基于OGG的Oracle与Hadoop集群准实时同步介绍

利用OGG实现PostgreSQL实时同步 本文详细阐述了利用OGG实现PostgreSQL实时同步的全过程。 阅读详情

Oracle里存储的结构化数据导出到Hadoop体系做离线计算是一种常见数据处置手段。近期有场景需要做Oracle到Hadoop体系的实时导入,这里以此案例做以介绍。
Oracle作为商业化的数据库解决方案,自发性的获取数据库事务日志等比较困难,故选择官方提供的同步工具OGG(Oracle GoldenGate)来解决。

安装与基本配置

环境说明

软件配置

角色 数据存储服务及版本 OGG版本 IP
源服务器 OracleRelease11.2.0.1 Oracle GoldenGate 11.2.1.0 for Oracle on Linux x86-64 10.0.0.25
目标服务器 Hadoop 2.7.2 Oracle GoldenGate for Big Data 12.2.0.1 on Linux x86-64 10.0.0.2

以上源服务器上OGG安装在Oracle用户下,目标服务器上OGG安装在root用户下。

注意

Oracle导出到异构的存储系统,如MySQL,DB2,PG等以及对应的不同平台,如AIX,Windows,Linux等官方都有提供对应的Oracle GoldenGate版本,可在这里或者在旧版本查询下载安装。

Oracle源端基础配置

将下载到的对应OGG版本放在方便的位置并解压,本示例Oracle源端最终的解压目录为/u01/gg。

  1. 配置环境变量
    这里的环境变量主要是对执行OGG的用户添加OGG相关的环境变量,本示例为Oracle用户添加的环境变量如下:(/home/oracle/.bash_profile文件)

    export OGG_HOME=/u01/gg/
    export LD_LIBRARY_PATH=$ORACLE_HOME/lib:$OGG_HOME:/lib:/usr/lib
    export CLASSPATH=$ORACLE_HOME/jdk/jre:$ORACLE_HOME/jlib:$ORACLE_HOME/rdbms/jlib
    
  2. Oracle打开归档模式
    使用如下命令查看当前是否为归档模式(archive)

    SQL> archive log list 
    Database log mode              Archive Mode
    Automatic archival             Enabled
    Archive destination            /u01/arch_log
    Oldest online log sequence     6
    Next log sequence to archive   8
    Current log sequence           8
    

    如非以上状态,手动调整即可

    SQL> conn / as sysdba(以DBA身份连接数据库) 
    SQL> shutdown immediate(立即关闭数据库)
    SQL> startup mount(启动实例并加载数据库,但不打开)
    SQL> alter database archivelog(更改数据库为归档模式)
    SQL> alter database open(打开数据库)
    SQL> alter system archive log start(启用自动归档)
    
  3. Oracle打开日志相关
    OGG基于辅助日志等进行实时传输,故需要打开相关日志确保可获取事务内容。通过一下命令查看当前状态:

    SQL> select force_logging, supplemental_log_data_min from v$database;
    FOR SUPPLEME--- --------
    YES YES
    

    如果以上查询结果非YES,可通过以下命令修改状态:

    SQL> alter database force logging;
    SQL> alter database add supplemental log data;
    
  4. Oracle创建复制用户
    为了使Oracle里用户的复制权限更加单纯,故专门创建复制用户,并赋予dba权限

    SQL> create tablespaceoggtbsdatafile '/u01/app/oracle/oradata/orcl/oggtbs01.dbf' size 1000M autoextend on;
    SQL> create user ggs identified by ggs default tablespaceoggtbs;
    User created.
    SQL> grant dba to ggs;
    Grant succeeded.
    

    最终这个ggs帐号的权限如下所示:

    SQL> select * from dba_sys_privs where GRANTEE='GGS';
    GRANTEE                        PRIVILEGE                                ADM
    GGS                            DROP ANY DIRECTORY                       NO
    GGS                            ALTER ANY TABLE                          NO
    GGS                            ALTER SESSION                            NO
    GGS                            SELECT ANY DICTIONARY                    NO
    GGS                            CREATE ANY DIRECTORY                     NO
    GGS                            RESTRICTED SESSION                       NO
    GGS                            FLASHBACK ANY TABLE                      NO
    GGS                            UPDATE ANY TABLE                         NO
    GGS                            DELETE ANY TABLE                         NO
    GGS                            CREATE TABLE                             NO
    GGS                            INSERT ANY TABLE                         NO
    GRANTEE                        PRIVILEGE                                ADM
    GGS                            UNLIMITED TABLESPACE                     NO
    GGS                            CREATE SESSION                           NO
    GGS                            SELECT ANY TABLE                         NO
    
