导读: 随着全球数据量的不断增长,越来越多的业务需要支撑高并发.高可用.可扩展.以及海量的数据存储,在这种情况下,适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展.与此同时,各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多,数据集成成为大数据领域的热门方向,于是SeaTunnel应运而生.SeaTunnel是一个分布式.高性能.易扩展.易使用.用于海量数据(支持实时流式和离线批处理)同步和转化的数据集成平台,架构于Apache Spark和Apache Flink之上.本文主要介绍SeaTunnel 1.…

2021 年 12 月 9 日,SeaTunnel (原名 Waterdrop) 成功加入 Apache 孵化器,进入孵化器后,SeaTunnel 社区花费了大量时间来梳理整个项目的外部依赖以确保整个项目的合规性,终于在贡献者们四个月的努力下,社区于 2022 年 3 月 18 日正式发布了首个 Apache 版本,该版本一次性通过 Apache 孵化器严苛的 2 轮投票审查,最大程度地保证了 SeaTunnel 软件 License 的合规性.同时这意味着 2.1.0 版本,是经过 SeaTu…

1. 快递员的条件分页查询-noSession,条件查询 2. 快递员删除(逻辑删除) 3. 基于Apache POI实现批量导入区域数据 a) Jquery OCUpload上传文件插件使用 b) Apache POI读取excel文件数据 1.1 快递员的条件分页查询 --关键 需要将查询条件 和分页条件都绑定到一次请求中 1. 提供工具方法:将表单序列化为json对象 //工具方法:将表单中输入项格式化为json对象 {"input的name":"input的value…

基于Apache Thrift的公路涵洞数据交互实现原理 Apache Thrift简介 Apache Thrift(以下简称为“Thrift”) 是 Facebook 实现的一种高效的.支持多种编程语言的远程服务调用的框架. 目前流行的服务调用方式有很多种,例如基于 SOAP 消息格式的 Web Service,基于 JSON 消息格式的 RESTful 服务等.其中所用到的数据传输方式包括 XML,JSON 等,然而 XML 相对体积太大,传输效率低,JSON 体积较小,新颖,但还不够完善.…

Apache Beam实战指南 | 大数据管道(pipeline)设计及实践  mp.weixin.qq.com 策划 & 审校 | Natalie作者 | 张海涛编辑 | LindaAI 前线导读: 本文是 Apache Beam 实战指南系列文章第五篇内容,将对 Beam 框架中的 pipeline 管道进行剖析,并结合应用示例介绍如何设计和应用 Beam 管道.系列文章第一篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 基础入门.第二篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 玩转 Kaf…

版权声明:本文为搜集借鉴各类文章的原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/2186009311CFF/p/6382623.html. C#(.net)实现用apache activemq传递SQLite的数据: 本测试适用于Windows32位,VS2010的.net 4.0框架. 一.C#连接SQLite: 对于C#连接SQLite的内容,请查看我的另一篇随笔:http://www.cnblogs.com/2186009311CFF/p/6270467.html…

这篇文章主要介绍了apache日志文件每条数据的请意义,以及一些实用日志分析命令,需要的朋友可以参考下(http://wap.0834jl.com) 一.日志分析 如果apache的安装时采用默认的配置,那么在/logs目录下就会生成两个文件,分别是access_log和error_log 1).access_log access_log为访问日志,记录所有对apache服务器进行请求的访问,它的位置和内容由CustomLog指令控制,LogFormat指令可以用来简化该日志的内容和格式 例如,…

1. 概述 在nClouds上,当客户的业务决策取决于对近实时数据的访问时,客户通常会向我们寻求有关数据和分析平台的解决方案.但随着每天创建和收集的数据量都在增加,这使得使用传统技术进行数据分析成为一项艰巨的任务. 本文我们将讨论nClouds如何帮助您应对数据延迟,数据质量,系统可靠性和数据隐私合规性方面的挑战. Amazon EMR上的Apache Hudi是需要构建增量数据管道.大规模近实时处理数据的理想解决方案.本篇文章将在Amazon EMR的Apache Hudi上进行原型验证. n…

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…

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…