DataWorks是阿里云上的一款热门产品,可以为用户提供大数据开发调度服务.它支持了Data Lake Analytics(后文简称DLA)以后,DLA用户可以通过它进行定时任务调度,非常方便.本文将主要介绍如何使用DataWorks调度DLA的循环任务. 场景 使用DLA对历史数据按天做清洗.数据清洗的SQL是固定的,只是每次执行的时候需要传入不同的日期. 对于这个场景,我们需要: 部署一个赋值节点.该节点负责输出日期值,并作为下游循环节点的输入. 部署一个循环节点.该节点包含用来做数据清洗

通过DataWorks归档日志服务数据至MaxCompute 官方指导文档:https://help.aliyun.com/document_detail/68322.html但是会遇到大家在分区上或者DataWorks调度参数配置问题,具体拿到真实的case模拟如下: 创建数据源: 步骤1.进入数据集成,点击作业数据源,进入Tab页面. 步骤2. 点击右上角 新增数据源,选择消息队列 loghub. 步骤3.编辑LogHub数据源中的必填项,包括数据源名称.LogHubEndpoint.Pro

简介 什么是DataWorks: DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成.数据开发.数据地图.数据质量和数据服务等全方位的产品服务,一站式开发管理的界面,帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索. DataWorks支持多种计算和存储引擎服务,包括离线计算MaxCompute.开源大数据引擎E-MapReduce.实时计算(基于Flink).机器学习PAI.图计算服务Graph Compute和交互

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

Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具,可以更快捷和简单地将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器.Kafka Connect为DataPipeline提供了一个相对成熟稳定的基础框架,还提供了一些开箱即用的工具,大大地降低研发的投入和提升应用的质量. 下面,我们看一看Kafka Connect的具体优势. 首先,Kafka Connect提供的是以数据管道为中心的业务抽象.在Kafka Connect里有两个核心概念:Source和S

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库

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

1. 概述 数据服务(https://ds-cn-shanghai.data.aliyun.com)  是DataWorks产品家族的一员,提供了快速将数据表生成API的能力,通过可视化的向导,一分钟“零代码”就可以生成API,让API开发从未有过如此便捷!同时支持自定义API查询SQL功能,对您的个性化复杂查询逻辑支持照样不在话下. DataWorks数据服务提供HTTP API服务,采用Serverless架构,您只需关注API本身的查询逻辑,无需关心运行环境等基础设施,零运维成本. Dat

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

1. 概述 数据服务(https://ds-cn-shanghai.data.aliyun.com) 是DataWorks产品家族的一员,提供了快速将数据表生成API的能力,通过可视化的向导,一分钟“零代码”就可以生成API,让API开发从未有过如此便捷!同时支持自定义API查询SQL功能,对您的个性化复杂查询逻辑支持照样不在话下. DataWorks数据服务提供HTTP API服务,采用Serverless架构,您只需关注API本身的查询逻辑,无需关心运行环境等基础设施,零运维成本. Data

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

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

  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

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

资料库的创建.体系结构的创建.模型反向工程都已经完成了,下面就是创建以及执行接口来完成工作了. 浏览前两节请点击: [ODI]| 数据ETL:从零开始使用Oracle ODI完成数据集成(一) [ODI]| 数据ETL:从零开始使用Oracle ODI完成数据集成(二) 8. 创建项目及接口 项目包含了开发人员所开发的所有对象,项目包含的元素有接口.过程.包.变量.用户定义函数等.项目创建完毕后,即可在项目下创建接口来实现数据集成. [设计器]>>[项目]>>[新建项目] 为项目自

前一节已经完成了Oracle数据库和ODI的安装,并已经为ODI在Oracle数据库中创建了两个用户,分别用于存放主资料库数据和工作资料库数据,在ODI中完成主资料库和工作资料库的创建,也分别为其创建了登陆用户,最后,登陆到ODI的工作资料库中,在工作资料库中,我们就可以完成数据的集成工作了,下面是一个简单的数据集成工作场景,我们用ODI完成这项工作. 浏览前一节请点此:[ODI]| 数据ETL:从零开始使用Oracle ODI完成数据集成(一) 4. 工作场景说明 工作场景说明: 业务系统A使

0. 环境说明及软件准备 ODI(Oracle Data Integrator)是Oracle公司提供的一种数据集成工具,能高效地实现批量数据的抽取.转换和加载.ODI可以实现当今大多数的主流关系型数据库(Oracle.DB2.SQL Server.MySQL.SyBase)的集成. ODI提供了图形化客户端和agent(代理)运行程序.客户端软件主要用于对整个数据集成服务的设计,包括创建对数据源的连接架构.创建模型及反向表结构.创建接口.生成方案和计划等.Agent运行程序是通过命令行方式在O

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

数据集成工具很多,下面是几个使用比较多的开源工具. 1.阿里开源软件:DataX         DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.ODPS.HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能. 2.Apache开源软件:Sqoop Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型

转载来自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51026260 HTuple和VC数据的相互赋值 // HTuple→VC 数据类型转换 HTuple hTuple = 1234; int i = hTuple[0].I(); // i=1234 long l = hTuple[0].L(); // l=1234 long lNumber = hTuple.Num(); // lNumber=1,数据个数 double d = hTup