一站式入湖多数据源是指在一个统一的平台上,能够同时接入多个数据源,并且能够对这些数据源进行统一的管理和操作。这种方式可以大大提高数据处理的效率和灵活性,并且可以支持更多的应用场景。
在云计算领域,一站式入湖多数据源的需求越来越普遍。腾讯云提供了一系列的产品和服务,可以支持一站式入湖多数据源的需求,包括:
总之,腾讯云提供了一系列的产品和服务,可以支持一站式入湖多数据源的需求,并且可以实现数据的统一管理和操作。
Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。...它内嵌debezium[2]引擎,支持多种数据源,对于MySQL支持Batch阶段(全量同步阶段)并行,无锁,Checkpoint(可以从失败位置恢复,无需重新读取,对大表友好)。...CDC工具对比 图中标号3,除了flink-cdc-connectors之外,DMS(Amazon Database Migration Services)是Amazon 托管的数据迁移服务,提供多种数据源...EMR CDC整库同步Demo 接下的Demo操作中会选择RDS MySQL作为数据源,Flink CDC DataStream API 同步库中的所有表到Kafka,使用Spark引擎消费Kafka中...总结 本篇文章讲解了如何通过EMR实现CDC数据入湖及Schema的自动变更。
数据湖从企业的多个数据源获取原始数据,并且针对不同的目的,同一份原始数据还可能有多种满足特定内部模型格式的数据副本。因此,数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息,从结构化数据到完全非结构化数据。...那么,企业如何从各个数据源构建数据管道,如何将各种数据数据稳定可靠的存入数据湖存储是非常重要的一环。...这篇文章就数据湖的入湖管道为大家详细解答关于 COS 数据湖结合 Serverless 架构的入湖方案。...传统数据湖架构分入湖与出湖两部分,在上图链路中以数据存储为轴心,数据获取与数据处理其实是入湖部分,数据分析和数据投递其实算是数据出湖部分。...入湖部分是整个数据湖架构的数据源头入口,由于数据湖的高便捷可扩展等特性,它需要接入各种数据,包括数据库中的表(关系型或者非关系型)、各种格式的文件(csv、json、文档等)、数据流、ETL工具(Kafka
CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖,这个架构非常简单。...上游各种各样的数据源,比如DB的变更数据、事件流,以及各种外部数据源,都可以通过变更流的方式写入表中,再进行外部的查询分析,整个架构非常简单。 架构虽然简单,但还是面临很多挑战。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路,因为我们我们做Spark的团队,所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...在Lakehouse的CDC入湖链路中,我们团队也做了一些优化。 第一个是原库的Schema变更处理,我们对接的客户某些列的增加、删除或者修改某些列的场景。...经过几年的发展,国内外采用Hudi的公司非常多,比如公有云的华为云、阿里云、腾讯云以及AWS,都集成了Hudi,阿里云也基于Hudi构建Lakehouse。
from stu3_binlog;Copy 可看到任务提交信息: image.png flink管理页面上也可以看到相关任务信息: image.png flink读取kafka数据并写入hudi数据湖...binlog_source_kafka;Copy 可以看到任务提交信息: image.png flink管理页面上也可以看到相关任务信息: image.png Flink UI查看数据消费情况 image.png 统计数据入hudi...select count(*) from stu3_binlog_hudi_view; Copy image.png image.png hdfs查看hudi数据 image.png 实时查看数据入湖情况...charset=utf8 stu3 100000 --meta meta.txt Copy 实时查看数据入湖情况 create table stu3_binlog_hudi_streaming_view
