池网科技 一、如何实现交易数据到大数据平台的实时同步？
在企业级大数据平台的建设中，从传统关系型数据库（如Oracle）向Hadoop平台汇聚数据是一个重要的课题。
目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等几种。Sqoop使用sql语句获取关系型数据库中的数据后，通过hadoop的MapReduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS，其通过指定递增列或者根据时间戳达到增量导入的目的，从原理上来说是一种离线批量导入技术；DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载，其主要原理为：通过Reader插件读取源数据，Writer插件写入数据到目标 ，使用Job来控制同步作业，也是一种离线批量导入技术；Oracle Goldengate for Big Data抽取在线日志中的数据变化，转换为GGS自定义的数据格式存放在本地队列或远端队列中，并利用TCP/IP传输数据变化，集成数据压缩，提供理论可达到9：1压缩比的数据压缩特性，它简化了向常用大数据解决方案的实时数据交付，可以在不影响源系统性能的情况下将交易数据实时传入大数据系统。对比以上工具及方法，结合数据处理的准确性及实时性要求，我们评估Oracle Goldengate for Big Data基本可以满足当前大数据平台数据抽取的需求。二、oracle大数据平台
随着科技的不断进步和发展，数据已经成为当今世界最宝贵的资源之一。在这个信息爆炸的时代，如何高效管理和利用海量的数据已经成为各行业发展的关键。作为数据库领域的领军企业之一，Oracle大数据平台一直以其强大的功能和稳定的性能受到广泛关注。
Oracle大数据平台简介
Oracle作为全球领先的数据库软件和技术服务提供商，其大数据平台为企业提供了强大的数据管理和分析能力。该平台整合了传统的数据库技术和新兴的大数据处理技术，为用户提供了全面而高效的数据解决方案。
Oracle大数据平台的核心优势在于其丰富的功能模块和可靠的性能表现。无论是数据存储、数据处理还是数据分析，Oracle都能够提供全面的解决方案，并保证数据的安全性和稳定性。
Oracle大数据平台的关键特性
- 强大的数据存储和管理能力
- 高效的数据处理和计算能力
- 灵活的数据分析和查询功能
- 全面的数据安全和备份机制
通过整合这些关键特性，Oracle大数据平台能够帮助企业更好地管理和利用数据资源，实现数据驱动业务决策的目标。
Oracle大数据平台的应用场景
Oracle大数据平台广泛应用于各个行业，包括金融、医疗、零售等领域。在金融行业，Oracle的大数据平台可以帮助银行和金融机构更好地识别风险、优化投资组合，并提升客户体验。在医疗领域，Oracle的大数据平台可以帮助医院和研究机构分析医疗数据，提高诊断精准度和治疗效果。在零售行业，Oracle的大数据平台可以帮助零售商分析消费者行为，优化商品推荐和供应链管理。
无论是处理海量交易数据，还是分析用户行为，Oracle大数据平台都能够提供高效可靠的解决方案，帮助企业实现数据驱动业务的目标。
Oracle大数据平台的未来发展
随着人工智能、物联网等新技术的不断发展，数据处理和分析的需求将会继续增长。在这样的背景下，Oracle大数据平台将不断优化自身的功能和性能，以满足用户日益增长的数据需求。
未来，Oracle将会加强与人工智能、大数据分析等领域的合作，不断推出更加智能和高效的数据管理解决方案。同时，Oracle大数据平台也将继续深耕行业应用，为不同行业的企业提供定制化的数据服务。
总的来说，Oracle大数据平台作为数据库行业的领军企业，将继续发挥其技术优势和创新能力，为全球企业提供优质的数据管理和分析服务。
三、oracle数据同步到redis实例？
可以使用oracle中的row_scn,，从oracle中读出的row_scn和redis中保存的相比，如果大于redis中的就更新redis，如果oracle数据更新，重新从oracle中读一遍出来。
四、实时大数据平台
在当今信息时代，实时大数据平台在各行各业中扮演着至关重要的角色。随着社会的不断发展，数据量已经成倍增长，这就需要高效的数据处理系统来应对挑战。实时大数据平台的出现，为企业提供了实时的数据分析和决策支持，帮助他们更好地把握市场动态并快速做出反应。
实时大数据平台的优势
实时大数据平台具有多方面的优势，其中之一就是其能够实时处理海量的数据，从而帮助企业或组织更快速地做出决策。这种即时性能够在市场竞争激烈的当今环境中带来巨大的优势。此外，实时大数据平台还能够帮助企业更好地了解客户需求，提高客户满意度，从而增强市场竞争力。
另一个优势是实时大数据平台能够帮助企业快速发现数据中隐藏的价值，从而提升业务的效率和盈利能力。通过对数据进行实时的分析和挖掘，企业可以发现新的商机和优化现有的业务流程，从而实现更好的经济效益。
实时大数据平台的应用领域
