更改而设计。通过记录每个表的变更事件，并以流的形式展现，它确保应用程序能够及时感知并响应这些变化。插件支持顺序一致性，使变更事件能够按照实际发...
使用Kettle同步mysql数据，增量同步
04-08
使用Kettle同步mysql数据，增量同步,两个数据库数据同步
kettle实时增量同步mysql数据
weixin_43398232的博客
06-14 1417
*Debezium介绍官网地址：https://debezium.io/documentation/Debezium是一个开源项目，为捕获数据更改(Capture Data Change,CDC)提供了一个低延迟的流式处理平台，通过安装配置Debezium监控数据库，可以实时消费行级别row-level))的更改。作为一个分布式系统,Debezium也拥有良好的容错性Debezium支持数据源：MySQL,MongoDB,PostgreSQL,Oracle,SQL Server等。
使用Kettle同步mysql数据，增量同步教程执行步骤
10-24
使用Kettle同步mysql数据，增量同步,两个数据库数据同步
kettle 实现mysql单表增量同步
quanquan_21的博客
11-20 1627
kettle 实现单表增量同步 实现增量同步整体分为三个步骤：（以mysql数据库为例，其他数据库同理，本人亲测可用，若有不足，欢迎留言指出） 1、获取上次同步时间。 2、查询上次同步时间以外的数据，并新增到目标库中。 3、记录本次同步时间，为下次同步使用。 一、获取上次同步时间 新建同步时间记录表，记录每次同步的时间和同步结果，建表sql如下： CREATE TABLE `kg_log` ( `FD_OBJECTID` varchar(50) NOT NULL COMMENT '主键',.
Kettle之时间戳增量同步实战
wrkd35
08-27 5262
0. 前言 本文介绍了使用Kettle对一张业务表数据（500万条数据以上）进行实时（10秒）同步，采用了时间戳增量回滚同步的方法。关于ETL和Kettle的入门知识大家可以阅读相关的blog和文档学习。 1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间，可以通过它对数据在时间维度上进行排序。通过中间表记录每次更新的时间戳，在下一个同步周期时，通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据。这是时间戳增量同步。 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步，我
kettle增量方案数据同步
08-08
kettle增量方案全量比对取增量-根据唯一标示
kettle实现时间戳增量同步案例
01-20
kettle详细实现Oracle数据库通过时间戳方式数据增量同步案例
Kettle增量同步.rar
07-02
Kettle增量同步，里边包含项目文件可能需要你新建数据库。源数据为Oracle，目标数据库为PostgreSQL. 增量记录表.SQL 用来生成 edp_etl_record 表 记录每次更新数据的执行记录过程。 更新时先取出edp_etl_record 表中 最新一条数据中的 data_range_to 列的值，同时 取出 需要更新的表中的唯一键（可以ID或时间戳）最大值，在需要抽取的数据表中加入 这两个条件 筛选数据，抽取数据更新完毕后更新 edp_etl_record 即可 初次更新 需要初始化 edp_etl_record表 里面 data_range_fm、data_range_to 字段为 需要抽取数据表中的 min（唯一自动或时间戳），此时表示同步全量，执行完毕后第二次开始同步增量
DolphinScheduler 调度 DataX 实现 MySQL To ElasticSearch 增量数据同步实践
hack1015的专栏
03-02 3933
数据同步的方式 数据同步的2大方式 基于SQL查询的 CDC(Change Data Capture)： 离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据。也就是我们说的基于SQL查询抽取； 无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更； 不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟; 工具软件以Kettle（Apache Hop最新版）、DataX为代表,需要结合任务调度系统使用。 基于日志的 CDC： 实时消费日志，流处理，例如 MySQL 的 bin.
使用Kettle实现数据实时增量同步
weixin_40479337的博客
05-20 2488
0. 前言 本文介绍了使用Kettle对一张业务表数据（500万条数据以上）进行实时（10秒）同步，采用了时间戳增量回滚同步的方法。关于ETL和Kettle的入门知识大家可以阅读相关的blog和文档学习。 1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间，可以通过它对数据在时间维度上进行排序。通过中间表记录每次更新的时间戳，在下一个同步周期时，通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据。这是时间戳增量同步。 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步，我们可.