02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖,这个架构非常简单。...上游各种各样的数据源,比如DB的变更数据、事件流,以及各种外部数据源,都可以通过变更流的方式写入表中,再进行外部的查询分析,整个架构非常简单。 架构虽然简单,但还是面临很多挑战。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路,因为我们我们做Spark的团队,所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...在Lakehouse的CDC入湖链路中,我们团队也做了一些优化。 第一个是原库的Schema变更处理,我们对接的客户某些列的增加、删除或者修改某些列的场景。...经过几年的发展,国内外采用Hudi的公司非常多,比如公有云的华为云、阿里云、腾讯云以及AWS,都集成了Hudi,阿里云也基于Hudi构建Lakehouse。
摘要:本文介绍了如何使用 Dinky 实时计算平台构建 Flink CDC 整库入仓入湖。...》,带了新的数据入仓入湖架构。...3.Schema 变更导致入湖链路难以维护 表结构的变更是经常出现的事情,但它会使已存在的 FlinkCDC 任务丢失数据,甚至导致入湖链路挂掉。...:全增量切换问题、手工映射表结构易出错、整库入湖,其中发现 Schema 变更导致入湖链路难以维护未进行解决,欢迎进一步讨论。...此外 Dinky 还支持了整库同步各种数据源的 sink,使用户可以完成入湖入仓的各种需求,欢迎验证。
照片拍摄于2014年夏,北京王府井附近 大家好,我是一哥,今天分享一篇数据实时入湖的干货文章。...并且顺便体验一番流批一体,下面的离线查询和实时upsert入湖等均使用Flink SQL完成。...3,数据入湖任务运维 在实际使用过程中,默认配置下是不能够长期稳定的运行的,一个实时数据导入iceberg表的任务,需要通过至少下述四点进行维护,才能使Iceberg表的入湖和查询性能保持稳定。...实时计算平台未来将会整合Apache Iceberg数据源,用户可以在界面配置Flink SQL任务,该任务以upsert方式实时解析changlog并导入到数据湖中。...2,准实时数仓探索 本文对数据实时入湖从原理和实战做了比较多的阐述,在完成实时数据入湖SQL化的功能以后,入湖后的数据有哪些场景的使用呢?下一个目标当然是入湖的数据分析实时化。
数字化基础设施供应商”,升级为“全链路数字化技术与服务提供商”,并由袋鼠云产研负责人思枢对外正式发布了全新的四大产品体系:数据智能分析与洞察平台“数雁EasyDigit”、低代码数字孪生平台EasyV、一站式大数据开发与治理平台...在这个过程中会面临4个问题:一是部署问题,如何简单快速部署一套大数据组件;二是数据源接入问题,如何对接多源多种异构的数据源,这些海量的结构化,半结构化和非结构化数据如何存储;三是数据处理效率问题,在面对这些海量的数据时...,在存储层通过流批一体数据同步框架ChunJun,将结构化、半结构化和非结构化数据统一高效入湖,入湖后对数据文件做统一的规范管理和高效索引,极大的提高查询效率。...除了数据高效入湖、联邦查询外,数驹还有其他几大领先产品特性和技术内核,接下来进行简单分享,帮助大家更好的理解数驹。...产品特性· 数据入湖:集成流批一体框架ChunJun一键生成湖表信息· 联邦查询:内置多种数据连接器高效索引,跨源联合分析查询· 自主可控,安全保障:360°数据访问安全体系,细粒度的数据权限划分· 极致便捷
数字化基础设施供应商”,升级为“全链路数字化技术与服务提供商”,并由袋鼠云产研负责人思枢对外正式发布了全新的四大产品体系:数据智能分析与洞察平台“数雁EasyDigit”、低代码数字孪生平台EasyV、一站式大数据开发与治理平台...在这个过程中会面临4个问题:一是部署问题,如何简单快速部署一套大数据组件;二是数据源接入问题,如何对接多源多种异构的数据源,这些海量的结构化,半结构化和非结构化数据如何存储;三是数据处理效率问题,在面对这些海量的数据时...—DataLake,在存储层通过流批一体数据同步框架ChunJun,将结构化、半结构化和非结构化数据统一高效入湖,入湖后对数据文件做统一的规范管理和高效索引,极大的提高查询效率。...除了数据高效入湖、联邦查询外,数驹还有其他几大领先产品特性和技术内核,接下来进行简单分享,帮助大家更好的理解数驹。...产品特性 · 数据入湖:集成流批一体框架ChunJun一键生成湖表信息 · 联邦查询:内置多种数据连接器高效索引,跨源联合分析查询 · 自主可控,安全保障:360°数据访问安全体系,细粒度的数据权限划分
