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最简单的方式就是购买一个etl工具，可以实现不同数据库之间的交流。再不行就做一个程序专门针对mysql与SQLserver之间数据的转换，反正也没有几个表，用hibernate（java），nhibernate（C#）二级缓存机制将表中字段转为一个个对象实现不同数据库之间的交流。
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首先介绍下 pt-stalk，它是 Percona-Toolkit 工具包中的一个工具，说起 PT 工具包大家都不陌生，平时常用的 pt-query-digest、 pt-online-schema-change 等工具都是出自于这个工具包，这里就不多介绍了。
pt-stalk 的主要功能是在出现问题时收集 OS 及 MySQL 的诊断信息，这其中包括：
1. OS 层面的 CPU、IO、内存、磁盘、网络等信息；
2. MySQL 层面的行锁等待、会话连接、主从复制，状态参数等信息。
而且 pt-stalk 是一个 Shell脚本，对于我这种看不懂 perl 的人来说比较友好，脚本里面的监控逻辑与监控命令也可以拿来参考，用于构建自己的监控体系。
三、使用
接着我们来看下如何使用这个工具。
pt-stalk 通常以后台服务形式监控 MySQL 并等待触发条件，当触发条件时收集相关诊断数据。
触发条件相关的参数有以下几个：
function：
∘ 默认为 status，代表监控 SHOW GLOBAL STATUS 的输出；
∘ 也可以设置为 processlist，代表监控 show processlist 的输出；
variable：
∘ 默认为 Threads_running，代表 监控参数，根据上述监控输出指定具体的监控项；
threshold：
∘ 默认为 25，代表 监控阈值，监控参数超过阈值，则满足触发条件；
∘ 监控参数的值非数字时，需要配合 match 参数一起使用，如 processlist 的 state 列；
cycles：
∘ 默认为 5，表示连续观察到五次满足触发条件时，才触发收集；
连接参数：host、password、port、socket。
其他一些重要参数：
iterations：该参数指定 pt-stalk 在触发收集几次后退出，默认会一直运行。
run-time：触发收集后，该参数指定收集多长时间的数据，默认 30 秒。
sleep：该参数指定在触发收集后，sleep 多久后继续监控，默认 300 秒。
interval：指定状态参数的检查频率，判断是否需要触发收集，默认 1 秒。
dest：监控数据存放路径，默认为 /var/lib/pt-stalk。
retention-time ：监控数据保留时长，默认 30 天。
daemonize：以后台服务运行，默认不开启。
log：后台运行日志，默认为 /var/log/pt-stalk.log。
collect：触发发生时收集诊断数据，默认开启。
∘ collect-gdb：收集 GDB 堆栈跟踪，需要 gdb 工具。
∘ collect-strace：收集跟踪数据，需要 strace 工具。
∘ collect-tcpdump：收集 tcpdump 数据，需要 tcpdump 工具。
实现两个Mysql数据库之间同步同步原理：
MySQL 为了实现replication 必须打开bin-log 项，也是打开二进制的MySQL 日志记录选项。MySQL 的bin log 二
进制日志，可以记录所有影响到数据库表中存储记录内容的sql 操作，如insert / update / delete 操作，而不记录
select 这样的操作。因此，我们可以通过二进制日志把某一时间段内丢失的数据可以恢复到数据库中（如果二进制日
志中记录的日志项，包涵数据库表中所有数据，那么， 就可以恢复本地数据库的全部数据了）。 而这个二进制日志，
如果用作远程数据库恢复，那就是replication 了。这就是使用replication 而不用sync 的原因。这也是为什么要设
置bin-log = 这个选项的原因。
在同步过程中，最重要的同步参照物，就是同步使用那一个二进制日志文件，从那一条记录开始同步。下面就介绍
下怎样实现两个Mysql数据库之间的主从同步。
一、 概述
MySQL从3.23.15版本以后提供数据库复制（replication）功能，利用该功能可以实现两个数据库同步、主从模式、
互相备份模式的功能。本文档主要阐述了如何在linux系统中利用mysql的replication进行双机热备的配置。
二、 环境
操作系统：Linux 2.6.23.1-42.fc8 # SMP（不安装XEN）
Mysql版本：5.0.45-4.fc8
设备环境：PC（或者虚拟机）两台
三、 配置
数据库同步复制功能的设置都在MySQL的配置文件中体现，MySQL的配置文件（一般是my.cnf）：在本环境下
为/etc/my.cnf。
3.1 设置环境：
IP的设置：
A主机 IP：10.10.0.119
Mask：255.255.0.0
B主机 IP：10.10.8.112
Mask：255.255.0.0
