数据有很多种下发方式： 简单的来说分为增量和全量。 全量获取： 当表是一个全量分区表： 当表是一个增量分区表： 当表是一个拉链表： 增量获取： 但是往往非大数据系统无法一口气吃掉千万级别的数据量。 一般会采取增量下发的方式 ...

1.背景 数据如果保留多份，就会存在一致性问题，就需要同步，同步分为两大类：全量和增量 2. 概述 数据如果要保留副本，要么同时写（就是多写），或者进行复制：异步写（即从主数据拷贝到副本）； 同时写（多写），引出一个问题，写多少节点算成功（场景：分布式系统）？全部写成功才算成功，还是写 ...

1.数据同步看数据量和增删改查的原因确定是否是增量同步还是全量同步 1.一般mongo表使用增量数据，因为我们业务数据mongo存储的内容较多，如果每天都使用使用全量的话，占用太大了（不区别etl_dt） 2.一般mysql表使用全量数据，因为mysql表极限在千万级别，所以删除和修改 ...

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一：数据抽取 数据抽取，是指从源数据系统抽取目的数据源系统需要的数据，这里的源数据源就是数据输入的各种类型的数据库（一般是关系型数据库），目的数据源就是数据输出的数据库 数据抽取分为全量抽取和增量抽取。 二：全量抽取 全量抽取，类似于数据迁移或数据复制，他将数据源中的表或视图 ...

一：数据抽取介绍 　　数据抽取，是指从源数据系统抽取数据到目标数据源系统。 　　数据抽取分为全量抽取和增量抽取。 二：全量抽取 　 将数据源中的表或视图原封不动的从数据库中抽取到目标系统。 三：增量抽取 　　捕获变化数据，仅对自上次导出之后变化数据（增、删、改）进行抽取 ...

背景信息 SQOOP支持直接从Hive表到RDBMS表的导出操作，也支持HDFS到RDBMS表的操作， 当前需求是从Hive中导出数据到RDBMS，有如下两种方案： Ø 从Hive表到RDBMS表的直接导出： 该种方式效率较高，但是此时相当于直接在Hive表与RDBMS表的数据之间做全量 ...

在很远很远的地方，有一个帐房先生。 他每天要记很多很多的账单。 老先生一生谨慎，为了保证账本的安全， 便找来三个徒弟帮忙来对账本做备份， 这样即使账本丢失了， 也可以用备份的账本继续使用。 ...