  5. OGG初始化
    进入OGG的主目录执行./ggsci,进入OGG命令行

    [oracle@VM_0_25_centos gg]$ ./ggsci 
    Oracle GoldenGate Command Interpreter for Oracle
    Version 11.2.1.0.3 14400833 OGGCORE_11.2.1.0.3_PLATFORMS_120823.1258_FBO
    Linux, x64, 64bit (optimized), Oracle 11g on Aug 23 2012 20:20:21
    Copyright (C) 1995, 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
    GGSCI (VM_0_25_centos) 1>
    执行create subdirs进行目录创建
    GGSCI (VM_0_25_centos) 4> create subdirs
    Creating subdirectories under current directory /u01/gg
    Parameter files                /u01/gg/dirprm: already exists
    Report files                   /u01/gg/dirrpt: already exists
    Checkpoint files               /u01/gg/dirchk: already exists
    Process status files           /u01/gg/dirpcs: already exists
    SQL script files               /u01/gg/dirsql: already exists
    Database definitions files     /u01/gg/dirdef: already exists
    Extract data files             /u01/gg/dirdat: already exists
    Temporary files                /u01/gg/dirtmp: already exists
    Stdout files                   /u01/gg/dirout: already exists
    
  6. Oracle创建模拟复制库表
    模拟建一个用户叫tcloud,密码tcloud,同时基于这个用户建一张表,叫t_ogg。

    SQL> create user tcloud  identified by tcloud default tablespace users;
    User created.
    SQL> grant dba to tcloud;
    Grant succeeded.
    SQL> conn tcloud/tcloud;
    Connected.
    SQL> create table t_ogg(id int ,text_name varchar(20),primary key(id));
    Table created.
    
目标端基础配置

将下载到的对应OGG版本放在方便的位置并解压,本示例Oracle目标端最终的解压目录为/data/gg。

  1. 配置环境变量
    这里需要用到HDFS相关的库,故需要配置java环境变量以及OGG相关,并引入HDFS的相关库文件,参考配置如下:

    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75/
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/jre/lib/amd64:/usr/java/jdk1.7.0_75/jre/lib/amd64/server:/usr/java/jdk1.7.0_75/jre/lib/amd64/libjsig.so:/usr/java/jdk1.7.0_75/jre/lib/amd64/server/libjvm.so:$OGG_HOME:/lib
    export OGG_HOME=/data/gg
    
  2. OGG初始化
    目标端的OGG初始化和源端类似进入OGG的主目录执行./ggsci,进入OGG命令行

    GGSCI (10.0.0.2) 2> create subdirs
    Creating subdirectories under current directory /data/gg
    Parameter files                /data/gg/dirprm: already exists
    Report files                   /data/gg/dirrpt: already exists
    Checkpoint files               /data/gg/dirchk: already exists
    Process status files           /data/gg/dirpcs: already exists
    SQL script files               /data/gg/dirsql: already exists
    Database definitions files     /data/gg/dirdef: already exists
    Extract data files             /data/gg/dirdat: already exists
    Temporary files                /data/gg/dirtmp: already exists
    Credential store files         /data/gg/dircrd: already exists
    Masterkey wallet files         /data/gg/dirwlt: already exists
    Dump files                     /data/gg/dirdmp: already exists
    

Oracle源配置

Oracle实时传输到Hadoop集群(HDFS,Hive,Kafka等)的基本原理如图:

根据如上原理,配置大概分为如下步骤:源端目标端配置ogg管理器(mgr);源端配置extract进程进行Oracle日志抓取;源端配置pump进程传输抓取内容到目标端;目标端配置replicate进程复制日志到Hadoop集群或者复制到用户自定义的解析器将最终结果落入到Hadoop集群。

配置全局变量

在源端服务器OGG主目录下,执行./ggsci到OGG命令行下,执行如下命令:

GGSCI (VM_0_25_centos) 1> dblogin userid ggs password ggs
Successfully logged into database.
GGSCI (VM_0_25_centos) 3> view params ./globals
ggschema ggs

其中./globals变量没有的话可以用edit params ./globals来编辑添加即可(编辑器默认使用的vim)

配置管理器mgr

在OGG命令行下执行如下命令:

