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云享团——基于大数据开发套件的增量同步策略

免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 转载自云享团 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

在Ubuntu下搭建Spark群集

在前一篇文章中,我们已经搭建好了Hadoop的群集,接下来,我们就是需要基于这个Hadoop群集,搭建Spark的群集。由于前面已经做了大量的工作,所以接下来搭建Spark会简单很多。 首先打开三个虚拟机,现在我们需要安装Scala,因为Spark是基于Scala开发的,所以需要安装Scala。在Ubuntu下安装Scala很简单,我们只需要运行 sudo apt-get install scala 就可以安装Scala了。 安装完成后运行scala -version可以看到安装的Scala的版本,我现在2.11版,安装目录是在/usr/share/scala-2.11 。 接下来下载Spark。到官方网站,找到最新版的Spark的下载地址,选择Hadoop版本, http://spark.apache.org/downloads.html wget http://spark下载地址 当下载完毕后解压文件: tar xvf spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz 接下来我们需要将解压的文件夹移动到指定目录,因为之前我们Hadoop安装到/usr/local/hado...

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