通过DTS将RDS的数据实时同步至DataHub

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介:

准备工作

  • 创建一个数据库和表,您可以选择使用阿里云的RDS数据库,也可以在本地服务器上自建数据库。本案例以华东1区的RDS MySQL数据库为例,数据库表的名称为datav_test,字段及数据如下图所示。

  • 登录阿里云Datahub控制台,选择华东1,单击创建Project,创建一个Datahub项目(本案例的项目名称为dts_test)。

数据同步

  1. 进入阿里云DTS控制台,单击左侧菜单栏中的数据同步
  2. 单击创建同步作业,购买数据传输服务实例,配置如下图所示。

注意

 - **源实例**选择**MySQL**,**目标实例**选择**Datahub**。
 - 源实例区域和目标实例区域以及同步作业实例区域需保持一致。
  1. 购买成功后,返回控制台,单击实例右侧的配置同步链路
  2. 选择同步通道的源及目标实例,如下图所示,完成后单击授权白名单并进入下一步

  1. 选择同步对象。选择需要同步的表,单击 > 图标按钮。

  1. 单击预检查并启动,启动预检查。如果预检查成功,系统会显示如下对话框。

  1. 单击关闭,返回数据同步页面,单击页面右上角的刷新,查看实例状态。此时正常情况下,实例状态应该显示为初始化中

说明:初始化的时间依赖于同步表的数量大小。

  1. 当初始化完成后,同步链路即进入同步中的状态,此时源跟目标实例的同步链路才真正建立完成。单击页面右上角的刷新,查看实例的同步概况。

  1. 进入阿里云Datahub控制台,单击项目右侧的查看,进入Topic页面,可以看到已经同步完成的表的名称即为topic的名称。

  1. 单击topic右侧的查看,选择Schema,查看已经同步完成的表的结构。

数据采集

说明:由于Datahub同步的是增量数据,因此您必须在数据库中增加一条或多条数据,才能同步到Datahub中。此案例采用手动插入数据的方式,仅作为参考,在实际应用中,您表中的数据应该是实时写入的。

  1. 登录您的数据库,在表中插入一条数据,如下图所示。

  1. 回到阿里云Datahub控制台,单击topic右侧的查看,选择Shards
  2. 单击某个shard右侧的数据抽样
  3. Shard数据抽样页面,指定一个时间(该时间要小于等于最新数据时间,否则无法抽取数据),单击抽样,查看数据同步结果。

常见问题

  1. DTS 数据同步失败,如何处理?

可能原因:同步链路规格配置不合适导致。

解决方法:参考数据同步规格说明,选择合适的规格,重新创建同步作业。

  1. Datahub 中单击数据抽样,抽样数据为空,如何处理?

可能原因:

  • 指定的时间大于最新数据时间
  • 数据库中不存在增量数据。

解决方法:

  1. 在进行数据抽样时,设置指定的时间小于等于最新数据时间,再次单击抽样,查看数据是否为空。

    • 是,执行下一步。
    • 否,问题解决。
  2. 在您的数据库中插入一条或多条数据,重新回到Datahub控制台,对数据进行抽样。

    如果问题仍然无法解决,请在控制台上提交工单,或者直接联系阿里云技术支持工程师。
    

(本文作者为阿里云大数据产品文档工程师)

