Oracle JMS 实时数据获取与数据库间实时复制模式

专为机器数据打造的 SQL 数据库系统 CrateDB，简直是你搞实时监控和日志时的得力助手。它用 SQL 的方式结构化和非结构化数据，查询速度快得飞起，插入性能也不拉胯。比如你在做 IoT 项目或者大规模日志系统，CrateDB 上手真不费劲，查询、聚合、分区都顺。你甚至能把 JSON 直接丢进去，还能查它里的属性，不香吗？自动扩展做得挺不错，集群加节点就能自己搞定数据分布，省了不少麻烦。而且它支持各种 JOIN 操作，跟 Elasticsearch 比起来，功能丰富了不止一星半点。最让我喜欢的是它的实时写入和查询性能，每秒几万条数据进来都不怕，响应还快，系统还能自愈，这稳定性也太让人放心了

Storm，作为一种实时流处理框架，自2016年以来一直在业界广泛应用。其高效处理实时数据流的能力，使其成为许多大型数据处理系统的首选工具之一。

淘宝在MySQL实时数据并行复制架构的实践中，采用了高效的数据同步方案，确保数据实时性和稳定性。

MySQL数据同步的现代挑战及其解决方案•深入探讨数据复制中心DRC的技术和应用•详解DRC的工作原理与核心指标•实时应用场景中的同构与异构复制案例•展望DRC未来的发展趋势

GoldenGate实时数据应用关键策略 确保数据完整性 降低数据延迟 提高数据可用性 简化数据管理 保护数据安全

Oracle容灾备份策略涉及批量同步和增量复制，用于实时备份和迁移数据。具体步骤包括：1. 初始阶段的批量数据同步，支持快照和直接读取数据文件；2. 增量数据的实时更新，支持裸设备、文件系统及OCFS；3. SGA压缩传输及datafile实例管理，有效保障数据备份与安全。

Apache Kafka，作为分布式流平台，一直是开发者实时数据的首选工具。它支持高吞吐量和持久化消息队列，适合大数据生态下的数据传输和流。如果你需要构建高效的数据管道或流应用，Kafka 简直是必备工具。它的生产者和消费者模型清晰，数据生产者发布消息，消费者则订阅并，效率极高。通过《Kafka: The Definitive Guide》这本书，你可以了解 Kafka 的核心原理，掌握部署生产级 Kafka 集群的技巧，还能学到如何优化和维护 Kafka 系统。这本书还详细了 Kafka 的架构设计、事件驱动微服务的实现、以及在大数据环境下的最佳实践。如果你正在大量实时数据流，或者在微服务架

该数据实时统计了全球及中国各省市2020年以来的疫情情况。

Talend 的实时数据 Demo 还挺实用的，主要是基于官方的Talend Big Data Insights Cookbook做的实战场景。你要用到的是Real-Time Big Data Platform，注意哈，这不是开源版本，需要去官网下载 IDE。不过你懂的，国内访问慢，所以我就把资源搬过来了，方便直接用。 配置部分讲得比较细，包括数据接入、流程、实时推送等。对做实时流和大数据的同学来说，还挺有参考价值的。是你在用Kafka或Spark Streaming搞事情的时候，看这个文档会少踩不少坑。 如果你刚接触 Talend，建议先过一遍文档，再结合下面这些相关文章来拓展理解。比如这个