近年来出现了从单体架构向微服务架构的转变.微服务架构使应用程序更容易扩展和更快地开发,支持创新并加快新功能上线时间.但是这种方法会导致数据存在于不同的孤岛中,这使得执行分析变得困难.为了获得更深入和更丰富的见解,企业应该将来自不同孤岛的所有数据集中到一个地方. AWS 提供复制工具,例如 AWS Database Migration Service (AWS DMS),用于将数据更改从各种源数据库复制到各种目标,包括 Amazon Simple Storage Service (Amazon S…

感谢阿里云 Blink 团队Danny Chan的投稿及完善Flink与Hudi集成工作. 1. 背景 Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一,Data Lake Analytics 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE(UPDATE/DELETE)场景:AWS 在 EMR 服务中 预安装 了 Apache Hudi,为用户提供高效的 record-level updates/deletes 和高效的数据查询管理:Uber 已经稳定运行 Apache Hudi 服务 4…

T 摘要 · 云原生与数据湖是当今大数据领域最热的 2 个话题,本文着重从为什么传统数仓 无法满足业务需求? 为何需要建设数据湖?数据湖整体技术架构.Apache Hudi 存储模式与视图.如何解决冷数据频繁更新.如何在数据湖上进行准实时 分析.数据湖上调度为何选型 Apache DolphinScheduler.二次开发新特性以及规划等多个角度进行了阐述. 讲师介绍 杨华,T3 出行大数据平台负责人.Apache Hudi Committer & PMC.Apache Kylin Commit…

为了有机地发展业务,每个组织都在迅速采用分析. 在分析过程的帮助下,产品团队正在接收来自用户的反馈,并能够以更快的速度交付新功能. 通过分析提供的对用户的更深入了解,营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众. 只有当我们能够大规模提供分析时,这一切才有可能. 对数据湖的需求 在 NoBrokercom,出于操作目的,事务数据存储在基于 SQL 的数据库中,事件数据存储在 No-SQL 数据库中. 这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整. 此外,为了更全面地了解客户和业务,通常需要跨交易和…

01 Mar 2018 Piotr Nowojski (@PiotrNowojski) & Mike Winters (@wints) This post is an adaptation of Piotr Nowojski’s presentation from Flink Forward Berlin 2017. You can find the slides and a recording of the presentation on the Flink Forward Berlin we…

Apache Flink是什么 Flink是一款新的大数据处理引擎,目标是统一不同来源的数据处理.这个目标看起来和Spark和类似.没错,Flink也在尝试解决 Spark在解决的问题.这两套系统都在尝试建立一个统一的平台可以运行批量,流式,交互式,图处理,机器学习等应用.所以,Flink和Spark的目 标差别并不大,他们最主要的区别在于实现的细节,后面我会重点从不同的角度对比这两者. Apache Spark vs Apache Flink 1.抽象 Abstraction Spark中,对…

    http://www.infoq.com/cn/news/2013/03/linkedin-databus…

Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台,用于简化增量数据处理和数据管道开发,该平台可以有效地管理业务需求,例如数据生命周期,并提高数据质量.Hudi的一些常见用例是记录级的插入.更新和删除.简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发. 本期SOFTWARE DAILY我们有幸采访到了Apache Hudi项目VP Vinoth Chandar.Vinoth是Uber Hudi项目的创建者,他继续在Apache Software Foundation领导Hudi的发展.在…

前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS…

前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS…