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数据湖构建服务搭配Delta Lake玩转CDC实时入湖

什么是CDC Change Data Capture(CDC)用来跟踪捕获数据源的数据变化,并将这些变化同步到目标存储(如数据湖或数据仓库),用于数据备份或后续分析,同步过程可以是分钟/小时/天等粒度,也可以是实时同步。

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MySQL慢日志slow_log为何会出现Prepare与Binlog Dump

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MySQL主从复制读写分离,看这篇就够了!

什么是主从复制,如何实现读写分离,看这篇你就懂了!

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简单了解InnoDB底层原理

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 存储引擎很多文章都是直接开始介绍有哪些存储引擎,并没有去介绍存储引擎本身。那么究竟什么是存储引擎?不知道大家有没有想过,MySQL是如何存储我们丢进去的数据的?其实存储引擎也很简单,我认为就是一种存储解决方案,实现了新增数据、更新数据和建立索引等等功能。

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神仙打架:PG和MySQL到底选啥?

本文介绍 MySQL 和 PostgreSQL 的一些特性对比,让大家了解二者的优劣,更好的做出选择。

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Delta Lake 如何帮助云用户解决数据实时入库问题

Delta Lake 自发布以来得到了业界广泛的关注,其提供的 ACID 支持、历史版本回溯、UPDATE/DELETE/MERGE INTO 语法支持等功能完美契合了用户对数据湖内容管理的需求;其 Multi-Hop 架构 的流批一体设计极大简化了用户运维数据管道的成本,使得传统的 ETL 流程进化为更灵活的 ELT+ 流程。

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数仓大法好!跨境电商 Shopee 的实时数仓之路

本文讲述 Flink 在 Shopee 新加坡数据组(Shopee Singapore Data Team)的应用实践,主要内容包括:实时数仓建设背景、Flink 在实时数据数仓建设中结合 Druid、Hive 的应用场景、实时任务监控、Streaming SQL 平台化、Streaming Job 管理、未来规划优化方向。

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【大厂面试04期】讲讲一条MySQL更新语句是怎么执行的?

【大厂面试04期】讲讲一条MySQL更新语句是怎么执行的? 流程图这是在网上找到的一张流程图,写的比较好,大家可以先看图,然后看详细阅读下面的各个步骤。 执行流程:1.连接验证及解析客户端与MySQL Server建立连接,发送语句给MySQL Server,接收到后会针对这条语句创建一个解析树,然后进行优化,(解析器知道语句是要执行什么,会评估使用各种索引的代价,然后去使用索引,以及调节表的连接顺序)然后调用innodb引擎的接口来执行语句。

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云数据库高可用—— Series1:MySQL主从复制原理背景

高可用是系统架构设计中必须考虑的因素之一,主要目标是消除基础架构中的单点故障,通常表示为一个百分比,表示在给定时间段内特定系统或组件的正常运行时间,其中100%表示系统永不失效。而任何的单机系统因受限于软硬件的限制,如硬件损坏、操作系统崩溃、软件BUG、业务压力过大等原因,都不可能保证系统100%可用。

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你还精通MySQL,竟然连bin log、redo log都不知道!

mysql不是每次数据更改都立刻写到磁盘,而是会先将修改后的结果暂存在内存中,当一段时间后,再一次性将多个修改写到磁盘上,减少磁盘io成本,同时提高操作速度。

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基于GTID搭建主从MySQL

基于GTID搭建主从MySQL 目录 基于gtid搭建主从MySQL 一、GTID的使用 二、GTID的简介 三、GTID的构成 四、查看GTID的执行情况 4.1 gtid_executed 4.2 gtid_own 4.3 gtid_purged 五、MySQL的幂等性 六、拓展: 七、实验: 小实验1: 小实验2: 基于gtid搭建主从MySQL# 一、GTID的使用# 想让主从之间使用gtid的方式同步数据,需要我们在配置文件中开启mysql对gtid相关的配置信息 找到my.cnf ,在mysqld模块中加入如下的配置。

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DB 与 Elasticsearch 混合应用之数据实时同步

详细介绍如何解决DB到Elasticsearch数据实时同步问题

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基于bin-log&position搭建主从架构MySQL

基于bin-log&position搭建主从架构MySQL 目录一、MySQL主从搭建二、主库2.1、确定主库的binlog是否开启2.2、骚气的命令2.3、记录主库的master状态三、从库3.1、从库和主库保持同步3.

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MySQL 的 crash-safe 原理解析

MySQL作为当下最流行的开源关系型数据库,有一个很关键和基本的能力,就是必须能够保证数据不会丢。那么在这个能力背后,MySQL是如何设计才能保证不管在什么时间奔溃,恢复后都能保证数据不会丢呢?有哪些关键技术支撑了这个能力?本文将为我们一一揭晓。

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MySQL的delete误操作的快速恢复方法

如果我们在数据库中不小心执行了类似“delete from t1”这样的不带where条件的语句,那么整张表的数据就全被删除了,如何在最短的时间恢复被删除的数据就显得十分关键。下面来演示如何通过binlog来快速恢复表数据。

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数据上云,应该选择全量抽取还是增量抽取?

数据抽取是指从源数据抽取所需要的数据, 是构建数据中台的第一步。 数据源一般是关系型数据库,近几年,随着移动互联网的蓬勃发展,出现了其他类型的数据源,典型的如网站浏览日期、APP浏览日志、IoT设备日志从技术实现方式来讲,从关系型数据库获取数据,可以细分为全量抽取、增量抽取2种方式,两种方法分别适用于不用的业务场景 增量抽取 时间戳方式用时间戳方式抽取增量数据很常见,业务系统在源表上新增一个时间戳字段,创建、修改表记录时,同时修改时间戳字段的值。

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MySQL到Elasticsearch数据同步

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MongoDB与MySQL关于写确认的异同

MongoDB与MySQL关于写确认的异同 楔子 之前几周有幸被京东智联云的市场同事推荐参与麦思博的一个视频课程的录制,题目是与MongoDB相关的内容。在ppt里也写到了推荐学员可以对比参照其他数据的原理和特点,来学习和理解MongoDB的一些原理和特点,而自己最近在学习的时候,正好发现了一处MongoDB与MySQL设计非常相似的地方,即今天要介绍的写确认相关的内容。

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