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问题背景
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可能会用到的部分数据库：
- PostgreSQL -> Gbase
- PostgreSQL -> PostgreSQL
- MySQL -> PostgreSQL
- Gaussdb -> Gbase
- 数据量：每张表 1000 万~10 亿，部分表数据量在 25 亿+以上的量级
当前使用方案
- xxl_job + datax
遇到的问题
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稳定性：
- 部分表做增量任务不会结束。如某张表有 10 亿的数据量，之前已经做过全量同步的任务了，现在做增量同步，仅同步最近三天的数据，结果读插件一直在读，但最近三天可能没有数据，然后 datax 的读插件一直读出 0 条数据，任务一直不会结束。（不是读插件查询 SQL 的问题，将查询 SQL 取出单独执行可在较短时间内得出结果）
- 重复插入导致任务失败。源表通过主键保证了每条数据的唯一性，但在 datax 同步时，源表只有唯一的一条数据，目标表也有相同的主键约束，出现该条数据会插入两次，插入第二次时因为数据已经插入过，违背主键约束导致任务直接失败。
- ......
以上问题也不是每张表都有，大部分表也都能成功，但是部分表就是遇到这些问题。我的需求需要保证数据同步必须稳定成功，每月做一次全量同步，每天做一次增量同步。请教一下各位大神该问题还有哪些方案可用（开源或商业付费都可以），或者我遇到的问题可能出现在什么地方。谢谢各位大佬
18 条回复 • 2024-11-25 12:46:16 +08:00
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BugCry 33 天前 via Android
试试 kettle
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1024potato 33 天前
flink CDC
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ljh2057 33 天前
Apache SeaTunnel
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COW 33 天前 via Android  1
定时任务+自定义 datax ，这不就是一个 ETL 平台的功能吗，你们应该有这种 ETL 平台吧，直接找数仓的同事公共讨论方案从数据流和业务上解决是不是会更好。
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l1ch40 33 天前
tapdata
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LittleControl 33 天前 via iPhone
4 楼给出答案了，应该找数仓的同事讨论一下能否复用他们 ETL 平台或能力，肯定这方面他们经验更丰富一些
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andytao 33 天前
强势关注，袋鼠把你的需求案例纳入测试案例了，将在升级开发中作为验收案例；
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B9hkc OP @1024potato 好的，我了解一下
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B9hkc OP |
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edwardzcn98 32 天前
你问的全量增量捕获稳定性是做变更数据捕获工具测试比较麻烦的事，开源方案 2l 提到了 Flink CDC ，如果觉得不够定制或者需要改可以直接用下面封装的 Debezium
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wnarutou 31 天前 via Android
问题一：看看日志里面真正执行的 sql 是否加了其他分片条件
问题二：写入插件应该用 replace 模式 |
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