在IP设置完成以后，需要确定两主机的防火墙确实已经关闭。可以使用命令service iptables status查看防火墙状态
。如果防火墙状态为仍在运行。使用service iptables stop来停用防火墙。如果想启动关闭防火墙，可以使用setup命
令来禁用或定制。
最终以两台主机可以相互ping通为佳。
3.2 配置A主(master) B从(slave)模式
3.2.1 配置A 为master
1、增加一个用户同步使用的帐号：
GRANT FILE ON *.* TO ‘backup’@'10.10.8.112' IDENTIFIED BY ‘1234’;
GRANTREPLICATION SLAVE ON *.* TO ‘backup’@'10.10.8.112' IDENTIFIED BY ‘1234’;
赋予10.10.8.112也就是Slave机器有File权限，只赋予Slave机器有File权限还不行，还要给它REPLICATION SLAVE的权
限才可以。
2、增加一个数据库作为同步数据库：
create databbse test;
3、创建一个表结构：
create table mytest (username varchar(20),password varchar(20));
4、修改配置文件：
修改A的/etc/my.cnf文件，在my.cnf配置项中加入下面配置：
server-id = 1 #Server标识
log-bin
binlog-do-db=test #指定需要日志的数据库
5、重起数据库服务：
service mysqld restart
查看server-id：
show variable like ‘server_id’；
实例：
mysql show variables like 'server_id';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| server_id | 1 |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
6、用show master status/G命令看日志情况。
正常为：
mysql show master status/G
*************************** 1. row ***************************
File: mysqld-bin.000002
positiion: 198
Binlog_Do_DB: test,test
Binlog_Ignore_DB:
1 row in set (0.08 sec)
3.2.2 配置B 为slave
1、增加一个数据库作为同步数据库：
create databbse test;
2、创建一个表结构：
create table mytest (username varchar(20),password varchar(20));
3、修改配置文件：
修改B的/etc/my.cnf文件，在my.cnf配置项中加入下面配置：
server-id=2
master-host=10.10. 0.119
master-user=backup #同步用户帐号
master-password=1234
master-port=3306
master-connect-retry=60 #预设重试间隔60秒
replicate-do-db=test #告诉slave只做backup数据库的更新
5、重起数据库服务：
service mysqld restart
查看server-id：
show variables like ‘server_id’；
实例：
mysql show variables like 'server_id';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| server_id | 2 |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
6、用show slave status/G命令看日志情况。
正常为：
mysql show slave status/G
*************************** 1. row ***************************
Slave_IO_State: Waiting for master to send event
Master_Host: 10.10.0.119
Master_User: backup
Master_Port: 3306
Connect_Retry: 60
Master_Log_File: mysqld-bin.000001
Read_Master_Log_Pos: 98
Relay_Log_File: mysqld-relay-bin.000003
Relay_Log_Pos: 236
Relay_Master_Log_File: mysqld-bin.000001
Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes
Replicate_Do_DB: test,test
Replicate_Ignore_DB:
