全球最大的开源软件基金会 Apache 软件基金会(以下简称 Apache)于北京时间 2021年4月9日在官方渠道宣布Apache DolphinScheduler 毕业成为Apache顶级项目.这是首个由国人主导并贡献到 Apache 的大数据工作流调度领域的顶级项目. DolphinScheduler 已经是联通.IDG.IBM.京东物流.联想.新东方.诺基亚.360.顺丰和腾讯等 400+ 公司在使用的分布式可视化大数据工作流调度系统. DolphinScheduler于2019年8月2…

自1999年成立至今,Apache 软件基金会已成功建立起自己强大的生态圈.其社区涌现了非常多优秀的开源项目,同时有越来越多国内外项目走向这个国际开源社区进行孵化.据悉,目前所有的 Apache 项目都需要经过孵化器孵化,满足一系列质量要求之后才可毕业.从孵化器里毕业的项目,要么独立成为顶级项目,要么成为其他顶级项目的子项目. 为便于大家了解 Apache 孵化的标准,本文盘点了 Apache 从2016年1月1日至2017年1月19日所有孵化成功并独立管理的顶级项目,共有11个.同时,欢迎大家…

引言:2018年7月25日,DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为<从ETL到ELT,AI时代数据集成的问题与解决方案>的分享,本文根据陈肃分享内容整理而成. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下.我叫陈肃,博士毕业于中国科学院大学,数据挖掘研究方向.现在北京数见科技(DataPipeline)任 CTO.之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理,之后作为合伙人加入过一家互联网教育公司,从事智能学习方面的研发…

上一个十年,以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼,各种数据平台.数据湖.数据中台等产品和解决方案层出不穷,这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据,并对这些离线数据进行分析洞察,来达到辅助决策或者辅助营销的目的,像传统的 BI 报表.数据大屏.标签画像等等. 但企业中除了这样的分析型业务(OLAP),还同时存在对数据实时性要求更高的交互型业务场景(OLTP 或 Operational Applications),例如电商行业常见的统一商品或订单查询.金融行业的实时风控.服务行业的客户…

大家下午好,我是来自当贝网络科技大数据平台的基础开发工程师 王昱翔,感谢社区的邀请来参与这次分享,关于 Apache DolphinScheduler 在当贝网络科技大数据环境中的应用. 本次演讲主要包含四个部分: 平台建设的背景 大数据平台重构 大数据调度平台建设 下一步规划 王昱翔 当贝大数据平台基础开发工程师 毕业于电子科技大学,主要是做大数据平台的构建.集成及组件的运维的工作. 01 背景 在当贝网络科技使用 Apache DolphinScheduler 作为大数据调度平台之前,我们在…

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显…

目前,中国企业在大数据流通.交换.利用等方面仍处于起步阶段,但是企业应用数据集成市场却是庞大的.根据 Forrester 数据看来,2017 年全球数据应用集成市场纯软件规模是 320 亿美元,如果包括人工在内,将达到 3940 亿美元. 在数据应用集成领域中,既有 Oracle.SAP.微软.Informatica 等传统的 IT 大佬,更有众多的创新型企业,其中 DataPipeline 就是一家通过提供批流一体的数据融合.数据清洗.数据同步等服务,帮助企业连接内外部数据孤岛,实现数据交换与…

就针对市场与企业的发展的需求,Oracle公司提供了一个相对统一的关于企业级的实时数据解决方案,即Oracle数据集成的解决方案.以下的文章主要是对其解决方案的具体描述,望你会有所收获. Oracle 数据集成解决方案 Oracle数据集成解决方案用于在SOA.BI和数据仓库环境中构建.部署和管理以实时数据为中心的架构,包含了Oracle数据集成的所有要素--实时数据移动.转换.同步.数据质量.数据管理和数据服务--能确保各个复杂系统的信息及时.准确.一致. 通过使用Oracle数据集成,企业将…

DataPipeline已经完成了很多优化和提升工作,可以很好地解决当前企业数据集成面临的很多核心难题. 1. 任务的独立性与全局性. 从Kafka设计之初,就遵从从源端到目的的解耦性.下游可以有很多个Consumer,如果不是具有这种解耦性,消费端很难扩展.企业做数据集成任务的时候,需要源端到目的端的协同性,因为企业最终希望把握的是从源端到目的端的数据同步拥有一个可控的周期,并能够持续保持增量同步.在这个过程中,源端和目的端相互独立的话,会带来一个问题,源端和目的端速度不匹配,一快一慢,造成数…

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读…