实时大数据平台的应用领域非常广泛，涵盖金融、零售、医疗保健、制造业等各个行业。在金融领域，实时大数据平台可以用于进行交易监控、风险管理等工作；在零售行业，可以帮助企业进行实时销售数据分析以及库存管理等工作；在医疗领域，实时大数据平台可以用于病人监测、药品管理等方面。
实时大数据平台的关键技术
实时大数据平台的建设离不开一些关键技术的支持，其中包括流式计算、实时数据传输、实时数据存储等。流式计算是指在数据流中实时处理数据，实现实时计算和分析。实时数据传输则是指将数据快速传输到数据平台上，确保数据的及时性和完整性。实时数据存储则是指使数据实时可访问，方便用户随时获取数据。
未来发展趋势
随着技术的不断进步，实时大数据平台也在不断发展和完善。未来，实时大数据平台将更加智能化和自动化，通过引入人工智能和机器学习等技术，使平台能够更好地分析数据并做出预测。此外，实时大数据平台也将更加注重数据安全和隐私保护，确保数据的安全性和合规性。
五、如何插入大量数据到Oracle数据库中？
方法如下
1.首先用sql server的“导入和导出数据”，做项目的使用搞数据迁移就是用那个的
2.配两个数据源（Oracle、SQLServer各一），然后根据表也行、跟住SQL语句也行方法。
3.SQL查询分析器打开，查询出来结果复制，用PLSQL打开oralce的表，粘贴进去。
六、如何把sql server一张表的数据实时同步到Oracle数据库？
1. SQLSERVER服务器上面安装oracle客户端，配置服务命名(假设为 test)
2. 在SQLSERVER服务器上面建立链接服务器，脚本如下
SQL code?
SQL code-- Adding linked server:
exec sp_addlinkedserver @server = 'test' ,
@srvproduct = 'ORACLE',
@provider = 'MSDAORA',
@datasrc = 'test'
七、什么平台能查看基金实时数据？
天天基金，支付宝，京东金融等软件
八、oracle数据库如何造数据？
oracle数据库造数据的方法无非两种：
一个是使用oracle的建库工具dbca，这是一个图形界面工具，而且使用起来也方便且容易理解。
另一种方法就是手工库，这也就是我们今天要讨论的内容。
手工建库比起使用dbca建库来说，是比较麻烦的，但是如果我们学好了手工建库的话，就可以使我们更好的理解oracle数据库的体系结构。
九、怎么把oracle数据导入sqlserver数据？
可以的
1、在目的SQL Server数据库服务器上安装ORACLE Client软件或者ORACLE ODBC Driver.
通过oracle客户端，在netmanager中建立“服务（TNS server）”，并测试连接上oracle数据库正常
2、在sqlserver的DTS(导入和导出数据工具)进行
（1）选择数据源：
数据源：oracle in oracle9i
选择：用户/系统DSN:
点击新建DSN：选择数据源类型：系统数据源，
下一步：选择驱动程序：oracle in oracle9i,下一步，完成 ，
进入oracle odbc driver configration页面
再输入：datasorce name:GZDS
TNS server name:gz(通过netmanager定义好TNS server)
user:(oracle登录用户)
填写好以后，进行"TEST Connection"
可以连通，则点击“ok”，DSN建立完成
数据源选择完成，点击“下一步”进入“选择目的”
（2）选择目的
目的：用于SQL Server的Microsoft OLE DB提供程序
服务器：192.168.0.63
选择：使用sqlserver身份登录
用户名：sa 密码：pass
并刷新，选择好数据库：test(目的数据库，提前建立好的)并点击“下一步”
a.从数据源复制表和数据（下一步：选择源表及视图）
b.用一条查询语句指定要传输的数据（进行sql编辑）
（通过以上选择好要复制的数据表或者相关视图）
再点击下一步“保存、调度和复制包”
（3）“保存、调度和复制包”
时间：立即运行
再点击下一步：进行：“正在完成DTS导入导出”向导
（4）完成：
点击：“完成”按钮，系统进入数据复制“正在执行包”的页面，
可以看到数据正在复杂的进度条
注意：在ORACLE表和SQL Server表之间'转换'那步很重要，
可以改变默认的字段数据类型，如image->text,decimal->int
十、python实时数据怎么存储到数据库？
Python可以使用多种方法将实时数据存储到数据库中。
一种简单的方法是使用已经支持Python的数据库模块，如MySQLdb，pymongo等。首先，需要创建一个连接到数据库的对象，然后通过调用对象的方法将数据插入到数据库中。
另一种方法是使用ORM（对象关系映射）框架，如Django ORM，SQLAlchemy等。
ORM框架提供了更高级别的抽象，可以自动生成SQL查询以及自动映射Python对象和关系数据库之间的数据。使用ORM可以提高开发效率和代码可读性。无论使用哪种方法，都需要保证数据库的安全性和数据的一致性。
