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腾讯云大数据开发治理全家桶，WeData凭何C位出道？

0.34元/CU/时 新客1000CU·时券 临时分析、BI WeData 一站式数据开发治理平台...） 全链路DataOps • 集成：30+源端连接器，MySQL→Iceberg全增量一体； • 开发：IDE支持SQL/Python/Shell，代码补全、在线调试； • 编排：拖拽式DAG，实时Flink...与离线Spark同屏混编； • 运维：AI Ops异常检测，告警飞书/企微分钟级推送； • 治理：数据目录、血缘解析、热度评分、资产打分一键可视。...数据质量与成本 事前规则模板200+，事中异常拦截写入quarantine，事后成本中心按人/项目/表多维摊销，某头部券商3个月把无效存储砍掉40%。...结语 如果你需要“开发快、治理全、弹性省”的一站式方案，2025年8月的WeData几乎是腾讯云官方矩阵中的全能ACE：既能在云上秒开资源，又能通过多租户满足金融级合规，配合限时5折活动，早用早省钱。

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【天衍系列 04】深入理解Flink的ElasticsearchSink组件：实时数据流如何无缝地流向Elasticsearch

Elasticsearch Sink：是Flink的一个数据接收器，用于将数据流中的数据发送到Elasticsearch集群中的特定索引。...Sink负责将Flink数据流中的事件转换为Elasticsearch要求的格式，并将其发送到指定的索引。 序列化与映射：在将数据写入Elasticsearch之前，通常需要对数据进行序列化和映射。...将数据发送到指定的索引中。...总的来说，Elasticsearch Sink 通过将 Flink 数据流中的数据转换为 JSON 格式，并利用 Elasticsearch 的 REST API 将数据发送到指定的索引中，实现了将实时流数据写入...这些组件共同作用，构成了 Elasticsearch Sink 在 Flink 中的核心功能，使得 Flink 用户可以轻松地将实时流数据发送到 Elasticsearch，并实现各种实时数据分析和搜索应用

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    Kafka源码深度解析与面试攻坚：实时数仓的核心引擎

    在实时数仓中，Producer通常作为数据采集工具，将源系统（如数据库、日志文件）的数据实时推送至Kafka，形成数据管道的第一环。...初步了解这些结构有助于后续深入分析Kafka的高吞吐机制，例如如何通过批处理、压缩和索引优化实时数据流处理。...在消息消费过程中，Kafka通过FileChannel.transferTo()方法（在Java NIO中实现）直接将磁盘文件数据发送到网络通道，避免了内核态与用户态之间的数据拷贝。...源码关键设计： 使用ByteBufferMessageSet批量处理消息 通过MemoryRecords实现内存中的消息批处理 索引文件（.index和.timeindex）使用稀疏索引加速查找 五、控制器...另一方面，数据隐私与合规性要求日益严格。实时数据流如何在满足低延迟的同时实现加密、脱敏和权限管控，是技术演进需重点解决的问题。

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    Flink未来-将与 Pulsar集成提供大规模的弹性数据处理

    4.Flink未来如何与Pulsar整合？ Apache Flink和Apache Pulsar的开源数据技术框架可以以不同的方式集成，以提供大规模的弹性数据处理。...在这篇文章中，我将简要介绍Pulsar及其与其他消息传递系统的差异化元素，并描述Pulsar和Flink可以协同工作的方式，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。...在接下来的部分中，我将介绍框架之间的一些潜在的未来集成，并分享可以一起使用框架的现有方法的示例。 未来整合 Pulsar可以以不同的方式与Apache Flink集成。...现有集成 两个框架之间的集成正在进行中，开发人员已经可以通过多种方式将Pulsar与Flink结合使用。例如，Pulsar可用作Flink DataStream应用程序中的流媒体源和流式接收器。...通过Pulsar的Segmented Streams方法和Flink在一个框架下统一批处理和流处理工作负载的步骤，有许多方法将这两种技术集成在一起，以提供大规模的弹性数据处理。

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    6 幅图，通透理解 Elasticsearch 的六大顶级核心应用场景

    它允许用户执行复杂的查询，并几乎实时地获得响应。 1.1 全文搜索特点 倒排索引（Inverted Index）：Elasticsearch 使用倒排索引结构，使其能够快速进行全文搜索和查询。...2.1 实时分析特点 数据流（Data Streams）：能够处理连续的数据流输入。 低延迟存储：提供低延迟的数据存储和查询。 集成 Flink：与 Flink 集成，进行流处理和实时分析。...2.2 实时分析应用场景 实时监控系统 业务分析 物联网（IoT）数据处理 场景3：机器学习 通过 X-Pack 中的机器学习功能（收费功能），Elasticsearch 能够自动检测数据中的异常、模式和趋势...这一功能使其在预测分析和数据驱动决策中非常有用。 3.1 机器学习特点 无监督和监督算法：支持无监督和监督的机器学习算法。 异常检测：自动检测数据中的异常和异常行为。...它强大的搜索和分析功能使其在安全监控和事件响应中非常有用。 6.1 安全信息和事件管理特点 数据连接器：通过多种连接器收集安全事件数据。 异常检测：运行异常检测作业，制定检测规则。

