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为方便完成指定数据表的同步操作，可以采用dblink与merge结合的方法完成。
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操作环境： 此数据库服务器ip为192.168.196.76,有center与branch两个库，一般需要将center的表数据同步到branch，center为源库，branch为目标库，具体步骤如下：
1.在源库创建到目标库的dblink
create database link branch --输入所要创建dblink的名称，自定义
connect to dbuser identified by “password” --设置连接远程数据库的用户名和密码
using '192.168.196.76/branch'; --指定目标数据库的连接方式，可用tns名称
在创建dblink时，要注意，有时候可能会报用户名和密码错误，但实际上我们所输入的账户信息是正确的，此时就注意将密码的大小写按服务器上所设置的输入，并在账号密码前号加上双引号(服务器版本不同造成的)。
2.成功后验证dblink
select * from tb_bd_action@branch; --查询创建好的brach库
正常情况下，如果创建dblink成功，可采用该方式访问到远程数据库的表.
3.通过merge语句完成表数据同步
此例中需要将center库中的tb_sys_sqlscripe表同步到branch，简单的语法如下:
merge into tb_sys_sqlscripe@branch b using tb_sys_sqlscripe c on (b.pk=c.pk) --从center将表merge到branch,同步的依据是两个表的pk
when matched then update set b.sqlscripe=c.sqlscripe,b.author=c.author --如果pk值是相同则将指定表的值更新到目标表
when not matched then --如果pk值不一至，则将源表中的数据整条插入到目标表中
insert values (c.pk, c.fk, c.createtime, c.lastmodifytime,c.author,c.module,c.deleteflag, c.scripttype);
commit; --记得merge后必须commit,否则更改未能提交
4.为方便每次需要同步时自动完成同步工作，可将该语句做成存储过程或脚本来定时执行或按要求手动执行,简单说一下创建脚本的方法:
a.创建merge文件夹
b.先将merge语句写完整后，存到merge.sql文件中
c.新建merge.bat文件，编辑后写入以下内容
sqlplus user/password@serverip/database @"%cd%\merge.sql"
用dblink啊 当用户要跨本地数据库，访问另外一个数据库表中的数据时，本地数据库中必须创建了远程数据库的dblink,通过dblink本地数据库可以像访问本地数据库一样访问远程数据库表中的数据。下面讲介绍如何在本地数据库中创建dblink.
一.Flume收集各数据库日志，准实时抽取到HDFS
安装HDP，包含Flume
方案优点：
1.配置简单，不用编程：只要在flume.conf文件中配置source、channel及sink的相关属性
2.采用普通SQL轮询的方式实现，具有通用性，适用于所有关系库数据源
方案缺点：
1.在源库上执行了查询，具有入侵性
2.通过轮询的方式实现增量，只能做到准实时，而且轮询间隔越短，对源库的影响越大
3.只能识别新增数据，检测不到删除与更新
4.要求源库必须有用于表示增量的字段
二.canal
原理：
canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议
mysql master收到dump请求，开始推送(slave拉取，不是master主动push给slaves)binary log给slave(也就是canal)
canal解析binary log对象(原始为byte流)
mysql中需要配置一个用户，专门提供给canal用
canal开源代码中发送端仅仅支持mysql,不支持oracle，接收端由于采用jdbc，mysql、oracle等可以通吃。
三.maxwell
优点：
支持bootstrap启动，同步历史数据
集成kafka，直接将数据落地到kafka
已将binlog中的DML和DDL进行了模式匹配，将其解码为有schema的json(有利于后期将其重组为nosql支持的语言)