### Q:一般项目使用上DataPipeline的服务是统一管理还是私有化部署?若是私有化部署若要升级怎么操作?
A:DataPipeline 是私有化部署产品,产品部署服务器有外网的情况可以选择在线升级,没有外网可以采用升级包进行升级。
### 安装部署流程:
#### (一) 前期准备
* 单机模式:需要开放端口: 80, 5000 (可配置)
* 服务器和数据库:
服务器配置要求和数据库配置要求详见[部署要求](chapter1/bsyq.md);
* 镜像文件:
Docker和初始化脚本下载链接:
https://download.datapipeline.com/DP_init.tgz
DataPipeline安装脚本下载链接:
https://download.datapipeline.com/DP_single_v2.7.0.tgz
DataPipeline镜像包下载链接:
https://download.datapipeline.com/DP_images_270.tgz
<br/>
#### (二) 部署说明
1. 系统初始化
Docker和DP产品默认安装到/data下,如有单独磁盘需要挂载,请挂载磁盘到/data后,修改docker.service的docker根目录,再执行初始化脚本。
```
# tar zxvf DP_init.tgz
# vim centos.sh (ubuntu系统修改ubuntu.sh)
```
红圈中的路径可根据服务器磁盘大小来修改,比如:执行df -h命令后,发现有一块500G的磁盘单独挂在到/mnt下,那就可以将docker.service红圈中的路径改成/mnt/docker,如果服务器只有一块磁盘,就不需要修改红圈中的路径。
![](https://img.kancloud.cn/98/10/981031e342297813e9a0d437e9331693_1524x1444.png)
修改完成后,执行初始化脚本
```
# bash centos.sh (ubuntu系统执行ubuntu.sh)
```
<br/>
2. Docker和参数验证
1)验证docker是否已正确安装
```
# docker version
```
回显如下:
![](https://img.kancloud.cn/7d/9b/7d9b169913773ecda21f254e1c82b368_1084x800.png)
2)验证docker-compose是否已正确安装:
```
# docker-compose
```
回显如下:
![](https://img.kancloud.cn/3f/ee/3fee304bf191c2e041c3ccf539603709_2290x1638.png)
3)验证系统参数是否修改
```
# cat /proc/sys/fs/file-max (16G内存以上是否大于等于1610821)
# cat /proc/sys/net/ipv4/ip_forward (查看是否是1,为0需要修改)
# cat /proc/sys/vm/overcommit_memory (查看是否是1,为0需要修改)
# cat /proc/sys/vm/max_map_count (查看是否大于等于262144,低于此值需要修改)
```
#### (三) DataPipeline产品安装
1. 服务器有外网可直接登录DP镜像库,不需要下载镜像包,执行完第1步后直接跳到第6步。
```
# docker login registry.datapipeline.com -udatapipeline -pdatapipeline
```
2. 服务器无外网需将DataPipeline产品镜像包下载并上传至服务器
3. 镜像文件解压缩:
```
# tar zxvf DP_images_270.tgz
```
![](https://img.kancloud.cn/66/d4/66d4d004c1e288199f842ff6eae7afdd_1042x624.png)
4. 导入镜像:
```
# ./load_image.sh
```
5. 验证是否已正确导入:
```
# docker images
```
![](https://img.kancloud.cn/d0/30/d030f278a218b7b0cd841a59d7de6256_1998x440.png)
6. 有外网可以直接wget脚本,无外网需将DataPipeline安装脚本下载并上传至服务器。
7. 脚本文件解压缩:
```
# tar zxvf DP_single_v2.7.0.tgz
```
![](https://img.kancloud.cn/d8/65/d86576fa7bd599859e03c00757fb43cf_1330x1222.png)
8. 配置文件修改:
* 编辑 manifest.sh
```
# cd /root/datapipeline
# vi manifest.sh
```
1)修改web访问的IP或已经添加DNS解析的域名,例如:(59.110.164.227或域名)
2)修改DP产品根目录位置(如果默认是/data,可以修改为/home或者/app)
3)修改客户唯一描述符,根据公司全拼或者英文命名,例如:(POC填写:suibian-test;生产填写:SUIBIAN-ONLINE)
4)默认服务器为16G内存,所以选用docker-compose_16G.yml配置文件。如果服务器内存为32G,就改成docker-compose_32G.yml。
![](https://img.kancloud.cn/3a/e0/3ae0d266869727de0045887f72b487fd_1930x1598.png)
**注**:如果配置文件不是放在根目录下,那么需要修改:
```
export COMPOSE_FILE=/root/datapipeline/singlehost/docker-compose_16G.yml
```
改为如下:
