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工作记录之ORacleSQL报错:oracle ORA-01476:divisor is equal to zero
com.alibaba.datax.common.exception.DataXException: Code:[Framework-14], Description:[DataX传输脏数据超过用户预期,该错误通常是由于源端数据存在较多业务脏数据导致,请仔细检查DataX汇报的脏数据日志信息, 或者您可以适当调大脏数据阈值 .]. - 脏数据条数检查不通过,限制是[0]条,但实际上捕获了[42]条.
图解 DataX 核心设计原理
前段时间我在 K8s 相关文章中有提到过数据同步的项目,该项目就是基于 DataX 内核构建的,由于公司数据同步的需求,还需要在 DataX 原有的基础上支持增量同步功能,同时支持分布式调度,在「使用 K8s 进行作业调度实战分享」这篇文章中已经详细描述其中的实现。
聊聊 datax 的 OceanBase 数据同步插件 ||批处理参数 rewriteBatchedStatements=true&useCursorFetch=true
聊聊 datax 的 OceanBase 数据同步插件 分析下批处理参数 rewriteBatchedStatements=true&useCursorFetch=true 对大规模数据读写的性能影响
DataX:数据同步的超音速英雄!阿里开源工具带你飞越数据传输的银河系,告别等待和故障的恐惧!快来见证这一数据工程的奇迹!
【8月更文挑战第13天】DataX是由阿里巴巴开源的一款专为大规模数据同步设计的工具,在数据工程领域展现强大竞争力。它采用插件化架构,支持多种数据源间的高效迁移。相较于Apache Sqoop和Flume,DataX通过并发写入和流处理实现了高性能同步,并简化了配置流程。DataX还支持故障恢复,能够在同步中断后继续执行,节省时间和资源。这些特性使其成为构建高效可靠数据同步方案的理想选择。
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6月前
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来自: 云存储
覆盖迁移工具选型、增量同步策略与数据一致性校验
本文深入解析数据迁移核心挑战,涵盖工具选型、增量同步优化与一致性校验三大关键环节,结合实战案例与代码方案,助开发者规避风险,实现高效可靠迁移。
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