Replicate_Do_Table:
Replicate_Ignore_Table:
Replicate_Wild_Do_Table:
Replicate_Wild_Ignore_Table:
Last_Errno: 0
Last_Error:
Skip_Counter: 0
Exec_Master_Log_Pos: 98
Relay_Log_Space: 236
Until_Condition: None
Until_Log_File:
Until_Log_Pos: 0
Master_SSL_Allowed: No
Master_SSL_CA_File:
Master_SSL_CA_Path:
Master_SSL_Cert:
Master_SSL_Cipher:
Master_SSL_Key:
Seconds_Behind_Master: 0
1 row in set (0.01 sec)
3.2.3 验证配置
分别使用insert, delete , update在A主机进行增删改查数据库；查看B主机的数据库是否与A主机一致；若一致，则配
置成功。
3.3双机互备模式
如果在A主机加入slave设置，在B主机加入master设置，则可以做B-A的同步。
1、在A主机的配置文件中 mysqld配置项加入以下设置：
master-host=10.10.8.112
master-user=backup
master-password=1234
replicate-do-db=test
master-connect-retry=10
2、在B的配置文件中 mysqld配置项加入以下设置：
log-bin
binlog-do-db=test
注意：当有错误产生时，*.err日志文件同步的线程退出，当纠正错误后，要让同步机制进行工作，运行slave
start。
重起A、B机器，则可以实现双向的热备份。
总之，成功完成以上配置后，在主服务器A的test库里添加数据或删除数据，在从服务器B的test库里马上也能
看到相应的变更。两台服务器的同步操作可以说是瞬间完成的。
MYSQL数据如何实时备份
依次单击:开始--程序--Microsoft SQL Server--企业管理器--SQL Server组--管理--数据库维护计划
在右侧空白处右键单击,新建维护计划--勾选要备份的数据库--下一步
指定数据库备份计划--调度--单击"更改"--设置备份的时间,备份周期--下一步
每日频率即是每天什么时间开始进行备份
发生频率即是执行的周期
指定备份磁盘目录--修改"使用此目录"的路径作为备份数据库的存放路径.勾选删除早于此时间的文件,我这里选择一周,即是数据库备份文件把一周前的进行删除
给此任务计划填写一个名字:back 2单击"完成",就可以在数据库维护计划中看到刚才新建的计划.
注意事项
一定要开启sql server agent服务
kettle是一个ETL工具，ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）。
kettle中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
所以他的重心是用于数据
oozie是一个工作流，Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序。
oozie工作流中是有数据流动的，但是重心是在于工作流的定义。
二者虽然都有相关功能及数据的流动，但是其实用途是不一样的。
查看帮助
列举出所有linux上的数据库
列举出所有Window上的数据库
查看数据库下的所有表
（1）确定mysql服务启动正常
查询控制端口和查询进程来确定，一下两种办法可以确认mysql是否在启动状态
办法1：查询端口
MySQL监控的TCP的3306端口，如果显示3306，证明MySQL服务在运行中
办法二：查询进程
可以看见mysql的进程
没有指定数据导入到哪个目录，默认是/user/root/表名
原因:
如果表中有主键,m的值可以设置大于1的值;如果没有主键只能将m值设置成为1;或者要将m值大于1,需要使用--split-by指定一个字段
设置了-m 1 说明只有一个maptask执行数据导入,默认是4个maptask执行导入操作,但是必须指定一个列来作为划分依据
导入数据到指定目录
在导入表数据到HDFS使用Sqoop导入工具，我们可以指定目标目录。使用参数 --target-dir来指定导出目的地，使用参数—delete-target-dir来判断导出目录是否存在，如果存在就删掉
查询导入
提示：must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause。
where id =1 匹配条件
$CONDITIONS：传递作用。
如果 query 后使用的是双引号，则 $CONDITIONS前必须加转义符，防止 shell 识别为自己的变量。
--query时不能使用--table一起使用
需要指定--target-dir路径
导入到hdfs指定目录并指定要求
数据导出储存方式（数据存储文件格式---（ textfil parquet）--as-textfileImports data as plain text (default)--as-parquetfile Imports data to Parquet Files）