```
export COMPOSE_FILE=当前路径/singlehost/docker-compose_16G.yml
```
* 查看当前路径命令:
```
# pwd
```
9. 启动服务
```
# cd singlehost
# ./startall.sh
# docker ps -a (查看本地容器状态)
```
10. 请确保本机80端口开通;如这个端口不可用,需修改 singlehost/docker-compose_16G.yml 中dashboard服务相应端口号;dashboard服务的端口就是web访问时的端口。见下图:
![](https://img.kancloud.cn/f2/68/f268c8e8b5d361343015858d7aeeb430_1272x382.png)
11. 通过浏览器输入服务器IP,访问DataPipeline,默认用户名admin,密码123456。如已在配置文件中修改了端口号,需在访问IP后加上dashboard对应的端口号。
输入访问IP后,出现产品登录界面,见下图:
![](https://img.kancloud.cn/3f/ff/3fff3442803be1c6b223f07a5a41d566_2754x1150.png)
输入用户名和密码进行登录,如可成功进入,说明已部署成功(见下图)。如无法连接,请检查上述部署操作是否正确或联系DataPipeline工程师协助解决。
![](https://img.kancloud.cn/6c/1f/6c1f961dc72b132f0408111a4760a79a_2858x1364.png)
12)创建任务前,取消schema验证
```
# docker exec -it schema_registry curl -X PUT -H "Content-Type:application/vnd.schemaregistry.v1+json" --data '{"compatibility": "NONE"}' http://localhost:8081/config
```
- DataPipeline产品手册
- 产品更新日志
- v2.7.0 版本介绍
- v2.6.5 版本介绍
- v2.6.0 版本介绍
- v2.5.5 版本介绍
- v2.5.0 版本介绍
- v2.4.5 版本介绍
- v2.4.1 版本介绍
- v2.4.0 版本介绍
- v2.3 版本介绍
- v2.2.5 版本介绍
- v2.2 版本介绍
- v2.1 版本介绍
- v2.0.5 版本介绍
- v2.0 版本介绍
- v2.0 以前版本介绍
- 环境和数据库的部署要求
- Mysql - BINLOG配置方法
- Oracle - LOGMINER配置方法
- SQL Server - Change Tracking配置方法
- Postgre SQL-decoderbufs配置方法
- Postgre SQL-wal2json配置方法
- 常见场景操作
- 场景一:实时同步异构数据库数据(例:MySQL到Oracle)
- 场景二:批量同步异构数据库数据(例:SQL Server到MySQL)
- 场景三:API数据同步到关系型数据库(例:API到MySQL)
- 场景四:Hive数据同步到关系型数据库(例:Hive到SQLServer)
- 场景五:关系型数据库数据同步到Hive(例:Oracle到Hive为例)
- 场景六:Kafka数据同步到关系型数据(例:Kafka到MySQL为例)
- 场景七:一对多场景介绍
- 产品入门
- 数据同步任务
- 创建数据同步
- 配置数据源&数据目的地
- 配置数据源
- 配置MySQL数据源
- 配置Oracle数据源
- 配置SQL Server数据源
- 配置PostgreSQL数据源
- 配置FTP数据源
- 配置S3数据源
- 配置API数据源
- 配置Kafka数据源
- 配置Hive数据源
- 配置阿里云 OSS数据源
- 配置腾讯云TDSQL数据源
- 配置自定义数据源
- 配置数据目的地
- 配置MySQL数据目的地
- 配置Oracle数据目的地
- 配置SQL Server数据目的地
- 配置Greenplum数据目的地
- 配置Redshift数据目的地
- 配置TIDB数据目的地
- 配置FTP数据目的地
- 配置HBase数据目的地
- 配置HDFS数据目的地
- 配置Hive数据目的地
- 配置AnalyticDB for PostgreSQL数据目的地
- 配置Kafka数据目的地
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- Oracle读取设置
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- PostgreSQL读取设置
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- S3文件系统读取设置
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- Kafka读取设置
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- 任务分组设置
- 写入设置
- 批量功能
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- 数据目的地设置
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- 批量读取后,先写入到临时表,再转存到实际表
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- 子任务设置
- Hive分区设置
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- 常见问题
- 部署要求
- Docker安装的集群部署方式?