摘要:本文介绍了我们基于 Dlink 来建设 FlinkCDC 流式入湖 Hudi Sync Hive 的实践分享。...内容包括: 背景资料 准备部署 数据表 调试 结论 一、背景资料 Apache Hudi (发音为“ hoodie”)是下一代流式数据湖平台。...目前业务架构较为繁重 维护多套框架 数据更新频率较大 二、背景 组件 版本 备注 Flink 1.13.5 集成到 CM Flink-SQL-CDC 2.1.1 Hudi 0.10.0-patch 打过补丁...五、结论 通过 Dlink + Flink-CDC + Hudi 的方式大大降低了我们流式入湖的成本,其中 Flink-CDC 简化了传统 CDC 的架构与建设成本,而 Hudi 高性能的读写更有利于频繁变动数据的存储
TIS采用两种方式实现数据入湖: 1....DeltaStreamer: 该方法实现批量数据导入,通过DataX将数据表中数据以avro格式导入到HDFS中,之后启动DeltaStreamer通过Spark RDD消费HDFS中的原始数据进行数据入湖...Hadoop 2.7.3 Apache Flink tis-1.13.1(基于Flink 1.13.1 定制,解决不同组件Source,Sink之间可能存在的三方依赖包冲突) 创建MySQL到Hudi千表入湖通道...在Reader设置页面,点击数据库名项右侧配置下拉框中MySqlV5 数据源,完成表单填写,点击保存按钮,其他输入项目使用默认值即可,然后再点击下一步选取Reader端中需要处理的表 9....点击hiveConn项右侧 数据源管理下拉框添加按钮,添加hiveConn源 3. 点击fsName项右侧 FS管理 下拉框添加按钮,添加分布式文件系统源 4.
从 Hudi v0.10.0 开始,我们很高兴地宣布推出适用于 Deltastreamer[1] 的 Debezium 源[2],它提供从 Postgres 和 MySQL 数据库到数据湖的变更捕获数据...背景 当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。...现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器,CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易,因为它具有一些独特的差异化功能[7]。...Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器,与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比,该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。...现在可以将数据库数据提取到数据湖中,以提供一种经济高效的方式来存储和分析数据库数据。请关注此 JIRA[20] 以了解有关此新功能的更多信息。
数据存储层既支持传统的 HDFS 存储,也支持对象存储和新型数据湖格式,提供了元数据服务、数据入湖、数据湖加速和管理等核心服务。...CyberEngine 产品特点包括:完全云原生化,支持多租户和多集群管理,以及全面的发布、配置、管理、操作和审计功能;支持主流大数据组件版本,包括计算存储组件、数据湖引擎和分析型引擎,且在稳定性和性能上优于开源组件...CyberData 采用云原生技术架构,能在多云环境中部署,支持多环境、多区域以及多集群的大规模企业应用。...统一元数据服务引擎 CyberMeta 是大数据平台的核心技术组件,它实现了湖仓平台元数据在整个平台的统一管理,以及外部数据源元数据的主动发现和多计算引擎间元数据的互通互联。...基于 Spark 和 Flink 的自定义 Catalog 扩展机制:扩展支持更大范围的数据源元数据管理能力,使 Spark 和 Flink 引擎能够访问关系型数据库,以及实现与湖仓数据源之间的跨源数据访问
二、项目特点 一个 开箱即用 、易扩展 ,以 Apache Flink 为基础,连接 OLAP 和 数据湖 等众多框架的 一站式 实时计算平台,致力于 流批一体 和 湖仓一体 的建设与实践...作业提交方式:ClickHouse、Doris、Hive、Mysql、Oracle、Phoenix、PostgreSql、SqlServer 等 支持 FlinkCDC (Source 合并)整库实时入仓入湖...此外支持了全面的 FlinkSQL 提交方式,以及各种入仓入湖的实践分享。 数据开发 0.1 版本最初的沉浸式数据开发页面的设计,比较简陋,页面固定且利用不充分。...Doris 的实践》作者:文末 《Dlink 如何在 IDEA 中调试开发》作者:文末 《Dlink + FlinkSQL构建流批一体数据平台——部署篇》作者:韩非子 《Dlink 在 FinkCDC 流式入湖...的实践分享》作者:mydq 《Dinky 扩展 Phoenix 连接器使用分享》作者:高原 《Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖》作者:文末 《Dinky 扩展 kudu 实践分享》作者
