Datax MySql字段关于date类型的入kafka时间不一致问题

数据库与时区同步：避免时间错乱问题
最新推荐文章于 2024-08-21 12:10:30 发布
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#kafka

确保MySQL数据库的时间设置与系统时间一致，特别是/timeZone=CTS配置，以防止日期类型数据进入Kafka后转换成错误时区，造成时间不一致的错误。关注数据库与应用程序的时间同步，对于数据一致性至关重要。
首先看看自己系统时间

在这里插入图片描述
/dataX/conf/core.json
下的timeZone=CTS 要与系统一直，不然mysql字段关于date类型的进入kafka后自动转换为别的时区时间，导致时间不一致的情况
在这里插入图片描述

Kafka Connect Api 中Date引起的数据反序列化后不一致情况
Tu_maimes
05-18 843
因为代码中默认使用的是UTC时区，在序列化时与反序列化时是按照UTC时区来计算的，身为国内的我们不适合此计算方式。修改后可以保证数据在反序列化时数据的一致性。 修改前 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for addition
将增量数据投递到Kafka
R的博客
07-01 465
对于 MySQL Binlog 可以有多种方式实现分发，对于我们的检索系统，更重要的是构建增量索引，比如说给我们的广告分析服务。接下来去实现一种更加常用的方式，将增量数据投递到 Kafka 里面，可以去监听 Kafka 的一个 topic，然后去获取对应的增量数据。其他服务可以去监听这个类，去获取到相应的服务。 1.首先定义好一个包 2.在application.yml中 3.编写类KafkaSender package com.imooc.ad.sender.kafka; import
Datax跨时区
sun
04-02 1521
源库与目标库时区不同时，执行datax.py命令时需要添加如下参数。 "-Duser.timezone=xx时区" 例如，DataX导入PostgreSQL中的数据，源库是UTC时间，在dataX启动时加上参数"-Duser.timezone=GMT+0"。
使用datax同步orcle到mysql出现日期的字段值少了8小时 为16:00:00解决方案
阿超学习笔记的博客
02-17 1820
方案一 把mysql对应的同步日期字段 把日期类型date改为 varchar 方案二 在orcle查询的时间字段 +8 例如：sysdate 改为 sysdate + 8 方案三 在datax 的json文件中 连接参数修改 时区 MySQL加上下面这个 ?serverTimezone=Asia/Shanghai 确保两个数据库 的时区一直 以上方案个人终结 希望可以解决你的问题！ ...
DataX插件开发-KafkaWriter
jast
05-13 5139
将自己开发的plugin目录上传到DataX工具目录下，并解压。
【数仓】DataX软件安装及配置，从mysql同步到hdfs
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海。一个喜欢学习分享的程序员
03-26 1967
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
实时数仓-mysql业务数据采集到kafka的ODS层(Canal+Protobuf+Kafka)
weixin_43861104的博客
01-13 1341
1.简介 本篇使用Cnal监控mysql中binglog日志的变化，解析二进制日志为map类型的数据，并引入Protobuf实现对象的序列化，写入到kafka，生成实时数仓ODS层的原始数据。 2.代码实现 2.1项目的入口 package com.bigdata.app; import com.bigdata.client.CanalClient; /** * @ description: 项目启动类 * @ author: spencer * @ date: 2021/1/12 13:41
datax同步数据到elasticsearch、mongodb、hdfs（hive）示例
qq_25073261的博客
03-31 5458
环境组件安装 服务器 192.168.23.132（spark01） 192.168.23.133（spark02） 192.168.23.134（spark03） jdk1.8 mysql5.7（单机部署，此示例安装在192.168.23.132） zk + elasticsearch + mongo（此示例安装在192.168.23.132、192.168.23.133、192.168.23....
datax（一）alibaba datax简介
qq_31957747的博客
11-03 6770
github：https://github.com/alibaba/DataX 目录 一、datax简介 1.1 原理简介 1.1.1 概览 1.1.2 框架设计 1.1.3 核心架构 1.2 特点 1.3 使用场景 二、data使用方式、注意点 2.1 基本使用 2.2 数据预处理 2.2.1 transformer例子 2.2.2 已有trasformer列表 2.2.3扩展transformer方法 2.3流控、并发调整 2.3.1 流控、并发配置项 2.3...
