文件同步

同步 Hadoop 文件夹的命令还挺实用的，尤其是在多节点环境下部署时。像scp -r hadoop node51:~这种方式，直接把主节点上的复制到其他节点上，省事儿不少。嗯，命令不复杂，但一定要保证各节点的路径一致，不然容易出错。 Hadoop 的部署嘛，步骤还蛮多的，但只要思路清晰，搞起来也不算难。你只要先搭好主节点环境，再像上面那样同步过去，基本就八九不离十了。scp是挺好用的老工具，速度快，还支持递归，适合传一整个目录。 另外，如果你在 Windows 上搞 Hadoop 部署，也可以看看这篇Windows 平台 Hadoop 部署关键文件详解，讲得比较细，尤其是一些配置文件的，挺实

FTP 服务器的文件同步，其实你用动态脚本来搞，会省不少事。脚本写好之后，定时跑一下，就能把远程文件拉到本地，省去手动操作那一套，效率也高不少。像用Python写个自动连接、拉取、保存的逻辑，还挺。 你要是用Python，配合ftplib库，几行代码就能搞定连接和下载。甚至还能加点判断逻辑，比如只同步最近改动的文件，避免每次全量覆盖。 有些朋友还喜欢用kettle来做同步，这个工具对数据集成场景蛮友好，尤其是同步到数据库那种，像PostgreSQL这种就合适。顺带一提，Kettle 同步 FTP 数据到 PostgreSQL这篇文章还不错，建议看看。 同步场景也挺多的，比如搞ETL的，维护主从

canal 模拟 MySQL slave 节点, 通过 dump 命令实时获取 MySQL 增量数据, 并将其传输至 Kafka, 以支持流式数据分析.

MySQL复制技术: 异步、同步、半同步及无损解析 MySQL复制技术常用于构建高可用、可扩展数据库系统。几种常见的复制方式: 异步、同步、半同步以及无损复制, 各有其特点和适用场景。 1. 异步复制 (Asynchronous Replication) 主库执行完事务后立即返回，无需等待从库接收确认。 从库异步应用主库的变更，存在一定延迟。 优点：性能高，对主库性能影响小。 缺点：数据一致性较弱，存在数据丢失风险。 2. 同步复制 (Synchronous Replication) 主库执行完事务后，必须等待所有从库接收并应用变更后才返回。 所有服务器数据保持强一致性。 优点：数据一致

利用MySQL内置的数据同步机制，可以轻松实现数据库的单向复制和主从同步。如果需要双向同步，可先从A向B配置单向同步，再反向配置一次。

实现数据库的高可用性 确保数据的冗余和容灾

kafka-connect-oracle-1.0.jar 是从https://github.com/erdemcer/kafka-connect-oracle打出来的包，专门干一件事——从Oracle数据库往Kafka里倒数据。用过Kafka Connect的朋友应该知道，官方的JDBC Connector对Oracle支持比较基础，这个就相当于是个专门补强的。部署也简单，丢到connectors目录，改下worker配置，直接就能跑。

三星的，其实就是个连接电脑和三星手机的中间件。你装上它，手机插上 USB 线，驱动能自动装好，传文件也顺畅，连备份都能一键搞定，挺省事的。尤其你手头有老款 Galaxy，Kies 基本就是标配。用它的时候，注意一下驱动兼容问题，装不上就是驱动没配好。你可以看看这个USB 驱动安装指南，挺实用的，能帮你快速搞定。还有就是，配合Root 工具一起用的话也挺方便，像你想备份系统数据或者刷个包啥的，Root 工具的用法你可以看看，挺详细的。数据多的时候同步功能也派上用场，比如你要把联系人、短信从旧手机搬到新手机，不用第三方 App 就能搞定。Kies 有一套自己的数据库同步逻辑，不太折腾人。啦，它现在

DBSync数据同步工具助力实现不同类型数据库间的数据同步，目前已支持Access、SQL Server、Oracle、DB2、Sybase 11-15和MySQL数据库。借助软件提供的ODBC同步功能，可间接实现对FireBird、INTERBASE等数据库的支持。 该版本新增了对二进制字段同步的支持，未来版本将逐步扩展对更多数据库类型的支持。 DBSync还提供批量脚本更新功能，用户可根据界面定义的规范进行操作。该工具支持计划同步、增量同步和两表记录一致性维护等同步方式。 DBSync为开发人员提供二次开发接口，方便配置需要同步的数据。新增的快速事务处理功能可实现百万级数据记录的同步能力。

Linux 下的 DataX 数据同步脚本，蛮适合用来搞定两台能互通服务器之间的数据库表同步。文件名叫aaa.json，配置简单明了，调试起来也方便，不用太折腾。 DataX是阿里开源的离线数据同步工具，支持多种数据源对接，MySQL、Oracle、PostgreSQL 你都能用上。这个脚本的思路也比较清晰，就是把源库和目标库的连接信息写好，再列出要同步的表就行。 用过你就知道，它适合那种“我不想写代码，但又想批量搬数据”的场景。比如你在搞数据库迁移，或者多个环境要保持表数据一致，就合适。配置项里像jdbcUrl、username、password这些都常见，DataX 自己传输逻辑，嗯……挺