导入表数据子集到HDFS
sqoop导入blob数据到hive
对于CLOB，如xml文本，sqoop可以迁移到Hive表，对应字段存储为字符类型。
对于BLOB，如jpg图片，sqoop无法直接迁移到Hive表，只能先迁移到HDFS路径，然后再使用Hive命令加载到Hive表。迁移到HDFS后BLOB字段存储为16进制形式。
2.1.3导入关系表到Hive
第一步:导入需要的jar包
将我们mysql表当中的数据直接导入到hive表中的话，我们需要将hive的一个叫做hive-exec-1.1.0-cdh5.14.0.jar的jar包拷贝到sqoop的lib目录下
第二步:开始导入
导入关系表到hive并自动创建hive表
们也可以通过命令来将我们的mysql的表直接导入到hive表当中去
通过这个命令，我们可以直接将我们mysql表当中的数据以及表结构一起倒入到hive当中去
--incremental 增量模式。
append id 是获取一个某一列的某个值。
lastmodified “2016-12-15 15：47：35” 获取某个时间后修改的所有数据
-append 附加模式
-merge-key id 合并模式
--check-column 用来指定一些列，可以去指定多个列；通常的是指定主键id
--last -value 从哪个值开始增量
==注意:增量导入的时候,一定不能加参数--delete-target-dir 否则会报错==
第一种增量导入方式(不常用)
1.Append方式
使用场景：有个订单表，里面每个订单有一个唯一标识的自增列id，在关系型数据库中以主键的形式存在。之前已经将id在0-1000之间的编号的订单导入到HDFS 中；如果在产生新的订单，此时我们只需指定incremental参数为append，--last-value参数为1000即可，表示只从id大于1000后开始导入。
（1）创建一个MySQL表
（2）创建一个hive表（表结构与mysql一致）
注意：
append 模式不支持写入到hive表中
2.lastModify方式
此方式要求原有表有time字段，它能指定一个时间戳，让sqoop把该时间戳之后的数据导入到HDFS；因为后续订单可能状体会变化，变化后time字段时间戳也会变化，此时sqoop依然会将相同状态更改后的订单导入HDFS，当然我们可以只当merge-key参数为order-id，表示将后续新的记录和原有记录合并。
# 将时间列大于等于阈值的数据增量导入HDFS
使用 lastmodified 方式导入数据，要指定增量数据是要 --append（追加）还是要 --merge-key（合并）last-value 指定的值是会包含于增量导入的数据中。
第二种增量导入方式(推荐)
==通过where条件选取数据更加精准==
2.1.5从RDBMS到HBase
会报错
原因：sqoop1.4.6 只支持 HBase1.0.1 之前的版本的自动创建 HBase 表的功能。
解决方案：手动创建 HBase 表
导出前，目标表必须存在与目标数据库中
默认操作是将文件中的数据使用insert语句插入到表中
数据是在HDFS当中的如下目录/sqoop/emp，数据内容如下
第一步：创建MySQL表
第二步：执行导出命令
通过export来实现数据的导出，将hdfs的数据导出到mysql当中去
全量导出
增量导出
更新导出
总结:
参数介绍
--update-key 后面也可以接多个关键字列名，可以使用逗号隔开，Sqoop将会匹配多个关键字后再执行更新操作。
--export-dir 参数配合--table或者--call参数使用，指定了HDFS上需要将数据导入到MySQL中的文件集目录。
--update-mode updateonly和allowinsert。 默认模式为updateonly，如果指定--update-mode模式为allowinsert，可以将目标数据库中原来不存在的数据也导入到数据库表中。即将存在的数据更新，不存在数据插入。
组合测试及说明
1、当指定update-key，且关系型数据库表存在主键时：
A、allowinsert模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也导入到数据库表；
B、updateonly模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也不导入到数据库表；
2、当指定update-key，且关系型数据库表不存在主键时：
A、allowinsert模式时，为全部数据追加导入到数据库表；
B、updateonly模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也不导入到数据库表；
3、当不指定update-key，且关系型数据库表存在主键时：
A、allowinsert模式时，报主键冲突，数据无变化；
B、updateonly模式时，报主键冲突，数据无变化；
4、当不指定update-key，且关系型数据库表不存在主键时：