- DataPipeline的并发任务是线程还是进程?
- 分布式架构指的是什么样的框架?
- 生产环境配置推荐及回答?
- DataPipeline的服务是统一管理还是私有化部署?若是私有化部署若要升级怎么操作?
- DataPipeline的Kafka如果与客户目前使用的Kafka版本不一样,是否需要适配?
- 请说明产品的HA和容灾方案 ?
- DataPipeline有多少独立的服务?各容器的作用是什么?
- 在从节点上装mysql,对单表导入1000万数据对任务有影响吗?
- 数据传输
- 数据源/数据目的地
- 基本要求
- 数据源或目的地可以重复使用吗?
- 数据源多个表是否可以写到目的地一张表?
- 数据源或目的地连接失败怎么办?
- 数据源
- MySQL
- DataPieline如何应对Mysql数据库表和字段名称大小写不敏感问题?
- DataPipeline Mysql数据源的实时处理模式下,暂时无法读取哪些字段类型?
- Mysql数据源实时处理模式下,暂不支持那些语句操作的同步?
- Oracle
- Oracle实时模式为LogMiner时,为什么还需要设置读取频率?
- SQL Server
- SQL Server数据源读取方式选择Change Tracking时需要注意什么?
- SQL Server实时模式为Change Tracking时,为什么还需要设置读取频率?
- PostgreSQL
- Hive
- Hive数据源支持哪些文件格式?
- Kafka
- FTP文件系统
- FTP数据源CSV静态表结构时,用户为什么需要确认首行是否为字段名称?
- FTP数据源静态表结构和动态表结构的区别是什么?
- FTP源的文件在不断写入的情况下,DataPipeline的读取与写入的模式是怎样的?
- FTP数据源支持哪些编码方式?
- S3文件系统
- 阿里云OSS文件系统
- API
- 腾讯云TDSQL
- 数据目的地
- MySQL目的地常见问题
- 时区问题需要注意什么?
- SQL Server目的地常见问题
- 行级的物理删除,使用Change Tracking的方式,是否获取的到?DataPipeline会如何处理这类的数据?
- 数据源实时模式是否可以同步视图?
- Oracle目的地常见问题
- TiDB目的地常见问题
- 目的地TIDB同步表时,需要注意什么?
- Redshift目的地常见问题
- Redshift 并发数设置是50,DataPipeline对100个表并发插入的方案?对Redshift 性能的影响?DataPipeline对大数据量并发插入Redshift 的处理方式?
- Hive目的地常见问题
- 如何避免Hive目的地出现小文件问题?
- DataPipeline同步数据到Hive目的地表时,数据源发生变化会怎么样?
- 我们目前对已做好Hive分区逻辑的目的地,是不是不支持继续往里写?只能写新表?
- 配置Hive目的地是需要注意哪些?
- Hive目的地时字段转换需要注意哪些问题?
- GreenPlum目的地常见问题
- Kafka目的地常见问题
- kafka目的地支持设置新的分区吗?
- 多个表结构不一致的表,可以同步至kafka的同一个topic吗?
- HDFS目的地常见问题
- FTP文件系统目的地常见问题
- 目的地FTP时,我们现在是按什么逻辑创建文件的?
- AnalyticDB for PostgreSQL目的地常见问题
- Hbase目的地常见问题
- 目的地常见问题
- 各个数据目的地的写入方式分别是采用什么形式?
- DataPipeline支持的数据库的目标端的连接方式是什么?
- DataPipeline支持的目标端冲突数据处理机制是什么?
- 任务设置
- 读取模式相关问题
- 任务设置中读取频率的实现原理是什么样的?
- 采用实时同步的情况,新建同步任务时,源端的数据表有大量的存量数据,如何通过产品实现数据同步的一致性的?
- 定时批量清目标表数据的逻辑是什么样的?
- 数据源端基于日志的实时模式,是源库推送还是我们做捕获?
- 关系型数据如MySQL,如果出现大量的数据修改,BinLog日志如何抓取,如何实现及时的消费?
- 读取与写入的速率限制是按照任务还是按照表?
- 我们的无侵入性是如何实现的?是完全无侵入性,还是侵入性很小?是否无侵入性就意味着源端服务器没有访问请求的压力,那目的端写入是否还存在压力?