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    HBase高级特性与生态整合：揭秘Flink实时数仓中的CDC日志同步方案

    其中最关键的一环是如何可靠、低延迟地捕获HBase中的数据变更，并将其投递到下游处理链路中。变更数据捕获（CDC）技术正是解决这一问题的核心机制。...从HBase的WAL机制原理到Flink的流处理集成，从数据捕获的技术细节到实战中的优化策略，我们将系统性地分析这一技术链路的实现方法与最佳实践，为读者提供一套可落地、高性能的实时数据同步解决方案。...在HBase 3.0+版本中，Region分裂算法得到了进一步优化，引入了弹性分裂策略（Elastic Splitting），能够根据实时负载动态调整分裂阈值，避免小Region过多导致的元数据膨胀。...具体而言，Debezium会解析HBase RegionServer的WAL文件，将Put/Delete操作映射为结构化事件流，并通过Kafka Connect的Sink连接器推送至Flink处理管道。...某头部电商在2024年实测中，通过AI弹性调度将资源利用率提升40%，运维复杂度降低60%。

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    腾讯云原生实时数仓建设实践

    复杂的使用场景和超大的数据量，导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求：希望查询响应更快，看板更新更及时，指标开发更快完成。...数据准确性 保证数仓中数据和指标的准确性，不能存在异常或者错误，是对实时数仓的基础要求。 成本 在实际的生产使用中，计算与存储资源并不是免费的，如何优化实时数仓的使用成本也是值得关注的问题。...Kappa 架构将流和批融为一体，不再分为两条数据处理链路。数仓各层使用消息队列作为存储，数据经过 Flink 处理后通过消息队列传递，保障了 T+0 级别时效。...每个计算节点都能完整执行 SQL，且具备本地缓存，以及运行所需的索引数据等。具备秒级弹性能力。 存储层使用云原生共享存储服务作为底层存储，例如对象存储 COS 等，提供全局一致的数据视角。...在不久的将来，流计算 Oceanus 会提供全套实时数仓构建的解决方案，助力企业数据价值最大化，加速企业实时化数字化的建设进程。

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    最火的实时计算框架Flink和下一代分布式消息队列Pulsar的批流融合

    Pulsar 还提供了对 Schema 的原生支持，可以与 Flink 集成并提供对数据的结构化访问，例如，使用 Flink SQL 在 Pulsar 中查询数据。...现有融合方式 两个框架之间的融合正在进行中，开发人员已经可以通过多种方式融合使用 Pulsar 和 Flink。...例如，在 Flink DataStream 应用程序中，Pulsar 可以作为流数据源和流接收器。...开发人员能使 Flink 作业从 Pulsar 中获取数据，再进行计算并处理实时数据，最后将数据作为流接收器发送回 Pulsar 主题。...对应用程序在数据和计算级别如何处理数据的视图基本一致，将“批”作为“流”的特殊情况进行“流式优先”处理。

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    NVIDIA Deepstream 4.0笔记（三）：智能交通场景应用

    此外，由于带宽限制，将数TB的视频数据传输到云可能是不可行的。因此，您需要一种分析边缘像素的解决方案，并仅将重要元数据传输到云或分析服务器以获得进一步的见解。...在感知pipline里，像素在边缘设备内部进行转换，然后，分析工作流将获取此元数据并创建可搜索的分析，并显示在Web浏览器上以进行可视化。...基于LSTM的，可能是汽车驾驶方向错误。 它查看序列的顺序，任何偏离标准的东西都被归类为异常。但搜索索引器可以搜索任何事件或异常。您将在演示中看到整个Pipline。相机上的元数据机器被发送到VMS。...Kafka消息代理从边缘设备读取消息并将其发送到Apache spark引擎和Logstash。Apache spark将分析流数据并构建汽车轨迹同时检测异常情况。...用于ETL的Logstash处理原始数据并将其发送到搜索索引器。搜索索引器使用弹性搜索实现。PMS将记录来自摄像机的实时流以播放异常并将其显示在屏幕上。此API将显示在给定道路之间行驶的汽车的速度数。

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    云监控 Barad 的云原生实践

    ，因 Barad 业务量级庞大，如何保障大量级数据的稳定处理以及单位成本的优化，这里都有着不小的挑战： 底层设备量级大，整体上云后并发，时延，稳定性保障 系统架构复杂，底层模块和旁路功能涉及 40+，迁移这类能力时的稳定性保障...在使用 TKE 部署中业务同学需要保障在迁移过程中的数据稳定上报，因为 Barad 作为腾讯云基础监控业务，任何的改动都可能造成用户的监控数据丢失或断点，针对这个情况，Barad 在部署业务时多次进行小地域验证...上云过程中，Barad 业务也遇到了很多瓶颈，在使用 TKE 集群时的并发能力保障上，这里针对集群机型，进行了特定的并发能力配置保障，在业务上报 clb 这里一并进行了带宽上限保障，以保证客户数据万无一失...flink 容灾调度 flink 集群目前已在云监控管控平台中集成 flink 集群批量异地拉起能力，可保障地域异常时流计算作业快速在其他地域拉起，保障业务数据完整性。...操作过程: 将 metric 表的副本数设置为 1，保障新创建的 index 有 1 个副本 将集群中副本数为 0 的 index 设置为1，避免因升级过程中的异常导致数据完整性缺失 删除 564 版本无用索引