相关文章
|
19天前
|
canal 消息中间件 关系型数据库
Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
【9月更文挑战第1天】Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
115 4
|
27天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
RDS MySQL灾备服务协同解决方案构建问题之数据库备份数据的云上云下迁移如何解决
RDS MySQL灾备服务协同解决方案构建问题之数据库备份数据的云上云下迁移如何解决
|
3天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
技术解析:MySQL中取最新一条重复数据的方法
以上提供的两种方法都可以有效地从MySQL数据库中提取每个类别最新的重复数据。选择哪种方法取决于具体的使用场景和MySQL版本。子查询加分组的方法兼容性更好,适用于所有版本的MySQL;而窗口函数方法代码更简洁,执行效率可能更高,但需要MySQL 8.0及以上版本。在实际应用中,应根据数据量大小、查询性能需求以及MySQL版本等因素综合考虑,选择最合适的实现方案。
22 6
|
3天前
|
关系型数据库 MySQL 数据处理
针对MySQL亿级数据的高效插入策略与性能优化技巧
在处理MySQL亿级数据的高效插入和性能优化时,以上提到的策略和技巧可以显著提升数据处理速度,减少系统负担,并保持数据的稳定性和一致性。正确实施这些策略需要深入理解MySQL的工作原理和业务需求,以便做出最适合的配置调整。
25 6
|
22天前
|
SQL 存储 缓存
MySQL是如何保证数据不丢失的?
文章详细阐述了InnoDB存储引擎中Buffer Pool与DML操作的关系。在执行插入、更新或删除操作时,InnoDB为了减少磁盘I/O,会在Buffer Pool中缓存数据页进行操作,随后将更新后的“脏页”刷新至磁盘。为防止服务宕机导致数据丢失,InnoDB采用了日志先行(WAL)机制,通过将DML操作记录为Redo Log并异步刷新到磁盘,结合双写机制和合理的日志刷新策略,确保数据的持久性和一致性。尽管如此,仍需合理配置参数以平衡性能与数据安全性。
MySQL是如何保证数据不丢失的?
|
19天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
|
20天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL Server、MySQL、PostgreSQL:主流数据库SQL语法异同比较——深入探讨数据类型、分页查询、表创建与数据插入、函数和索引等关键语法差异,为跨数据库开发提供实用指导
【8月更文挑战第31天】SQL Server、MySQL和PostgreSQL是当今最流行的关系型数据库管理系统,均使用SQL作为查询语言,但在语法和功能实现上存在差异。本文将比较它们在数据类型、分页查询、创建和插入数据以及函数和索引等方面的异同,帮助开发者更好地理解和使用这些数据库。尽管它们共用SQL语言,但每个系统都有独特的语法规则,了解这些差异有助于提升开发效率和项目成功率。
88 0
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
数据库空间之谜:彻底解决RDS for SQL Server的空间难题
【8月更文挑战第16天】在管理阿里云RDS for SQL Server时,合理排查与解决空间问题是确保数据库性能稳定的关键。常见问题包括数据文件增长、日志文件膨胀及索引碎片累积。利用SQL Server的动态管理视图(DMV)可有效监测文件使用情况、日志空间及索引碎片化程度。例如,使用`sp_spaceused`检查文件使用量,`sys.dm_db_log_space_usage`监控日志空间,`sys.dm_db_index_physical_stats`识别索引碎片。同时,合理的备份策略和文件组设置也有助于优化空间使用,确保数据库高效运行。
41 2
|
1月前
|
关系型数据库 数据库 数据安全/隐私保护
"告别繁琐!Python大神揭秘:如何一键定制阿里云RDS备份策略,让数据安全与效率并肩飞,轻松玩转云端数据库!"
【8月更文挑战第14天】在云计算时代,数据库安全至关重要。阿里云RDS提供自动备份,但标准策略难以适应所有场景。传统手动备份灵活性差、管理成本高且恢复效率低。本文对比手动备份,介绍使用Python自定义阿里云RDS备份策略的方法,实现动态调整备份频率、集中管理和智能决策,提升备份效率与数据安全性。示例代码演示如何创建自动备份任务。通过自动化与智能化备份管理,支持企业数字化转型。
37 2
|
19天前
|
存储 C# 关系型数据库
“云端融合:WPF应用无缝对接Azure与AWS——从Blob存储到RDS数据库,全面解析跨平台云服务集成的最佳实践”
【8月更文挑战第31天】本文探讨了如何将Windows Presentation Foundation(WPF)应用与Microsoft Azure和Amazon Web Services(AWS)两大主流云平台无缝集成。通过具体示例代码展示了如何利用Azure Blob Storage存储非结构化数据、Azure Cosmos DB进行分布式数据库操作;同时介绍了如何借助Amazon S3实现大规模数据存储及通过Amazon RDS简化数据库管理。这不仅提升了WPF应用的可扩展性和可用性,还降低了基础设施成本。
42 0