跨集群数据同步

跨平台数据同步的利器就是Oracle Golden Gate。模块化架构，实时抽取数据，搞高可用或者多地容灾的都爱用。你要是做数据库同步，这套工具确实蛮香。数据复制、抽取、加载这些功能都分开搞，职责清晰，用起来也不绕。像Extract负责捕获数据变更，Replicat负责应用，架构一眼就看得懂。它对数据库的支持挺全的，Oracle、MySQL、SQL Server啥的都能搞。是异构数据同步，用它省心不少。如果你要搬个大库，比如从 MySQL 迁 Oracle，直接上 Golden Gate，省不少事。哦对了，官方文档也良心，直接去这下载就行：Golden Gate 资源，内容挺全的，从入门到实

Oracle数据库在不同实例间实现数据同步是一项关键技术，它允许用户在多台计算机上保持数据一致性。

深入探讨了阿里巴巴开源的分布式数据库同步系统 Otter，并着重阐述其在解决跨机房数据库同步问题上的应用。文章首先介绍了数据库异地同步的背景和挑战，尤其针对 MySQL 和 Oracle 数据库在跨机房环境下的数据同步需求进行了分析。随后，文章详细介绍了 Otter 的架构设计、核心功能以及实现原理，并结合实际案例展示了 Otter 如何解决中美异地机房数据库同步的难题。最后，文章总结了 Otter 的优势和不足，并展望了其未来发展方向。

在MSSQL中进行MySQL数据库之间数据同步，涉及到两种不同类型数据库表的数据同步。详细包括MSSQL中创建dblink和远程连接的步骤。

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。

在现代大数据处理场景中，为了提高效率和资源利用率，通常会使用多种数据库技术构建系统架构。ElasticSearch和MongoDB作为流行的数据库技术，分别在搜索、实时分析和文档存储方面具有显著优势。详细介绍如何在Linux环境下安装配置ElasticSearch和MongoDB，实现它们在分布式集群环境下的数据同步。通过ElasticSearch River插件，可以轻松实现从MongoDB到ElasticSearch的数据导入和索引建立。

随着数据量增加和业务扩展，确保数据库服务高可用性变得至关重要。在诸多解决方案中，利用Patroni搭建基于StandbyCluster的跨数据中心(PostgreSQL集群，简称DC)的高可用架构尤为常见。该架构支持主从集群间的单向数据同步，能在某数据中心故障时快速切换至另一数据中心继续服务。

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.

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。

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。