【开源交流丨批流一体数据集成框架ChunJun数据传输模块详解分享】的更多相关文章

Tapdata 肖贝贝：实时数据引擎系列(六)-从 PostgreSQL 实时数据集成看增量数据缓存层的必要性

  摘要:对于 PostgreSQL 的实时数据采集, 业界经常遇到了包括:对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题.Tapdata 在解决 PostgreSQL 增量复制问题过程中,获得了一些不错的经验和思考,本文将分享 Tapdata 自研的 TAP-CDC-CACHE,和其他几种市面常见的解决方案的优势和特性. 前言 TAPDATA 的数据复制产品里, 提供了对于 PostgreSQL 的实时数据采集功能, 在客户落地使用时, 遇到了包括…

DataPipeline CTO陈肃：构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证

文 | 陈肃 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“陈肃” 首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架.其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题.如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义. 另外,DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect.为实现一致性的语义保证,我们做了一些额外工作…

阿里重磅开源全球首个批流一体机器学习平台Alink，Blink功能已全部贡献至Flink

11月28日,Flink Forward Asia 2019 在北京国家会议中心召开,阿里在会上发布Flink 1.10版本功能前瞻,同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源,这也是全球首个批流一体的算法平台,旨在降低算法开发门槛,帮助开发者掌握机器学习的生命全周期.在去年的Flink Forward China峰会上,阿里宣布将开源Flink的内部分支Blink,把阿里内部对Flink的优化工作全部开放给开源社区,在业内引发热烈讨论,其中有期待也有怀疑.一年后的今天,阿里是否…

041——VUE中组件之pros数据的多种验证机制实例详解

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>组件之pros数据的多种验证机制实例详解</title> <script src="vue.js"></script> </head> <body> <div id="hdc…

2017.2.13 开涛shiro教程-第十二章-与Spring集成（一）配置文件详解

原博客地址:http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2018398 根据下载的pdf学习. 第十二章-与Spring集成(一)配置文件详解 1.pom.xml junit common-logging common-collections shiro-core shiro-web shiro-ehcache shiro-quartz shiro-spring spring-context spring-aop spring-jdbc spring-web…

MySQL对数据库数据进行复制的基本过程详解

MySQL对数据库数据进行复制的基本过程详解 这篇文章主要介绍了MySQL对数据库数据进行复制的基本过程,解读了Slave的一些相关配置,需要的朋友可以参考下 复制 复制是从一个MySQL服务器(master)将数据拷贝到另外一台或多台MySQL服务器(slaves)的过程.复制是异步进行的--slaves服务器不需要持续地保持连接来接收master的数据.依据配置的不同,可以复制所有数据库,或指定的数据库,甚至是某一数据库指定的表. 使用复制功能的目的在于: 向外扩展的解决方案 -- 通过在多…

统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

实现批处理的技术许许多多,从各种关系型数据库的sql处理,到大数据领域的MapReduce,Hive,Spark等等.这些都是处理有限数据流的经典方式.而Flink专注的是无限流处理,那么他是怎么做到批处理的呢? 无限流处理:输入数据没有尽头:数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始,持续不停地进行 另一种处理形式叫作有限流处理,即从某一个时间点开始处理数据,然后在另一个时间点结束.输入数据可能本身是有限的(即输入数据集并不会随着时间增长),也可能出于分析的目的被人为地设定为有限集(即只分析某…

自动化集成：Pipeline流水语法详解

前言:该系列文章,围绕持续集成:Jenkins+Docker+K8S相关组件,实现自动化管理源码编译.打包.镜像构建.部署等操作:本篇文章主要描述Pipeline流水线用法. 一.Webhook原理 Pipeline流水线任务通常情况下都是自动触发的,在Git仓库中配置源码改动后通知的地址即可. 例如在Gitee仓库中,基于WebHook的配置,可以在向仓库push代码后,自动回调预先设定的请求地址,从而触发代码更新后的打包动作,基本流程如下: 这里涉及到两个核心配置: Gitee回调:即仓库接…

自动化集成：Kubernetes容器引擎详解

前言:该系列文章,围绕持续集成:Jenkins+Docker+K8S相关组件,实现自动化管理源码编译.打包.镜像构建.部署等操作:本篇文章主要描述Kubernetes引擎用法. 一.基础简介 Kubernetes简称K8S,是一个开源的分布式的容器编排引擎,用来对容器化应用进行自动化部署和管理. Control-Plane-Components:控制平面组件,对集群做出全局决策,例如:调度.检测和事件响应,可以在集群中的任何节点上运行: api:作为K8S控制面的组件,开放K8S的API,相当于…

（数据科学学习手札140）详解geopandas中基于pyogrio的矢量读写引擎

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,前不久我在一篇文章中给大家分享过geopandas在其0.11版本中为我们带来的一些重要新特性,其中提到过新的矢量读写后端,使得我们在read_file()以及to_file()中添加参数engine='pyogrio'即可获得500%的性能提升. 而新引擎带来的不仅是性能上的大幅提升,还带来了诸多实用功能以方便我们读写常见矢量…