Kettle实现数据库的增量同步
wss8752的博客
12-13 6748
kettle实现两个Mysql数据库的增量同步
【ETL工具】kettle 根据时间戳增量的将数据从MySQL同步SQLServer（linux部署脚本启动作业、config.properties 配置数据库）
康师傅没有眼泪
06-10 3367
​从MySQL 按时间增量同步到 SQLServer，MySQL中的数据会源源不断的写入，不会删除数据， SQLServer根据 MySQL表中的 modifytime 做增量同步就好，三台阿里云机器做数据的接入、计算、同步。
Kettle7.0导出导入数据(简单操作步骤mysql-mysql)
fen_fen的专栏
04-06 3769
Kettle7.0同步数据(简单操作步骤)
mysql中的视图kettle怎么实时导入Oracle的表里
03-29
<think>好的，我需要帮助用户了解如何通过Kettle实现MySQL视图到Oracle表的实时数据同步。首先，我得回顾一下Kettle的基本概念和操作流程。Kettle，也就是Pentaho Data Integration，主要用于ETL（抽取、转换、加载）任务。用户的需求是实时同步，但Kettle本身是基于批处理的，所以可能需要结合一些定时任务或者触发器来实现近实时。 接下来，我得考虑如何从MySQL视图抽取数据。根据引用[4]，在表输入步骤中需要配置数据库连接和SQL查询。这里用户使用的是视图，所以SQL语句应该直接查询该视图。需要注意的是，MySQL的视图可能包含复杂的逻辑，确保Kettle能够正确解析和执行查询。 然后是转换和加载到Oracle。引用[3]提到需要下载对应数据库的JDBC驱动，比如Oracle的ojdbc.jar和MySQL的connector-java.jar，并放入Kettle的lib目录。这一步很重要，否则无法建立连接。配置Oracle连接时，要填写正确的JDBC URL、用户名和密码。 关于增量同步，引用[1]和[2]提到了使用时间戳或日志表的方法。虽然用户的问题是关于实时同步，但Kettle的定时任务可能更适合。例如，每分钟执行一次转换，通过时间戳字段获取最新的数据变化。另一种方法是使用MySQL的binlog，但可能需要额外的工具或插件，这可能超出了Kettle的标准功能。 另外，引用[2]提到在Oracle端创建实例化视图日志，但用户需要的是从MySQL到Oracle的同步，所以可能需要反过来在MySQL端记录变更。不过，MySQL没有内置的物化视图，所以可能需要通过触发器或binlog来捕获变化。 最后，作业的调度部分。Kettle的作业可以设置定时，比如每5分钟执行一次转换，从而实现近实时同步。需要确保作业能够正确处理错误，并记录日志以便排查问题。 总结步骤大致是：配置数据库连接→创建转换（抽取数据→处理增量→加载到Oracle）→创建定时作业。同时需要处理可能的数据类型差异和性能优化，比如调整提交批次大小。</think>### 通过Kettle实现MySQL视图到Oracle表的实时数据导入方法 #### 一、环境准备 1. **下载JDBC驱动** - MySQL驱动：`mysql-connector-java-x.x.xx.jar` - Oracle驱动：`ojdbcx.jar`（如`ojdbc8.jar`） 将上述驱动放入Kettle安装目录的`lib`文件夹中[^3]。 2. **数据库配置** - 确保MySQL视图可正常查询，Oracle目标表结构与视图输出字段匹配。 --- #### 二、配置实时同步流程（近实时方案） 由于Kettle原生支持批处理，实现“实时”需依赖定时任务调度（如每分钟执行一次）。以下是核心步骤： ##### 1. 创建数据库连接 - **MySQL连接** 在Kettle中新建数据库连接，选择MySQL类型，填写IP、端口、数据库名、用户名、密码。测试连接是否成功[^4]。 ```plaintext JDBC URL示例：jdbc:mysql://localhost:3306/db_name ``` - **Oracle连接** 新建Oracle类型连接，填写SID或服务名、IP、端口、用户名、密码。 ```plaintext JDBC URL示例：jdbc:oracle:thin:@//192.168.1.100:1521/orcl ``` ##### 2. 设计转换（以增量同步为例） ###### 步骤1：获取MySQL视图增量数据 - **表输入** 配置SQL查询，通过时间戳或自增ID筛选增量数据。例如： ```sql SELECT * FROM your_view WHERE update_time > '${LAST_SYNC_TIME}' ``` 使用Kettle参数`${LAST_SYNC_TIME}`记录上次同步时间[^1]。 - **设置变量** 在转换末尾通过`设置变量`步骤，将当前系统时间存入`LAST_SYNC_TIME`，供下次任务使用。 ###### 步骤2：数据清洗与映射 - **字段选择** 调整字段名称、类型，确保与Oracle表结构一致。 - **值映射** 处理枚举值差异（如MySQL的`TINYINT(1)`映射为Oracle的`NUMBER(1)`）。 ###### 步骤3：写入Oracle表 - **表输出** 选择Oracle连接，指定目标表名，勾选`批量插入`和`忽略插入错误`。 建议设置`提交记录数量`为1000，优化写入性能。 ##### 3. 配置定时作业 - **创建作业** - 添加`Start`和`转换`组件，关联上述转换。 - 使用`定时`触发器，设置执行间隔（如每分钟一次）。 - **日志记录** 添加`写日志`组件，记录同步状态和错误信息。 --- #### 三、高级优化 1. **基于Binlog的实时同步** 若需更低延迟，可结合MySQL的binlog解析工具（如Canal或Debezium），将变更事件发送到消息队列（如Kafka），再由Kettle消费队列数据写入Oracle。此方案需额外中间件支持。 2. **性能调优** - 调整JVM内存参数（修改`spoon.sh`或`Data Integration.bat`）。 - 对Oracle表建立索引，避免全表扫描。 --- #### 四、常见问题 1. **数据类型不匹配** MySQL的`DATETIME`需映射为Oracle的`DATE`，`TEXT`类型映射为`CLOB`。 2. **时区差异** 在SQL中显式转换时间字段： ```sql SELECT CONVERT_TZ(update_time, '+00:00', '+08:00') FROM your_view ``` ---
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