ODI数据抽取实战：通知数据同步

ODI通知数据处理流程 步骤: 扫描通知接口表: 识别需要处理的通知数据。 提取通知时间: 从源表中抽取通知时间数据。 插入临时表: 将提取的通知时间数据插入到临时表中。 删除目标表数据: 根据临时表中的通知时间，删除目标表中对应时间段的数据。 更新目标表: 将临时表中的数据插入到目标表中，完成数据更新。

数据抽取通常从远程系统中提取数据，涉及各种方法，包括使用SQLPlus、OCI/ProC程序、Oracle UTIL_FILE、Oracle Export Utility等。

在ETL过程中，数据抽取是至关重要的第一步。目前市面上已有不少成熟的工具可以辅助完成这一任务，以下列举一些并进行简要对比： | 工具名称 | 主要功能 | 适用场景 ||---|---|---|| Sqoop | 关系型数据库数据导入导出 | Hadoop/Hive生态 || Flume | 实时数据采集和传输 | 日志收集、事件流处理 || Kafka Connect | 连接各种数据源和目标系统 | 构建数据管道 | 选择合适的工具需要根据具体的数据源、目标系统和性能需求等因素综合考量。

数据仓库抽取程序可以有效地将数据从高性能的联机事务处理系统中提取出来，以便在需要整体分析数据时与联机事务处理性能不冲突。通过数据仓库抽取程序，数据可以从联机事务处理环境中移出，从而改变数据管理的方式。

数据抽取是将数据从异构系统中提取到数据仓库或其他分析平台的过程。它涉及远程分布式提取模式，并使用各种方法，包括使用 SQLPlus、OCI、ProC、Oracle UTIL_FILE 和 Oracle Export Utility。

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主从复制概述 MySQL主从复制的核心在于数据同步和高可用性。通过主从复制，数据可以在主服务器与从服务器之间保持一致，使得主服务器的更新操作能够实时反映到从服务器上。 主从关系：主服务器主要负责处理写操作，而从服务器则接收并应用主服务器的更新。多个从服务器可组成一个主-从集群，支持部分或全量数据库的复制。 主要用途： 数据分布：实现地理分散的数据同步，加快访问速度，特别适合分布式系统。 负载平衡：将读操作分担给从服务器，减轻主服务器压力。 备份：通过从服务器进行定期备份，保障数据安全。 高可用性：主服务器故障时，从服务器无缝接管，保持业务连续。 MySQL主从复制工作流程 主服务器记录二进制日志：主服务器在每次事务提交前，将更改写入二进制日志，以供后续同步。 从服务器拷贝二进制日志：从服务器的I/O线程连接主服务器，获取并保存二进制日志到中继日志。 重做中继日志事件：从服务器的SQL线程读取中继日志并执行事件，完成同步。 MySQL主从服务器实战配置 安装MySQL服务器：在主机（如xuegod63）上执行yum install mysql-server -y，然后启动MySQL服务service mysqld start。 创建同步数据库：创建名为cd的数据库，设置测试表test1。 配置主服务器：编辑/etc/my.cnf配置文件，启用二进制日志（log-bin=mysqllog），设置服务器ID（server-id=1）及同步数据库（binlog-do-db=cd）。

Oracle ODI 是用于数据提取的工具。Oracle 11g 版本融合了 WLS 和 JDev，与 10g 相比有了重大变化。

ODI：Oracle Data Integrator是Oracle的一款数据集成工具，采用E-LT理念进行数据抽取和转换，类似于OWB的ETL设计理念。ODI的创新之处在于引入了知识模块的概念（Knowledge Module）。这使得ODI在数据管理和整合方面具有显著优势。