使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch-低调大师

使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch

2019-06-21 954

本文介绍如何使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch。（注意：是增量！！！）

1.简介

1.1 canal介绍

Canal是一个基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统。Canal广泛用于阿里巴巴集团（包括https://www.taobao.com），以提供可靠的低延迟增量数据管道，github地址：https://github.com/alibaba/canal

Canal Server能够解析MySQL binlog并订阅数据更改，而Canal Client可以实现将更改广播到任何地方，例如数据库和Apache Kafka。

它具有以下功能：

支持所有平台。
支持由Prometheus提供支持的细粒度系统监控。
支持通过不同方式解析和订阅MySQL binlog，例如通过GTID。
支持高性能，实时数据同步。

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如何使用X-Pack Spark的YarnUI、SparkUI、Spark日志、任务运行状况的分析

概述 X-Pack Spark目前是通过Yarn管理资源，在提交Spark 任务后我们经常需要知道任务的运行状况，例如在哪里看日志、怎么查看每个Executor的运行状态、每个task的运行状态，性能瓶颈点在哪里等信息。本文主要介绍如何使用X-Pack Spark的Yarn UI 和Spark Job UI来获取上述的信息。 Yarn UI的介绍 Yarn UI入口 X-Pack Yarn UI入口有两个。 1、从X-Pack Spark集群明细界面入口。如下图，点击“YARN”，进入Yarn UI。注意：请先阅读“UI访问说明” 2、从“作业管理”中每个作业的运行结果状态显示栏入口。如下图：注意：请先阅读上图的“UI访问说明” Yarn UI功能介绍进入YarnUI后可以看到如下的界面：界面主要分三个区域。区域1：导航栏；区域2：集群的统计信

2019-06-22

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前言 Spark自从2014年1.2版本发布以来，已成为大数据计算的通用组件。网上介绍Spark的资源也非常多，但是不利于用户快速入门，所以本文主要通从用户的角度来介绍Spark，让用户能快速的认识Spark，知道Spark是什么、能做什么、怎么去做。具体的概念可以参考spark社区的相关文章 Spark是什么摘用官网的定义：Spark是一个快速的、通用的分布式计算系统。提供了高级API，如：Java、Scala、Python和R。同时也支持高级工具，如：Spark SQL处理结构化数据、MLib处理机器学习、GraphX用于图计算、Spark Streming用于流数据处理。也就是说Spark提供了灵活的、丰富接口的大数据处理能力。下图是Spark的模块图：用户使用的SQL、Streaming、MLib、GraphX接口最终都会转换

2019-06-22

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