Flume抽取SQL Server设计方案

本文针对项目需求,设计了两种实时数据分析方案。方案一利用MySQL触发器结合Kettle完成数据同步,但较为复杂;方案二使用Flume增量抽取SQLServer表数据,并通过MySQL触发器捕获变更数据,再用SparkStreaming处理,实现更简洁高效。
一、需求

因项目需要对数据进行实时分析展示,需要实时收集关系性数据中的数据

二、设计方案
方案一

(1)为mysql创建 trigger

(2)通过创建是trigger去触发jave程序

(3)通过java程序去触发kettle.job实现数据的抽取同步。

总结:此方案设计复杂,繁琐。

方案二

(1)使用flume抽取sql server :board表中的数据,flume只能增量抽取,无法处理更新的数据

(2)为mysql创建 trigger,通过trigger将有变更的数据存到A表中

(3)使用flume抽取A表有更新的数据

(4)在Spark Streaming 中使用RDD对这两部分数据进行处理,使用filter得到真实的数据,进行相应的计算,实现实时的功能。

总结:实现起来简单,配置下flume就实现数据收集,程序开发也简单,所以最终采用的第二种方式,详细请查看后面的博文

《Flume抽取SQL Server设计方案具体实现》



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