- 动态限速的策略是什么?
- 读写一致性的逻辑是什么?
- v2.6版本增量的逻辑如何实现?
- 重新同步策略问题
- 如果任务激活后进行重新同步,目的地数据会清空吗?
- 读取设置
- 如何设置数据读取条件where语句?有哪些注意事项?
- 用户选择实时模式时,选表时发现有一些表置灰不能同步要想同步这些表该怎么办?
- 同步完成后暂停,取消表后又新加入此表,DataPipeline对于此表的处理策略是什么样的?
- 写入设置
- 表和字段问题
- 目的地表名称和字段名称最长字符长度有什么特定限制吗?以及表名称和字段名称的输入规则要求是什么?
- 同步数据到异构数据库,字段类型会有变化吗?
- 表结构中的精度和标度是什么意思?
- DataPipeline所支持的不同数据类型有哪些?kafka schema的数据类型和不同库间的数据库转换规则?
- 数据源端支持哪些字符集类型?
- Hive作为目的地表需要注意什么?
- Hive作为数据源且格式为parquet时需要注意什么?
- 如何新增一个字段?
- 主键相关问题
- 无主键的表的同步逻辑是怎样的?
- 选择增量识别为主键,如何保证源端和目标的数据一致性呢,如果该记录有修改,系统是怎么处理的?
- 数据目的地ODS有大量无主键表,同步时DataPipeline是如何处理的?
- 表结构变化问题
- 任务激活前后,数据源变化表结构变化有什么不同?
- 当数据源表结构更新时DataPipeline是如何处理的?
- 如果目的地端已经存在了数据库表,但表结构不相同,我们能否将数据写入到该表?
- DataPipeline是否支持将不同的数据表(在不同的数据库中,但是表结构一致,同时有主键和唯一性识别的字段),导入同一个目的端表?
- 管理数据同步
- 基本概念
- 错误通知是什么?
- 错误队列是什么?
- 哪些数据错误会进入错误队列?
- 请简述产品支持的目标端冲突数据处理机制?
- 错误队列里的原始数据是指源端读取的原始数据还是说经过清洗规则后的数据?
- 激活任务后,有哪些参数可以修改?
- 同步状态
- 部分表已读取已写入等都为0,但完成进度为100%?
- 任务详情页中的数据读写量具体含义是?为什么有时候还会减少?
- 如何去查看FTP源和FTP文件中的文件有没有同步完成?
- 数据任务激活后是不允许修改任何设置吗?
- 激活任务后,数据百分比为什么会往回条,如:从99% 跳到30%
- 同步逻辑
- 自动重启逻辑是怎样的?
- 目前数据同步的暂停重启策略是什么样的?暂停和重启后是如何读取和写入数据的?
- 目前进行数据任务的时候,读取速率远大于写入速率,其中,已读取且还未写入的数据会暂时存储在Kafka上,但是由于Kafka存储空间有限,超出后容易造成数据的丢失,这怎么办?
- 如果一条数据多次、频繁变化,在DataPipeline产品侧如何保证数据的并行和保序是如何保证的?
- 用户导入数据后,hdfs认证机制,数据哪些用户可以使用,用户数据安全如何确保?
- 请简述目标端性能可管理性(可提供的性能监控、分析、调优手段等)
- DataPipeline是否支持远程抽取数据?
- 如果一条数据多次、频繁变化,在DataPipeline产品侧如何保证数据的并行和保序是如何保证的?
- 产品到期问题
- 产品使用期限到期所有任务都会被暂停任务,那么如何提前获知产品使用期限是否到期以避免任务被暂停?
- 实际场景中,目的地服务器每周可能会有aws升级,需要暂停服务器,DataPipeline有没有对应的方案能够满足?
- 任务报错
- redis连接异常任务暂停了怎么办?
- 文件传输
- FTP文件源同步整个文件时是如何同步的?
- 任务流
- 如何使用远程命令执行脚本来调取另外一个任务流?
- 任务流开启状态下,任务此时关闭掉任务流,正在同步的组件任务的处理逻辑是什么样的?
- 任务流中上游组件有多个组件任务时,上游任务全部完成才能开启下游任务吗?
- 任务既连了开始键,又配置了依赖,执行逻辑会是什么样的?
- 任务流中新建任务为何只有读取方式为增量识别字段,没有binlog?
- 任务监控
- 什么样的实时传输任务会在性能关注中显示?