首先进行项目环境部署准备 完全分布式环境 基础环境准备 jdk安装 ssh免密安装 hadoop部署 用户行为数据采集模块 日志生成 消息队列kafka 采集日志的flume 消费日志的flume 业务数据采集模块 电商业务概述 业务数据采集 mysql安装 业务数据生成 Datax安装 maxwell 数据仓库搭建模块 维度模型 数据仓库建模实践 数据仓库搭建流程 数据仓库搭建环境准备 数据仓库搭建-ods层 dim层 dwd层 dws层
04-25
用户提到的组件包括JDK、SSH免密、Hadoop、Kafka、Flume、MySQL、Datax、Maxwell，还有数据仓库各层的搭建。我需要一步步梳理流程，确保每个环节都正确无误。 首先，基础环境准备。用户可能需要多台服务器，比如...
Datax 插件开发 Kafka writer.pdf
11-15
Datax 插件开发 Kafka writer.pdf
kafka-connect mysql debeziem时区问题，时间格式化，时间转换
weixin_40747900的博客
03-04 3964
使用功能debeziem的kafka-connect-mysql进行抽取数据时，对于时间字段 date,dateTIme，默认是将字段的值转成时间戳。这样某些情况可能不符合需求。 可以使用TimestampConverter进行时间格式转换。 "transforms.tsFormat1.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.TimestampConverter$Value", "transforms.tsFormat1.target.type": "
DataWorks 离线同步数据至 Kafka 实操
实践出真知
08-21 901
以上就是完整的操作步骤，相信大家感受到实际操作非常简单便捷，阿里云生态建设的很完善，这极大地减轻了开发压力，有任何疑问欢迎大家在评论区留言。
DataX KafkaWriter 插件文档
mjlfto的博客
02-20 8810
DataX KafkaWriter 插件文档 最近学习使用datax工具， 发现阿里官方提供并没有kafkawriter插件，于是边自己写了一个; 该插件主要借鉴：datax插件开发宝典 然后在此基础上改造 源码：https://gitee.com/mjlfto/dataX/tree/master/kafkawriter 1 快速介绍 KakfaWriter提供向kafka中指定topic写数据。...
datax的字段reader和write不一致的处理，应对mysql中的转义
viviliving的专栏
03-19 2504
py执行 #!/usr/bin/env pytho # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql import json # 创建连接 conn = pymysql.connect(host='10.127.37.16', port=3306, user='root', passwd='root', db='datax', charset='utf8') # 创建游标 cursor = conn.cursor() try: # 执行SQL语句 curs...
DATAX自定义KafkaWriter
datacreating的博客
08-13 1868
可以注意到上文中的Task内部类中定义了几个特殊的变量：recordHeaders、cdcValue、primaryKeys，这几个变量主要是用来定义特殊的kafka消息格式，比如当前代码的逻辑是要将消息转换为CDC相关的格式，所以做了额外处理。可以参考该思路，如果有其他的类似的需求，也可以通过任务配置传递进来，然后构建消息的时候进行处理。该类为我们实现写入数据到kafka的主要逻辑实现类，其主要结构可以参照上文中提到的datax官方文档，代码示例如下，每个地方的处理逻辑可以参考代码中的注释。
时间的类型的相互转换（date/String）及时区的比较
weixin_34128501的博客
05-03 550
String ->Date ->String @Test public void date() throws ParseException{ String sdate = "01-01-2025"; SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("dd-MM-yyyy"); Da...
Datax-Mysql同步至Hive时时区问题导致日期减少一天
Shadow_Light的博客
10-21 4309
一、问题背景 Datax从Mysql数据库到Hive数据同步任务时，发现同步时，date类型字段同步到Hive里中string类型字段时，部分日期会减少一天。 二、集群环境 Datax版本：3.0 三、现象描述 mysql数据库时间 Hive数据库中时间 1986-07-17 1986-07-16 1987-06-26 1987-06-25 1987-12-...
