不帶手機只登錄微信能同步到大數據嗎？不可以
這個不可以除非用電基差腦也就是微信聊天記錄備份在電腦上目前微信聊天記錄只能同步手機或者是電腦只有這兩種設備才可以進行逗鋒行遷移如果你手機不登錄微信的話是無山嘩法進行微信聊天記錄同步的如果舊手機還在，
② 實名更改後多久大數據同步更新
大概需要幾個月的時間。
實名更改後戶籍系統會立即更新，但要過好幾個月才會更新到聯網核查系統裡面，所以暫時還辦不了手機卡和銀行卡。
支付寶、微信還有手機號、銀行卡的所有信息都先不要改，等原來的信息失效了說明新的信息生效了，當然要定期檢查是否可以更改支付寶的實名，之後再改這一系列，如果有新的東西需要本人身份證綁定的銀行卡、手機號等那就都新辦一個。
③ 大數據常用同步工具
一、離線數據同步
DataX
阿里的Datax是比較優秀的產品，基於python，提供各種數據村塾的讀寫插件，多線程執行，使用起來也很簡單，操作簡單通常只需要兩步；
創建作業的配置文件（json格式配置reader,writer）；
啟動執行配置作業。
非常適合離線數據，增量數據可以使用一些編碼的方式實現，
缺點：僅僅針對insert數據比較有效，update數據就不適合。缺乏對增量更新的內置支持，因為DataX的靈活架構，可以通過shell腳本等方式方便實現增量同步。
參考資料：
github地址：https://github.com/alibaba/DataX
dataX3.0介紹：https://www.jianshu.com/p/65c440f9bce1
datax初體驗：https://www.imooc.com/article/15640
文檔：https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md
Sqoop
Sqoop(發音：skup)是一款開源的工具，主要用於在Hadoop(Hive)與傳統的資料庫(mysql、postgresql…)間進行數據的傳遞，可以將一個關系型資料庫（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型資料庫中。
地址：http://sqoop.apache.org/
Sqoop導入：導入工具從RDBMS到HDFS導入單個表。表中的每一行被視為HDFS的記錄。所有記錄被存儲在文本文件的文本數據或者在Avro和序列文件的二進制數據。
Sqoop導出：導出工具從HDFS導出一組文件到一個RDBMS。作為輸入到Sqoop文件包含記錄，這被稱為在表中的行。那些被讀取並解析成一組記錄和分隔使用用戶指定的分隔符。
Sqoop支持全量數據導入和增量數據導入（增量數據導入分兩種，一是基於遞增列的增量數據導入（Append方式）。二是基於時間列的增量數據導入（LastModified方式）），同時可以指定數據是否以並發形式導入。
Kettle
Kettle是一款國外開源的ETL工具，純java編寫，可以在Window、Linux、Unix上運行，數據抽取高效穩定。
Kettle的Spoon有豐富的Steps可以組裝開發出滿足多種復雜應用場景的數據集成作業，方便實現全量、增量數據同步。缺點是通過定時運行，實時性相對較差。
NiFi
Apache NiFi 是一個易於使用、功能強大而且可靠的數據拉取、數據處理和分發系統，用於自動化管理系統間的數據流。它支持高度可配置的指示圖的數據路由、轉換和系統中介邏輯，支持從多種數據源動態拉取數據。
NiFi基於Web方式工作，後台在伺服器上進行調度。 用戶可以為數據處理定義為一個流程，然後進行處理，後台具有數據處理引擎、任務調度等組件。
幾個核心概念：
Nifi 的設計理念接近於基於流的編程 Flow Based Programming。
FlowFile：表示通過系統移動的每個對象，包含數據流的基本屬性
FlowFile Processor（處理器）：負責實際對數據流執行工作
Connection（連接線）：負責不同處理器之間的連接，是數據的有界緩沖區
Flow Controller（流量控制器）：管理進程使用的線程及其分配
Process Group（過程組）：進程組是一組特定的進程及其連接，允許組合其他組件創建新組件
參考資料
Nifi簡介及核心概念整理
官方網站：http://nifi.apache.org/index.html
二、實時數據同步
實時同步最靈活的還是用kafka做中間轉發，當數據發生變化時，記錄變化到kafka，需要同步數據的程序訂閱消息即可，需要研發編碼支持。這里說個mysql資料庫的同步組件，阿里的canal和otter
canal
https://github.com/alibaba/canal
數據抽取簡單的來說，就是將一個表的數據提取到另一個表中。有很多的ETL工具可以幫助我們來進行數據的抽取和轉換，ETL工具能進行一次性或者定時作業抽取數據，不過canal作為阿里巴巴提供的開源的數據抽取項目，能夠做到實時抽取，原理就是偽裝成mysql從節點，讀取mysql的binlog，生成消息，客戶端訂閱這些數據變更消息，處理並存儲。下面我們來一起搭建一下canal服務
早期，阿里巴巴B2B公司因為存在杭州和美國雙機房部署，存在跨機房同步的業務需求。不過早期的資料庫同步業務，主要是基於trigger的方式獲取增量變更，不過從2010年開始，阿里系公司開始逐步的嘗試基於資料庫的日誌解析，獲取增量變更進行同步，由此衍生出了增量訂閱&消費的業務，從此開啟了一段新紀元。
ps. 目前內部版本已經支持mysql和oracle部分版本的日誌解析，當前的canal開源版本支持5.7及以下的版本(阿里內部mysql 5.7.13, 5.6.10, mysql 5.5.18和5.1.40/48)
基於日誌增量訂閱&消費支持的業務：
資料庫鏡像
資料庫實時備份
多級索引 (賣家和買家各自分庫索引)
search build
業務cache刷新
價格變化等重要業務消息
otter
https://github.com/alibaba/otter
otter是在canal基礎上又重新實現了可配置的消費者，使用otter的話，剛才說過的消費者就不需要寫了，而otter提供了一個web界面，可以自定義同步任務及map表。非常適合mysql庫之間的同步。
另外：otter已在阿里雲推出商業化版本 數據傳輸服務DTS， 開通即用，免去部署維護的昂貴使用成本。DTS針對阿里雲RDS、DRDS等產品進行了適配，解決了Binlog日誌回收，主備切換、VPC網路切換等場景下的同步高可用問題。同時，針對RDS進行了針對性的性能優化。出於穩定性、性能及成本的考慮，強烈推薦阿里雲用戶使用DTS產品。
④ 3.阿里大數據——數據同步
數據採集：
數據從業務系統同步進入數據倉庫
TT是一種基於生產者、消費者和Topic消息標識喊空羨的消息中間件，將消息數據持久化鄭拍到HBase到高可用、分布式虧慶數據交互系統。
這不是kafka？
⑤ DataX大數據量同步優化方案
使用DataX從生產DB拉取數據時，正常的業務場景我們都是通過增量拉取做Merge的方式來限制抽取的數據量，但存在以下幾種情況需要做大數據量的同步：
雖然同步數據都是從生產DB的slave節點取數，但大數孝備據量的同步，頌脊長時間訪問也可能野慎滲會導致Slave節點的性能下降。