云享团——基于大数据开发套件的增量同步策略-低调大师

云享团——基于大数据开发套件的增量同步策略

2016-12-19 664

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因为近期遇到用户在做ETL操作导入数据到MaxCompute的时候，对如何设置数据同步策略有疑惑，所以今天第一波我们来聊一下数据的同步策略，根据数据的特性，看看哪些数据适合增量同步，哪些适合全量同步，又是如何实现的？请认真看完下面的介绍，这些问题都不是事儿。

我们把需要同步的数据，根据数据写入后是否会发生变化分为：会变化的数据（人员表比如说，人员的状态会发生变化）和不会发生变化的数据（一般是日志数据）。针对这两种场景，我们需要设计不同的同步策略。这里以把业务RDS数据库的数据同步到MaxCompute为例做一些说明，其他的数据源的道理是一样的。根据等幂性原则（也就是说一个任务，多次运行的结果是一样的，这样才能支持重跑调度。如果任务出

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如何用SQL对MaxCompute数据进行修改和删除

MaxCompute SQL不支持对数据的Update和Delete操作，但是实际工作中可能确实有一些场景需要这样处理，怎么办呢？实际上，MaxCompute SQL的Insert语法支持Insert Into/Overwrite两种数据导入的方式。分别对应数据导入的追加写入和覆盖写入两种场景。追加写入比较容易理解，覆盖写入是指，如果覆盖写入的表是非分区表，那就清空这个表的内容然后用新的结果覆盖进去。如果是非分区表，那就清空相关的分区，然后重新写入数据。本文就各种场景下的的解决方法做一个说明。 Update 从前面的描述可以看到，Insert Overwrite的就是一个现成的Update功能，我们要Update不正是要用Update后的结果来覆盖Update前的结果吗。所以我们可以把需要Update后的结果Select出来，然后In

2016-12-19

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1 概述在hadoop1.X中作业提交到JobTracker时，用了非常典型的事件模型，将源码抽象一下。 2 监听者 1个监听接口：需要关注的行为 2个监听者：具体实现类 public interface Listener { /** * 监听作业添加 * * @param job 作业对象 */ public void jobAdded(Job job); /** * 监听作业删除 * * @param job 作业对象 */ public void jobDeleted(Job job); } /** * 作业初始化监听器 * * 源码中调用jobTracker的initJob方法 * */ public class EagerTaskInitializationListener implements Listener { public void jobAdded(Job job) { System.out.println("作业被添加:" + job.getName() + " 执行操作1........"); } public void jobDeleted(Job job)...

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。