GGSCI (VM_0_25_centos) 4> edit param mgr
PORT 7809
DYNAMICPORTLIST 7810-7909
AUTORESTART EXTRACT *,RETRIES 5,WAITMINUTES 3
PURGEOLDEXTRACTS ./dirdat/*,usecheckpoints, minkeepdays 3

说明:PORT即mgr的默认监听端口;DYNAMICPORTLIST动态端口列表,当指定的mgr端口不可用时,会在这个端口列表中选择一个,最大指定范围为256个;AUTORESTART重启参数设置表示重启所有EXTRACT进程,最多5次,每次间隔3分钟;PURGEOLDEXTRACTS即TRAIL文件的定期清理
在命令行下执行start mgr即可启动管理进程,通过info mgr可查看mgr状态

GGSCI (VM_0_25_centos) 5> info mgr
Manager is running (IP port VM_0_25_centos.7809).
添加复制表

在OGG命令行下执行添加需要复制的表的操作,如下:

GGSCI (VM_0_25_centos) 7> add trandata tcloud.t_ogg
Logging of supplemental redo data enabled for table TCLOUD.T_OGG.
GGSCI (VM_0_25_centos) 8> info trandata tcloud.t_ogg
Logging of supplemental redo log data is enabled for table TCLOUD.T_OGG.
Columns supplementally logged for table TCLOUD.T_OGG: ID.
配置extract进程

配置extract进程OGG命令行下执行如下命令:

GGSCI (VM_0_25_centos) 10> edit params ext2hd
extract ext2hd
dynamicresolution
SETENV (ORACLE_SID = "orcl")
SETENV (NLS_LANG = "american_america.AL32UTF8")
userid ggs,password ggs
exttrail /u01/gg/dirdat/tc
table tcloud.t_ogg;

说明:第一行指定extract进程名称;dynamicresolution动态解析;SETENV设置环境变量,这里分别设置了Oracle数据库以及字符集;userid ggs,password ggs即OGG连接Oracle数据库的帐号密码,这里使用2.3.4中特意创建的复制帐号;exttrail定义trail文件的保存位置以及文件名,注意这里文件名只能是2个字母,其余部分OGG会补齐;table即复制表的表明,支持*通配,必须以;结尾
接下来在OGG命令行执行如下命令添加extract进程:

GGSCI (VM_0_25_centos) 11> add extract ext2hd,tranlog,begin now
EXTRACT added.

最后添加trail文件的定义与extract进程绑定:

GGSCI (VM_0_25_centos) 12> add exttrail /u01/gg/dirdat/tc,extract ext2hd
EXTTRAIL added

可在OGG命令行下通过info命令查看状态:

GGSCI (VM_0_25_centos) 14> info ext2hd
EXTRACT    EXT2HD    Initialized   2016-11-09 15:37   Status STOPPED
Checkpoint Lag       00:00:00 (updated 00:02:32 ago)
Log Read Checkpoint  Oracle Redo Logs
                     2016-11-09 15:37:14  Seqno 0, RBA 0
                     SCN 0.0 (0)
配置pump进程

pump进程本质上来说也是一个extract,只不过他的作用仅仅是把trail文件传递到目标端,配置过程和extract进程类似,只是逻辑上称之为pump进程
在OGG命令行下执行:

GGSCI (VM_0_25_centos) 16> edit params push2hd
extract push2hd
passthru
dynamicresolution
userid ggs,password ggs
rmthost 10.0.0.2 mgrport 7809
rmttrail /data/gg/dirdat/tc
table tcloud.t_ogg;

说明:第一行指定extract进程名称;passthru即禁止OGG与Oracle交互,我们这里使用pump逻辑传输,故禁止即可;dynamicresolution动态解析;userid ggs,password ggs即OGG连接Oracle数据库的帐号密码,这里使用2.3.4中特意创建的复制帐号;rmthost和mgrhost即目标端OGG的mgr服务的地址以及监听端口;rmttrail即目标端trail文件存储位置以及名称
分别将本地trail文件和目标端的trail文件绑定到extract进程:

GGSCI (VM_0_25_centos) 17> add extract push2hd,exttrailsource /u01/gg/dirdat/tc
EXTRACT added.
GGSCI (VM_0_25_centos) 18> add rmttrail /data/gg/dirdat/tc,extract push2hd
RMTTRAIL added.

