Di market dengan popularitas analytics streaming yang semakin populer, sangatlah penting untuk mengoptimalkan pemrosesan data sehingga Anda bisa mengurangi biaya dan memastikan kualitas serta integritas data. Salah satu pendekatannya adalah dengan fokus bekerja hanya pada data yang berubah, bukan semua data yang ada. Di sinilah change data capture (CDC) berguna. CDC adalah teknik yang memungkinkan pendekatan teroptimalkan ini.
Kami yang bekerja di Dataflow, layanan pemrosesan data streaming Google Cloud, mengembangkan contoh solusi yang memungkinkan Anda menyerap streaming data yang berubah yang berasal dari segala jenis database MySQL versi 5.6 ke atas (dikelola-sendiri, lokal, dll.), dan menyinkronkannya ke set data di BigQuery.
Kami menyediakan solusi ini dalam repositori publik template Dataflow. Anda bisa menemukan petunjuk tentang cara menggunakan template ini di bagian
README repo GitHub.
CDC menyediakan representasi data yang telah berubah dalam streaming, yang memungkinkan komputasi dan pemrosesan untuk berfokus secara khusus pada data yang berubah. CDC bisa diterapkan untuk banyak kasus penggunaan. Beberapa contohnya meliputi replikasi database penting, optimalisasi tugas analytics real-time, penghapusan cache, sinkronisasi antara penyimpanan data transaksional dan penyimpanan bertipe data warehouse, dan banyak lagi.
Bagaimana solusi CDC Dataflow memindahkan data dari MySQL ke BigQuery
Solusi yang diterapkan, ditunjukkan di bawah ini, berfungsi dengan database MySQL apa pun, yang dipantau dengan konektor yang kami kembangkan berdasarkan Debezium. Konektor menyimpan metadata tabel menggunakan Data Catalog (layanan manajemen metadata skalabel Google) dan mendorong update ke Pub/Sub (teknologi perpesanan dan penyerapan streaming native Google Cloud). Pipeline Dataflow kemudian mengambil update dari Pub/Sub dan menyinkronkan database MySQL dengan set data BigQuery.
Solusi ini mengandalkan
Debezium, yang merupakan fitur open source sempurna untuk CDC. Kami mengembangkan konektor yang bisa dikonfigurasi berdasarkan teknologi ini dan dapat dijalankan secara lokal atau di lingkungan Kubernetes Anda sendiri untuk mendorong perubahan data ke Pub/Sub.
If you are a lover of soccer games and sport, you cannot ignore this game. retro bowl unblocked a relaxing games you can play for free online. This is great fun, and good for your health!
ReplyDeleteWhat about this spades online? You should try it, I think it's great
ReplyDeleteLeading Virtual Try-On tool embeds seamlessly in your site
ReplyDeleteThis comment has been removed by the author.
ReplyDeleteMulailah dengan mengambil data dari Immaculate Grid dalam format yang sesuai untuk diimpor ke BigQuery. Anda dapat menggunakan perintah SQL atau alat lain seperti MySQL Workbench untuk melakukan eksport data dalam format CSV atau JSON.
ReplyDeleteMemindahkan data dari MySQL ke BigQuery dapat dilakukan dengan beberapa langkah berikut:
ReplyDelete1. **Ekspor Data dari MySQL**: Pertama, Anda perlu mengekspor data dari MySQL ke format yang dapat dibaca oleh BigQuery. Anda bisa menggunakan alat seperti mysqldump untuk mengekspor data ke dalam format CSV, JSON, atau Avro.
2. **Sinkronisasi Data**: Jika Anda perlu mempertahankan sinkronisasi antara MySQL dan BigQuery, Anda bisa menggunakan alat sinkronisasi data seperti Apache NiFi, Apache Kafka, atau Dataflow dari Google Cloud Platform (GCP). Ini akan memastikan bahwa data yang baru dimasukkan ke MySQL juga disalin ke BigQuery.
3. **Impor Data ke BigQuery**: Setelah Anda memiliki data dalam format yang sesuai, Anda dapat mengimpornya ke BigQuery menggunakan antarmuka pengguna BigQuery di konsol GCP atau melalui perintah CLI menggunakan alat seperti `bq` (Google Cloud SDK).
4. **Konfigurasi Skema**: Pastikan untuk memeriksa dan mengonfigurasi skema tabel BigQuery sesuai dengan struktur data yang Anda impor. BigQuery mendukung berbagai jenis skema, termasuk skema yang fleksibel dan nested.
5. **Uji Data**: Setelah data berhasil diimpor, lakukan pengujian untuk memastikan bahwa ehsaas8171bisp.com data terbaca dengan benar dan sesuai dengan yang diharapkan di BigQuery.
6. **Lakukan Sinkronisasi Berkelanjutan (Opsional)**: Jika Anda menggunakan alat sinkronisasi data, pastikan untuk memantau dan mengelola sinkronisasi data secara berkelanjutan untuk memastikan konsistensi antara MySQL dan BigQuery.
Perlu diingat bahwa selama proses ini, Anda perlu mempertimbangkan aspek keamanan, kinerja, dan biaya terkait onlinebillexpert.com dengan transfer dan penyimpanan data. Selain itu, pastikan untuk mengikuti praktik terbaik dalam manajemen data dan keamanan yang diperlukan untuk lingkungan produksi Anda.