A、allowinsert模式时，为全部数据追加导入到数据库表；
B、updateonly模式时，为全部数据追加导入到数据库表；
实际案例:
(1)mysql批量导入hive
使用shell脚本：
笔者目前用sqoop把mysql数据导入到Hive中，最后实现命令行导入，sqoop版本1.4.7，实现如下
最后需要把这个导入搞成job，每天定时去跑，实现数据的自动化增量导入，sqoop支持job的管理，可以把导入创建成job重复去跑，并且它会在metastore中记录增值，每次执行增量导入之前去查询
创建job命令如下
创建完job就可以去执行它了
sqoop job --exec users
可以把该指令设为Linux定时任务，或者用Azkaban定时去执行它
hive导出到MySQL时，date类型数据发生变化？
问题原因：时区设置问题，date -R查看服务器时间，show VARIABLES LIKE "%time_zone"查看Mysql时间，system并不表示中国的标准时间，要将时间设置为东八区
（1）：对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比，以供技术选型参考。总体来说，ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。
（2）：功能：
两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务；
两者均可以定时执行工作流任务；
（3）：工作流定义：
Azkaban使用Properties文件定义工作流；
Oozie使用XML文件定义工作流；
（4）：工作流传参：
Azkaban支持直接传参，例如${input}；
Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}；
（5）：定时执行：
Azkaban的定时执行任务是基于时间的；
Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据；
（6）：资源管理：
Azkaban有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读/写/执行等操作；
Oozie暂无严格的权限控制；
（7）：工作流执行：
Azkaban有两种运行模式，分别是solo server mode(executor server和web server部署在同一台节点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点)；
Oozie作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流；
（8）：工作流管理：
Azkaban支持浏览器以及ajax方式操作工作流；
Oozie支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流；
浏览器页面访问
使用Oozie时通常整合hue,用户数据仓库调度
就是刚才选择的脚本
脚本里需要的参数，尽量设置为动态自动获取，如 ${date}
第一步的参数是所有文件和当天日期，后面的只需要日期，最后一步是导出所有结果，相应填入
添加文件和设置相应参数
运行后会有状态提示页面，可以看到任务进度
点击调度任务的页面情况
修改定时任务名和描述
添加需要定时调度的任务
sm-workflow的参数都是写死的，没有设置动态，这里的下拉列表就不会有可选项。
设置参数
将sm-workflow的日期修改为 ${do_date}，保存
进入定时计划sm-dw中，会看到有参数 do_date
填入相应参数，前一天日期
Oozie常用系统常量
当然，也可以通过这样将参数传入workflow任务中，代码或者shell中需要的参数。
如，修改sm-workflow 中的 sqoop_import.sh，添加一个参数 ${num}。
编辑文件（需要登陆Hue的用户有对HDFS操作的权限），修改shell中的一个值为参数，保存。
在workflow中，编辑添加参数 ${num} ，或者num=${num} 保存。
进入schedule中，可以看到添加的参数，编辑输入相应参数即可。
Bundle统一管理所有定时调度，阶段划分：Bundle Schedule workflow
mysql 数据库，更新字段语句：
一、UPDATE：
UPDATE的功能是更新表中的数据。这的语法和INSERT的第二种用法相似。必须提供表名以及SET表达式，在后面可以加WHERE以限制更新的记录范围。
UPDATE table_anem SET column_name1 = value1, column_name2 = value2, ...
WHERE ... 。
如下面的语句将users表中id等于123的记录的age改为24。
UPDATE users SET age = 24 WHERE id = 123。
同样，可以使用UPDATE更新多个字段的值 UPDATE users SET age = 24, name = 'Mike' WHERE id = 123。
上面的UPDATE语句通过WHERE指定一个条件，否则，UPDATE将更新表中的所有记录的值。