同样可以在OGG命令行下使用info查看进程状态:

GGSCI (VM_0_25_centos) 19> info push2hd

EXTRACT    PUSH2HD   Initialized   2016-11-09 15:52   Status STOPPED
Checkpoint Lag       00:00:00 (updated 00:01:04 ago)
Log Read Checkpoint  File /u01/gg/dirdat/tc000000
                     First Record  RBA 0
配置define文件

Oracle与MySQL,Hadoop集群(HDFS,Hive,kafka等)等之间数据传输可以定义为异构数据类型的传输,故需要定义表之间的关系映射,在OGG命令行执行:

GGSCI (VM_0_25_centos) 20> edit params tcloud
defsfile /u01/gg/dirdef/tcloud.t_ogg
userid ggs,password ggs
table tcloud.t_ogg;

在OGG主目录下执行:
./defgen paramfile dirprm/tcloud.prm
完成之后会生成这样的文件/u01/gg/dirdef/tcloud.t_ogg,将这个文件拷贝到目标端的OGG主目录下的dirdef目录即可。

目标端的配置

创建目标表(目录)

这里主要是当目标端为HDFS目录或者Hive表或者MySQL数据库时需要手动先在目标端创建好目录或者表,创建方法都类似,这里我们模拟实时传入到HDFS目录,故手动创建一个接收目录即可
hadoop –fs mkdir /gg/replication/hive/

配置管理器mgr

目标端的OGG管理器(mgr)和源端的配置类似,在OGG命令行下执行:

GGSCI (10.0.0.2) 2> edit params mgr
PORT 7809
DYNAMICPORTLIST 7810-7909
AUTORESTART EXTRACT *,RETRIES 5,WAITMINUTES 3
PURGEOLDEXTRACTS ./dirdat/*,usecheckpoints, minkeepdays 3
配置checkpoint

checkpoint即复制可追溯的一个偏移量记录,在全局配置里添加checkpoint表即可

GGSCI (10.0.0.2) 5> edit  params  ./GLOBALS
CHECKPOINTTABLE tcloud.checkpoint

保存即可

配置replicate进程

在OGG的命令行下执行:

GGSCI (10.0.0.2) 8> edit params r2hdfs
REPLICAT r2hdfs
sourcedefs /data/gg/dirdef/tcloud.t_ogg
TARGETDB LIBFILE libggjava.so SET property=dirprm/hdfs.props
REPORTCOUNT EVERY 1 MINUTES, RATE 
GROUPTRANSOPS 10000
MAP tcloud.t_ogg, TARGET tcloud.t_ogg;

说明:REPLICATE r2hdfs定义rep进程名称;sourcedefs即在3.6中在源服务器上做的表映射文件;TARGETDB LIBFILE即定义HDFS一些适配性的库文件以及配置文件,配置文件位于OGG主目录下的dirprm/hdfs.props;REPORTCOUNT即复制任务的报告生成频率;GROUPTRANSOPS为以事务传输时,事务合并的单位,减少IO操作;MAP即源端与目标端的映射关系
其中property=dirprm/hdfs.props的配置中,最主要的几项配置及注释如下:

gg.handlerlist=hdfs //OGG for Big Data中handle类型
gg.handler.hdfs.type=hdfs //OGG for Big Data中HDFS目标
gg.handler.hdfs.rootFilePath=/gg/replication/hive/ //OGG for Big Data中HDFS存储主目录
gg.handler.hdfs.mode=op //OGG for Big Data中传输模式,即op为一次SQL传输一次,tx为一次事务传输一次
gg.handler.hdfs.format=delimitedtext //OGG for Big Data中文件传输格式
gg.classpath=/usr/hdp/2.2.0.0-2041/hadoop/share/hadoop/common/*:/usr/hdp/2.2.0.0-2041/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/usr/hdp/2.2.0.0-2041/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/usr/hdp/2.2.0.0-2041/hadoop/etc/hadoop/:/data/gg/:/data/gg/lib/*:/usr/hdp/2.2.0.0-2041/hadoop/client/* //OGG for Big Data中使用到的HDFS库的定义

具体的OGG for Big Data支持参数以及定义可参考地址

最后在OGG的命令行下执行:

GGSCI (10.0.0.2) 9> add replicat r2hdfs exttrail /data/gg/dirdat/tc,checkpointtable tcloud.checkpointtab
REPLICAT added.