kafka生产者和消费者端的数据不一致
allen的博客
06-09 4219
今天测试遇到了问题，kafka生产者和消费者端的数据不一致，而且数据相差还比较大，测试生产10000条数据 消费者有时候能消费10000条 有时候只能消费9多条，最开始以为是ack等等的设置，之后调整了一些生产者的参数，发现还是有问题，最后还是另外一个同事发现了最根本的问题。kafka生产者是异步生产数据，我写了个测试方法在main函数里面 用for循环模拟发送10000条数据，就是因为这个main
十几张表的关联导出如何解决导出时间过长问题
最新发布
08-15
<think>我们面对的问题是优化十几张数据库表关联导出时的性能以减少导出时间。这是一个典型的数据库性能优化问题，特别是在大数据量多表关联的场景下。根据引用内容，我们可以从多个层面进行优化。 ### 1. **SQL查询优化** - **优化SQL执行计划**：确保数据库选择了最优的执行计划。可以通过`EXPLAIN`命令分析SQL语句的执行计划，查看是否使用了合适的索引，避免全表扫描[^3]。 - **减少关联表的数量**：如果可能，尽量减少关联表的数量。如果某些表关联后数据量并没有显著增加，或者可以通过其他方式获取数据，可以考虑去除不必要的关联。 - **使用子查询或临时表**：将复杂的多表关联拆分成多个步骤，先使用子查询或临时表过滤出需要的数据，再进行关联，减少关联时的数据量。 ### 2. **索引优化** - **确保关联字段有索引**：多表关联时，关联字段（如外键）必须有索引，否则会导致全表扫描。检查所有关联条件中使用的字段是否都创建了索引[^2]。 - **使用覆盖索引**：如果查询的字段都包含在索引中，数据库可以直接从索引中获取数据，避免回表操作，提高查询速度[^1]。 - **避免索引失效**：注意查询条件中不要使用函数或表达式，否则可能导致索引失效。 ### 3. **数据库表结构优化** - **分区表**：对于大表，可以使用分区表将数据分割成更小的部分，查询时只扫描相关的分区，减少I/O操作[^2]。 - **分表**：如果单表数据量过大，可以考虑水平分表或垂直分表，将数据分散到多个表中，减少单次查询的数据量。 - **调整存储引擎**：根据引用[^3]，不同的存储引擎（如InnoDB和MyISAM）在关联查询时性能表现不同。通常InnoDB在事务处理和大数据量时表现更好，而MyISAM在只读查询中可能更快。但需要注意MyISAM不支持事务，且在高并发写入时性能较差。 ### 4. **硬件和配置优化** - **增加硬件资源**：增加内存、使用更快的磁盘（如SSD）或增加CPU核心数，可以显著提升数据库性能。 - **调整数据库配置**：根据引用[^2]，可以调整数据库的配置参数，如`max_connections`（最大连接数）、`innodb_buffer_pool_size`（InnoDB缓冲池大小）等，以优化数据库性能。 - **使用读写分离**：如果数据库压力大，可以考虑主从复制，将读操作分发到从库，减轻主库压力[^2]。 ### 5. **分批处理** - **分批导出数据**：一次性导出大量数据可能会导致内存溢出或长时间占用数据库资源。可以分批导出数据，每次处理一部分数据，减少单次操作的压力。 - **异步处理**：将导出任务放入消息队列，异步处理，避免阻塞用户请求。 ### 6. **使用ETL工具或导出工具** - 考虑使用专业的ETL工具（如Apache Spark、DataX）或数据库导出工具（如`mysqldump`、`pg_dump`）来优化导出过程。这些工具通常针对大数据量导出进行了优化。 ### 7. **避免在业务高峰期操作** - 导出操作应尽量安排在数据库负载较低的时间段进行，避免影响线上业务。 ### 8. **监控与分析** - 使用监控工具（如Prometheus+Grafana+mysql_exporter）实时监控数据库性能，找出瓶颈所在[^2]。 - 分析慢查询日志，找出执行时间长的SQL语句并进行优化。 ### 示例优化步骤 1. 使用`EXPLAIN`分析多表关联查询的执行计划，检查是否有全表扫描或索引未使用的情况。 2. 确保所有关联字段都有索引，且索引类型合适（如B+树索引）。 3. 如果数据量非常大，考虑分批导出，例如每次导出10000条记录。 4. 调整数据库配置，如增大`innodb_buffer_pool_size`，使更多数据可以缓存在内存中。 5. 如果硬件资源允许，增加内存或使用SSD磁盘。 ### 注意事项 - 优化前应备份数据，避免操作失误导致数据丢失。 - 每次只进行一项优化，然后测试效果，以便确定哪些优化措施有效。 - 引用[^1]提到：“性能优化是无止境的，当性能可以满足需求时即可，不要过度优化。”因此，优化应以满足实际需求为目标。 通过以上方法，可以显著提升多表关联导出的性能，减少导出时间。 §§相关问题§§ 1. 如何分析多表关联查询的性能瓶颈？ 2. 在数据库优化中，索引的设计有哪些最佳实践？ 3. 分区表在什么场景下使用效果最好？ 