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具体操作:
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1、在分析型数据库上创建目标表,数据更新类型为实时写入,字段名称和MySQL中的建议均相同;
2、在阿里云数据传输的控制台上创建数据订阅通道,并记录这个通道的ID;
3、 配置dts-ads-writer/app.conf文件,配置方式如下:所有配置均保存在app.conf中,运行前请保证配置正确;修改配置后,请重启writer,基本配置:
注意事项:
1、RDS
for
MySQL表和分析型数据库中表的主键定义必须完全一致;如果不一致会出现数据不一致问题。如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键,建议先停止writer进程;
2、一个插件进程中分析型数据库db只能是一个,由adsJdbcUrl指定;
3、一个插件进程只能对应一个数据订阅通道;如果更新通道中的订阅对象时,需要重启进程。
都是一个数据库里,直接用关联即可, 1。这样即可以省数据库空间, 2。还方便数据操作, 3。并且不要做二次数据插入! 4。而且绝对的同步!主机开两个窗口,一个进入mysql,一个是shell --主机阻断写操作 mysql FLUSH TABLES WITH READ LOCK; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql mysql mysql SHOW MASTER STATUS
这种架构一般用在以下三类场景
1. 备份多台 Server 的数据到一台如果按照数据切分方向来讲,那就是垂直切分。比如图 2,业务 A、B、C、D 是之前拆分好的业务,现在需要把这些拆分好的业务汇总起来备份,那这种需求也很适用于多源复制架构。实现方法我大概描述下:业务 A、B、C、D 分别位于 4 台 Server,每台 Server 分别有一个数据库来隔离前端的业务数据,那这样,在从库就能把四台业务的数据全部汇总起来,而不需要做额外的操作。那没有多源复制之前,要实现这类需求,只能在汇总机器上搭建多个 MySQL 实例,那这样势必会涉及到跨库关联的问题,不但性能急剧下降,管理多个实例也没有单台来的容易。
2. 用来聚合前端多个 Server 的分片数据。
同样,按照数据切分方向来讲,属于水平切分。比如图 3,按照年份拆分好的数据,要做一个汇总数据展现,那这种架构也非常合适。实现方法稍微复杂些:比如所有 Server 共享同一数据库和表,一般为了开发极端透明,前端配置有分库分表的中间件,比如爱可生的 DBLE。
3. 汇总并合并多个 Server 的数据
第三类和第一种场景类似。不一样的是不仅仅是数据需要汇总到目标端,还得合并这些数据,这就比第一种来的相对复杂些。比如图 4,那这样的需求,是不是也适合多源复制呢?答案是 YES。那具体怎么做呢?
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