将文件与复制进程绑定即可

测试

启动进程

在源端和目标端的OGG命令行下使用start [进程名]的形式启动所有进程。
启动顺序按照源mgr——目标mgr——源extract——源pump——目标replicate来完成。

检查进程状态

以上启动完成之后,可在源端与目标端的OGG命令行下使用info [进程名]来查看所有进程状态,如下:
源端:

GGSCI (VM_0_25_centos) 7> info mgr
Manager is running (IP port VM_0_25_centos.7809).
GGSCI (VM_0_25_centos) 9> info ext2hd
EXTRACT    EXT2HD    Last Started 2016-11-09 16:05   Status RUNNING
Checkpoint Lag       00:00:00 (updated 00:00:09 ago)
Log Read Checkpoint  Oracle Redo Logs
                     2016-11-09 16:45:51  Seqno 8, RBA 132864000
                     SCN 0.1452333 (1452333)
GGSCI (VM_0_25_centos) 10> info push2hd
EXTRACT    PUSH2HD   Last Started 2016-11-09 16:05   Status RUNNING
Checkpoint Lag       00:00:00 (updated 00:00:01 ago)
Log Read Checkpoint  File /u01/gg/dirdat/tc000000
                     First Record  RBA 1043

目标端:

GGSCI (10.0.0.2) 13> info mgr 
Manager is running (IP port 10.0.0.2.7809, Process ID 8242).

GGSCI (10.0.0.2) 14> info r2hdfs
REPLICAT   R2HDFS    Last Started 2016-11-09 16:45   Status RUNNING
Checkpoint Lag       00:00:00 (updated 00:00:02 ago)
Process ID           4733
Log Read Checkpoint  File /data/gg/dirdat/tc000000
                     First Record  RBA 0

所有的状态均是RUNNING即可。(当然也可以使用info all来查看所有进程状态)

测试同步更新效果

测试方法比较简单,直接在源端的数据表中insert,update,delete操作即可。由于Oracle到Hadoop集群的同步是异构形式,目前尚不支持truncate操作。
源端进行insert操作

SQL> conn tcloud/tcloud
Connected.
SQL> select * from t_ogg;
no rows selected
SQL> desc t_ogg;
 Name                                      Null?    Type
 ----------------------------------------- -------- ----------------------------
 ID                                        NOT NULL NUMBER(38)
 TEXT_NAME                                          VARCHAR2(20)
SQL> insert into t_ogg values(1,'test');
1 row created.
SQL> commit;
Commit complete.

查看源端trail文件状态

[oracle@VM_0_25_centos dirdat]$ ls -l /u01/gg/dirdat/tc*
-rw-rw-rw- 1 oracle oinstall 1180 Nov  9 17:05 /u01/gg/dirdat/tc000000

查看目标端trail文件状态

[root@10 dirdat]# ls -l /data/gg/dirdat/tc*      
-rw-r----- 1 root root 1217 Nov  9 17:05 /data/gg/dirdat/tc000000

查看HDFS中是否有写入

hadoop fs -ls /gg/replication/hive/tcloud.t_ogg
-rw-rw-r--   3 root hdfs        110 2016-11-09 17:05
/gg/replication/hive/tcloud.t_ogg/tcloud.t_ogg_2016-11-09_17-05-30.514.txt

注意:从写入到HDFS的文件内容看,文件的格式如下:

ITCLOUD.T_OGG2016-11-09 09:05:25.0670822016-11-09T17:05:30.51200000000000000000001080ID1TEXT_NAMEtest

很明显Oracle的数据已准实时导入到HDFS了。导入的内容实际是一条条的类似流水日志(具体日志格式不同的传输格式,内容略有差异,本例使用的delimitedtext。格式为操作符 数据库.表名 操作时间戳(GMT+0) 当前时间戳(GMT+8) 偏移量 字段1名称 字段1内容 字段2名称 字段2内容),如果要和Oracle的表内容完全一致,需要客户手动实现解析日志并写入到Hive的功能,这里官方并没有提供适配器。目前腾讯侧已实现该功能的开发。
当然你可以直接把这个HDFS的路径通过LOCATION的方式在Hive上建外表(external table)达到实时导入Hive的目的。

总结

OGG for Big Data实现了Oracle实时同步到Hadoop体系的接口,但得到的日志目前仍需应用层来解析(关系型数据库如MySQL时OGG对应版本已实现应用层的解析,无需人工解析)。
OGG的几个主要进程mgr,extract,pump,replicate配置方便,可快速配置OGG与异构关系存储结构的实时同步。后续如果有新增表,修改对应的extract,pump和replicate进程即可,当然如果是一整个库,在配置上述2个进程时,使用通配的方式即可。