4. 如何监控数据库的性能以发现潜在问题？ 5. 除了多表关联导出，还有哪些常见的数据库性能优化场景？</think>### 优化多表关联导出的性能方案 针对十几张表关联导出的性能优化，需从数据库设计、查询策略、硬件资源等多维度入手。以下是关键优化方法： --- #### **1. 优化SQL查询与执行计划** - **减少关联字段计算**： 确保关联字段（如外键）直接使用索引列，避免函数操作（如`DATE()`或`CONCAT()`），否则索引失效[^3]。 ```sql -- 劣化示例（索引失效） SELECT * FROM A JOIN B ON DATE(A.create_time) = B.date; -- 优化示例（直接使用索引列） SELECT * FROM A JOIN B ON A.create_time = B.date; ``` - **使用覆盖索引**： 仅选择必要字段，避免`SELECT *`。若查询字段均包含在索引中，可避免回表操作[^1]。 ```sql -- 仅查询索引字段 SELECT A.id, B.name FROM A JOIN B ON A.key = B.key; ``` - **优化JOIN顺序**： 小表驱动大表（如小表`JOIN`大表），减少临时表数据量。通过`EXPLAIN`分析执行计划，确保驱动表选择合理[^3]。 --- #### **2. 索引策略优化** - **为关联字段创建索引**： 所有JOIN条件字段（如`A.user_id = B.id`）需建立索引，优先使用复合索引覆盖高频查询条件[^2]。 ```sql ALTER TABLE A ADD INDEX idx_user_id (user_id); ALTER TABLE B ADD INDEX idx_id (id); ``` - **避免冗余索引**： 定期清理未使用的索引，减少写入开销（如导出前的数据更新）[^1]。 --- #### **3. 数据库表结构优化** - **分区表（Partitioning）**： 对亿级大表按时间或范围分区，查询时仅扫描相关分区[^2]。 ```sql -- 按日期分区 ALTER TABLE orders PARTITION BY RANGE (YEAR(create_time)) ( PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025) ); ``` - **分表（Sharding）**： 水平拆分超大型表（如按用户ID哈希分表），分散查询压力[^2]。 - **调整存储引擎**： - **InnoDB**：支持行锁、事务，适合高并发写入（默认推荐）。 - **MyISAM**：仅查询场景性能更快，但无事务支持（谨慎使用）[^3]。 --- #### **4. 系统层优化** - **分批导出**： 使用`LIMIT`和`OFFSET`分批查询，避免单次查询内存溢出。 ```sql SELECT * FROM large_table LIMIT 10000 OFFSET 0; -- 分批处理 ``` - **异步导出与读写分离**： - 导出任务移至从库，避免影响主库性能[^2]。 - 使用消息队列（如Kafka）异步处理导出请求。 - **调整数据库参数**： - 增大`innodb_buffer_pool_size`（缓存池大小），提升内存命中率。 - 调高`max_connections`，避免连接耗尽（参考引用[^2]）。 --- #### **5. 硬件与架构优化** - **SSD磁盘**： 替换机械硬盘为SSD，减少I/O延迟。 - **内存扩容**： 确保内存足够缓存热数据（如索引和频繁访问表）。 - **分布式数据库**： 若数据量持续增长，考虑TiDB、CockroachDB等分布式方案。 --- #### **6. 监控与测试** 1. **慢查询分析**： 启用慢查询日志，定位耗时操作。 ```sql SET GLOBAL slow_query_log = ON; SET GLOBAL long_query_time = 2; -- 超过2秒的记录 ``` 2. **执行计划分析**： 使用`EXPLAIN`检查索引使用情况，关注`type`列（目标：`ref`或`eq_ref`）和`rows`列（扫描行数）[^3]。 3. **压力测试**： 用工具（如sysbench）模拟导出场景，验证优化效果。 --- ### 关键注意事项 - **避免过度优化**：索引过多会降低写入性能，优先优化核心查询[^1]。 - **数据冷热分离**：历史数据归档至单独存储（如HDFS），减少在线库压力。 - **业务妥协**：若非必要，减少关联表数量或预计算中间表。 通过组合以上策略，可显著降低多表关联导出的时间。例如，京东供应链系统通过分区表、索引优化和异步导出，将海量订单查询性能提升5倍以上[^4]。 ---
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