NiFi离线同步MySQL数据到HDFS

想快速实现 MySQL 到 Kafka 的实时同步？这款已经配置好的Canal包简直太适合你了。解压后只需做一点小调整，马上就能跑起来。Canal是阿里开源的实时数据同步工具，专为 MySQL 数据同步到Kafka设计，适合做数据迁移、流式等。这个包里一切都已经配好，包括相关的配置文件和启动脚本，拿来即用。配置简单，操作直观。你只要根据自己的环境修改下canal.properties和example.properties，启动就好。如果你是第一次用Canal，建议先看看README.md，那里有详细的，避免出现小问题。如果有任何疑问，Canal的官方文档也全，社区支持也蛮活跃的。如果你遇到配置

集群机器的时间同步，真别小看这一步，是你在折腾Hadoop集群的时候。时间不一致，服务老出幺蛾子。常见方法就三个：直接手工改时间、用NTP服务自动同步，或者让实体机一直开着，脚本定时拉时间——简单粗暴还挺实用。嗯，如果你环境里有好几台节点，强烈建议搞个统一的时间策略，不面跑HDFS任务老出错，排查都崩溃。

由 Attunity 和 Hortonworks 共同提供的 Apache NiFi 初学者指南。

NiFi 是一款实时离线数据采集工具，架构清晰，具备单点及集群部署能力。其处理器功能丰富，支持多种数据来源和变量表达式。广泛应用于数据集成、ETL 处理等场景。

一种利用 Flink SQL 实现 MongoDB 数据同步至 Hive 的方案。该方案利用 Flink 强大的流处理能力和 SQL 的易用性，能够高效、可靠地进行数据迁移。 方案优势: 高效性: Flink 的分布式架构和流处理引擎能够处理高吞吐量的数据。 易用性: Flink SQL 提供了简洁易懂的语法，降低了数据同步的开发门槛。 可靠性: Flink 提供了 Exactly-Once 语义保证，确保数据不丢失不重复。 可扩展性: Flink 和 Hive 都具有良好的可扩展性，可以应对不断增长的数据量。 方案流程: 数据源配置: 配置 MongoDB 数据源信息，包括连接地

MySQL 的离线安装文档还挺实用的，适合需要在无网络环境下部署的场景。文档一步步教你怎么从官网下载、怎么对比md5值、怎么用yum装依赖，挺详细的。安装过程不复杂，就是注意别漏了主从的同步配置那一步。 MySQL 的下载部分讲得蛮清楚的，从选版本到点链接都配好了步骤。你只要跟着点开MySQL Community Server，选系统版本，再点“Looking for previous GA versions?”就能搞定。 安装那段也比较靠谱，比如通过md5校验来避免下载文件出错，这一步别偷懒，服务器一旦出错排查起来可麻烦。yum装依赖那部分建议你提前联网搞一遍，记下要下的包名，方便离线装。

MySQL 5.1 的 CHM 版离线文档，查资料方便，不用开浏览器也能快速翻页。对老项目支持蛮全的，像一些早期用MyISAM的结构，手册里解释得还挺详细。嗯，章节目录清晰，跳转快，像用电子书一样翻查，查个GROUP BY语法或者SHOW VARIABLES都不费劲。页面结构是那种老派但稳定的样子，响应也快，不花里胡哨，适合追求效率的你。还有一点，CHM 文件本地打开有时候需要右键解除锁定，不然有些内容加载不出来。如果你还在维护用 MySQL 5.1 的老项目，或者对一些经典特性有研究，这个文档蛮值得收藏的。建议配合参考手册或者中文指南一起用，会更顺手：MySQL 5.1 中文 CHM 手册m

内网环境无法在线下载时，可使用离线镜像安装 MySQL 8.0.26 Docker。

这篇文章主要介绍了如何使用Sqoop2 Java API将数据从Oracle导出到HDFS的过程。除了详细的代码实现，还包括了一些实际操作中遇到的问题及其解决方法。通过，你可以灵活地掌握Oracle到HDFS数据传输的技巧和注意事项。