附录

OGG到Hadoop体系的实时同步时,可在源端extract和pump进程配置不变的情况下,直接在目标端增加replicate进程的方式,增加同步目标,以下简单介绍本示例中增加同步到Kafka的配置方法。
本示例中extract,pump进程都是现成的,无需再添加。只需要在目标端增加同步到Kafka的replicate进程即可。

在OGG的命令行下执行:

GGSCI (10.0.0.2) 4> edit params r2kafka
REPLICAT r2kafka
sourcedefs /data/gg/dirdef/tcloud.t_ogg
TARGETDB LIBFILE libggjava.so SET property=dirprm/r2kafka.props
REPORTCOUNT EVERY 1 MINUTES, RATE
GROUPTRANSOPS 10000
MAP tcloud.t_ogg, TARGET tcloud.t_ogg;

replicate进程和导入到HDFS的配置类似,差异是调用不同的配置dirprm/r2kafka.props。这个配置的主要配置如下:

gg.handlerlist = kafkahandler //handler类型
gg.handler.kafkahandler.type = kafka
gg.handler.kafkahandler.KafkaProducerConfigFile=custom_kafka_producer.properties //kafka相关配置
gg.handler.kafkahandler.TopicName =ggtopic //kafka的topic名称,无需手动创建
gg.handler.kafkahandler.format =json //传输文件的格式,支持json,xml等
gg.handler.kafkahandler.mode =op  //OGG for Big Data中传输模式,即op为一次SQL传输一次,tx为一次事务传输一次
gg.classpath=dirprm/:/usr/hdp/2.2.0.0-2041/kafka/libs/*:/data/gg/:/data/gg/lib/* //相关库文件的引用

r2kafka.props引用的custom_kafka_producer.properties定义了Kafka的相关配置如下:

bootstrap.servers=10.0.0.62:6667 //kafkabroker的地址
acks=1
compression.type=gzip //压缩类型
reconnect.backoff.ms=1000 //重连延时

value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
batch.size=102400
linger.ms=10000

以上配置以及其他可配置项可参考地址:

以上配置完成后,在OGG命令行下添加trail文件到replicate进程并启动导入到Kafka的replicate进程

GGSCI (10.0.0.2) 5> add replicat r2kafka exttrail
/data/gg/dirdat/tc,checkpointtable tcloud.checkpoint
REPLICAT added.
GGSCI (10.0.0.2) 6> start r2kafka
Sending START request to MANAGER ...
REPLICAT R2KAFKA starting
GGSCI (10.0.0.2) 10> info r2kafka

REPLICAT   R2KAFKA   Last Started 2016-11-09 17:59   Status RUNNING
Checkpoint Lag       00:00:00 (updated 00:00:09 ago)
Process ID           5236
Log Read Checkpoint  File /data/gg/dirdat/tc000000
                     2016-11-09 17:05:25.067082  RBA 1217

检查实时同步到kafka的效果,在Oracle源端更新表的同时,使用kafka客户端自带的脚本去查看这里配置的ggtopic这个kafkatopic下的消息:

SQL> insert into t_ogg values(2,'test2');
1 row created.
SQL> commit;
Commit complete.

目标端Kafka的同步情况:

[root@10 kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper  10.0.0.223:2181  --
from-beginning --topic ggtopic
{"table":"TCLOUD.T_OGG","op_type":"I","op_ts":"2016-11-09
09:05:25.067082","current_ts":"2016-11-
09T17:59:20.943000","pos":"00000000000000001080","after":
{"ID":"1","TEXT_NAME":"test"}}
{"table":"TCLOUD.T_OGG","op_type":"I","op_ts":"2016-11-09 
10:02:06.827204","current_ts":"2016-11-
09T18:02:12.323000","pos":"00000000000000001217","after":
{"ID":"2","TEXT_NAME":"test2"}}

显然,Oracle的数据已准实时同步到Kafka。从头开始消费这个topic发现之前的同步信息也存在。架构上可以直接接Storm,SparkStreaming等直接消费kafka消息进行业务逻辑的处理。

从Oracle实时同步到其他的Hadoop集群中,官方最新版本提供了HDFS,HBase,Flume和Kafka,相关配置可参考官网给出的例子配置即可。

本文转载自腾云阁,已获得作者授权。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Qcloud_KID
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