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有 200 多个数据库,数据结构大部分一致，SQLServer 和 Oracle 居多，需要采集交易数据到大数据平台，要保证数据准确性，实时性要求不高，大家有什么稳妥的方案？
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noNOno 2017-08-21 17:27:31 +08:00
不知道数据量如何，实时性要求不高，写 ETL 脚本，离线处理调度呗
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gouchaoer 2017-08-21 17:30:39 +08:00
你这个需要每天增量备份么，不需要的话用 sqoop 之类的吧
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gouchaoer 2017-08-21 17:32:22 +08:00
需要增量备份的话，你是导入 hive 还是 hbase 之类的呢，我的方案是写脚本每天去数据库查询导出成 text 文本，然后脚本再调用 hive 命令行导入 hive
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gouchaoer 2017-08-21 17:33:11 +08:00
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noNOno 2017-08-21 17:34:10 +08:00
数据接入可以用 hbase 集成 hive。我现在数据处理都是先存入 hbase，然后每日处理，持久化到 hive
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curran12 OP @gouchaoer 既然采集肯定要入仓的，我觉得考虑的地方有几个点：
1、网络稳定性：分为 200 多个库的出口和数据平台入口，200 多个库分布在全国各地，一般都在内网，需要走网络映射，不能保证每次抽取出口网络都正常，而且调度时太大的流量会对数据平台入口网络照成影响，这个需要了解每个库的数据增量来安排调度。 2、某个库采集任务失败后要保证最终采集的数据准确，而且这么多表不可能每天都盯着，需要失败后自动重试 |
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gouchaoer 2017-08-21 17:57:55 +08:00
@curran12 这 2 个需求都不是问题，你应该是每天增量备份的吧，那我这个方法增量备份有个问题就是需要一个自增的 int 的主键，否则你每天增量备份都不知道从哪一行开始读。。。。我也有意写个 php 工具开源出来，sqoop 太难用了
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momo4tg 2017-08-21 18:23:57 +08:00
我觉得 hbase 可以作为一个数据备份，先把数据存在 hdfs 中，通过 spark 去重，计算得到的结果再存入 hbase，保证 hbase 里面的数据已经是干净准确的，再根据需要持久化到另外一个库中，比如某个 OLAP 的数据库。楼上说的每天增量备份都不知道从哪一行开始读，你按天增量，计算的时候去重就好了啊，我之前做的一个数据仓库因为主要是各个系统的订单数据，很多都是 T+1 会有更新的，所以 我都是每天读取 D-3 的数据，然后用 spark 作计算的
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badttt 2017-08-21 22:09:18 +08:00 via iPhone
阿里的 DataX
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