时间同步

配置时间同步的方式蛮多的，不过在做10gRAC 部署的时候，时间一不对齐，各种奇怪问题就来了，真让人头大。嗯，所以你最好在一开始就把NTP搞定。网络里要是已经有时间服务器，直接拿来用挺省事。要没有，也别慌，选个节点比如RAC1，装个 NTP 服务，资源占用少得可忽略，性能也不影响，响应也快，挺稳的。 我以前也踩过不少坑，比如每次节点重启后时间乱跳，用这个方式同步之后，基本稳如老狗。而且集群内就近同步，网络负担也减轻不少。如果你想进一步优化配置，下面这些文章也挺有参考价值的，顺手就能点开看看。

在大数据处理与ETL工作中，Kettle（Pentaho Data Integration，简称PDI）作为强大的工具，能够帮助用户设计、执行和调度复杂的数据转换任务。介绍了如何利用Kettle实现Oracle数据库中基于时间戳的数据增量同步。首先，通过技术进步，我们了解了时间戳增量同步的核心概念及其在数据处理中的优势。接下来，详细讲解了配置Kettle环境、创建数据库连接、获取最大时间戳、定义增量条件以及最终的数据抽取、转换和加载过程。通过这些步骤，用户可以有效地实现数据的定期增量同步，提升数据处理的效率。

这个项目提供了在Matlab平台上实现的设备同步方法，用于波长到时间映射和快速强度扫描。该程序基于Keysight 81960A紧凑型可调谐激光器和Keysight N7744A光多端口功率计，通过SCPI语言实现，适用于支持SCPI命令的激光器和光功率计。用户需在运行前修改设备地址。程序包含示例文件，可用于模拟和捕获1520 nm到1580 nm光响应。该代码快速记录光功率，特别适用于需要快速记录功能的应用。

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。