stash 我们修改了多个文件比如修改了ABCDEF...Z这26个文件 主管就过来说有个模块非常急,需要先合入ABCD这4个文件 远程仓库已经有人合入了LX这两个文件 然后记得养成良好的习惯,「commit...后pull一下远程代码库」 总结就是不想提交所有修改的文件,且修改的文件中有冲突的情况下 意思就是,本地有些文件可能在合入的时候被覆写,此时有两种选择 commit,然后解决冲突 stash,然后pull
摘要:本文介绍了 Dinky 功能实践系列的 Flink CDC 整库实时入仓入湖的分析。...内容包括: 前言 环境要求 源库准备 整库同步参数介绍 整库入湖 Hudi 整库入仓 StarRocks 整库入库 MySQL 整库同步 Kafka 整库入库 PostgreSQL 整库入仓 ClickHouse...StarRocks》 《打造 Flink + StarRocks+ Dinky 的极速统一分析平台》 《Dinky 扩展 iceberg 的实践分享》 《Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖...五、整库入湖 Hudi 作业脚本 EXECUTE CDCSOURCE demo_hudi2 WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = '192.168.0.4
首先来看看本地的pull request」 点我看gif图 添加对应的信息后就能够提交mr了,然后需要远程仓库的人进行审核,一般公司都会有规定的人来审核,看代码有没有错误,写得好不会,总的来说就是看能不能合入。...「再来看看远程仓库的pull request」 可以看到远程通过一系列的操作,成功的合入了代码,这些远程仓库中也有了修改后的代码,并且在自己的gitee上面会收到合入成功的信息。
制造企业可以应用一站式的BI数据分析平台,将各系统数据进行统一的整合、存储、分析。把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台下,进行统一管控。...仅仅是数据的采集、提取和存储还不够,由于许多制造企业的业务体量大、渠道多,导致了数据庞杂,因此需要根据企业的业务逻辑,对数据进行重构。...统一的数据分析平台为数据应用奠定了坚实的基础,构建了一致的信息架构与标准,以及唯一可行的数据源。...数据源:业务数字化是数据工作的前提,通过业务对象、规则与过程数字化,不断提升数据质量,建立清洁、可靠的数据源;2....数据湖:基于“统筹推动、以用促建”的建设策略,严格按六项标准,通过物理与虚拟两种入湖方式,汇聚该企业内部和外部的海量数据,形成清洁、完整、一致的数据湖;3.
实时金融数据湖的特点 通过以上介绍的三个观点引出今天介绍的主题,实时金融数据湖。 主要有三个特点: 第一,开放性。支持多类型场景,如 AI、非结构化、历史数据,海纳百川。 第二,时效性。...第六,数据存储的融合,分析数据统一存储的技术平台,符合入湖仓标准的数据按照要求放入,降低存储和运维成本。 ? 02 体系架构 1....实时金融数据湖架构 ■ 功能架构 首先来看一下实时金融数据湖的功能架构。在功能上,包括数据源、统一的数据接入、数据存储、数据开发、数据服务和数据应用。 第一,数据源。...通过流计算开发平台,提供一个一站式的实时数据开发平台,包括可视化的数据开发,任务管理,实现多租户和多项目的管理,统一运维管理、权限管理,可以在这个平台上完成实时数据任务的开发。...■ “落地式”实时场景 下面介绍“落地式”的实时场景架构,数据源被实时接入到 Kafka 之后,Flink 可以实时处理 Kafka 的数据,并将处理的结果写入到数据湖中。
项目需要把自建redis迁移到云服务,因为无法做到业务无感迁移,所以业务迁移时,部分数据需要双读,因此需要支持多Redis数据源 支持多Redis数据源 配置信息application.yml...redis: host: localhost port: 6379 second-redis: host: localhost port: 16379 配置主数据源...primaryLettuceConnectionFactory) { return new StringRedisTemplate(primaryLettuceConnectionFactory); } 配置备数据源
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