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最佳实践:基于Apache SeaTunnel从MySQL同步到PostgreSQL

作者 | 陈飞 中付支付大数据工程师 今天和大家分享一个 简单但常见的 MySQL 到 MySQL 数据同步与合并场景案例,这个案例也是我在实际工作中遇到的问题,希望能抛砖引玉,欢迎有更丰富经验的大佬一起分享交流。 版本要求:Apache SeaTunnel --> Apache SeaTunnel-2.3.9 场景描述 在我们的业务系统中,存在两个 MySQL 源库: source_a source_b 这两个库中存在一张表结构相同的表,但数据来自不同的业务线,两边都会同时产生数据,因此存在 主键重复 的问题。 我们的目标是将这两个源库的表数据 合并同步到一个目标库(我们称为 C 库),以便于统一分析和查询。 面临的挑战 两个源库的表结构虽然一致,但主键重复,需要避免冲突 后续可能存在字段不一致或字段新增的需求 同步过程需尽量实时,且不能产生重复数据 解决方案 我们采用了如下方式来实现这个同步与合并的方案: 在 C 库新建目标表: 表结构需要覆盖两个源表的所有字段(当前一致,未来可能扩展) 增加一个额外的字段:data_source,用于标识数据来源(source_a 或 so...

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打开链接点亮社区Star,照亮技术的前进之路。每一个点赞,都是社区技术大佬前进的动力 Github 地址: https://github.com/secretflow 在传统机器学习场景中,完成模型训练得到模型之后,如何将模型的推理能力应用到实际的生产业务场景中呢? 通用的做法是通过使用在线推理框架加载这些模型,并将其服务化以提供接口给业务系统使用。 然而,在多方共同参与的隐私计算场景下,数据、调用系统和模型均分散在不同的参与方,尤其是对于推理过程中使用的数据需要保护,无法出域计算。 SecretFlow-Serving 是隐语团队开源的通用、开放且高性能的隐私保护多方在线推理框架,旨在解决上述问题。 SecretFlow-Serving 架构介绍 架构上,SecretFlow-Serving 通过配置的模型数据源模块加载模型到内存中,建立模型执行体进行计算。 在请求端分离了特征数据流与推理请求,通过各个参与方独立的特征数据源模块提供推理过程中的数据,进而完成模型计算得到推理结果。 框架内部通过预测调度器和模型执行体与其他 Serving 系统进行调度与计算的通信,以支持不同技术路线的...

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