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    最火的实时计算框架Flink和下一代分布式消息队列Pulsar的批流融合

    Pulsar 还提供了对 Schema 的原生支持，可以与 Flink 集成并提供对数据的结构化访问，例如，使用 Flink SQL 在 Pulsar 中查询数据。...现有融合方式 两个框架之间的融合正在进行中，开发人员已经可以通过多种方式融合使用 Pulsar 和 Flink。...例如，在 Flink DataStream 应用程序中，Pulsar 可以作为流数据源和流接收器。...开发人员能使 Flink 作业从 Pulsar 中获取数据，再进行计算并处理实时数据，最后将数据作为流接收器发送回 Pulsar 主题。...对应用程序在数据和计算级别如何处理数据的视图基本一致，将“批”作为“流”的特殊情况进行“流式优先”处理。

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    为什么要学 Flink，Flink 香在哪？

    eg: 当商品商家一个商品之后，实时计算引擎（Flink）在秒级别 build 商品索引，优化商品搜索。...爱立信使用 Flink 构建了一个实时异常检测器，通过大型基础设施进行机器学习。 Uber 在 Apache Flink 上构建了基于 SQL 的开源流媒体分析平台 AthenaX。...Yelp 利用 Flink 为其数据连接器生态系统和流处理基础架构提供支持。 财富 500 强金融服务公司 Capital One 使用 Flink 进行实时活动监控和报警。 ... !!...使用过 Hive 或 Mapreduce 或 mysql 的同学应该知道，数据存在 hdfs 或其他文件系统上，并且是一个固定的大小，我们把这些数据称为一批数据。...Flink 非常注重流数据处理的可运维性。下面介绍 Flink 的故障恢复机制，并介绍其管理和监控应用的功能。 在分布式系统中，服务故障是常有的事，如何保证服务能够7*24小时稳定运行？ !!

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    Apache Flink快速入门-部署前要了解内容

    我们在图下方的表格中列出了它们。 组件 作用 实现 Flink 客户端 将批处理或流应用程序编译成数据流图，然后将其提交给 JobManager。...此外，当应用程序模式下多个正在运行的作业（例如使用 提交 executeAsync()）中的任何一个被取消时，所有作业都将停止并且 JobManager 将关闭。支持定期作业完成（通过源关闭）。...我们在图下方的表格中列出了它们。 成分 目的 实现 Flink 客户端 将批处理或流应用程序编译成数据流图，然后将其提交给 JobManager。...使用 Flink 托管常用数据可以带来显着的性能优势 例如： 卡夫卡 亚马逊 S3 弹性搜索 阿帕奇卡桑德拉 请参阅连接器页面。...使用 Flink 托管常用数据可以带来显着的性能优势 例如： 卡夫卡 亚马逊 S3 弹性搜索 阿帕奇卡桑德拉 请参阅连接器页面。

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    大数据生态圈常用组件（二）：概括介绍、功能特性、适用场景

    分类 名称 简介 功能特点 使用场景 大数据存储 HDFS HDFS是一个分布式的文件系统，它具有高度的容错，高吞吐量，弹性伸缩等优点。是高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。...它使得能够快速定义将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器变得简单。 Kafka Connect可以获取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到Kafka主题，使数据可用于低延迟的流处理。...avro数据自动落入hive/hbase/es 用户可以使用sdk将avro数据发送到kafka中，kafka-connect可以将数据自动落入hive/hbase/es中 自助式申请schema 当用户需要申请...使用flink对用户访问记录增量做实时的窗口计算，提供更高的吞吐和更低的延时。 风控安全管理 使用CEP自定义匹配规则用来检测无尽数据流中的复杂事件。...例如在安全应用中侦测异常行为；在金融应用中查找价格、交易量和其他行为的模式。

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    SIGMOD 2025｜腾讯 Oceanus 开创云原生流计算弹性新纪元

    一、 研究背景 随着腾讯旗下应用（如微信、腾讯会议、QQ 等）的广泛使用，产生了大量极富价值的实时数据。在大数据场景中，普遍依赖于流处理引擎（例如 Apache Flink）处理大量的实时数据。...● 多维输入指标 Oceanus 弹性预测所收集的指标如下表所示： ○ 云原生流式服务指标：Flink 指标例如数据输入/输出速率，可以反映工作负载强度和数据处理速度，这些指标将直接影响 Pod 资源的使用情况...○ 堆缩小：传统的 JVM 在堆空间释放时面临的挑战是如何安全地将内存释放给操作系统，当 GC 回收掉未使用的对象释放内存空间时，该部分内存仍然被进程持有，Oceanus 通过与 Kubernetes...● 异常诊断：该模块通过预定义的规则进行异常分析，通过多个专家规则诊断异常的根本原因，将异常情况进行归类。...对于数据处理型应用，资源调整重启任务时，会从持久化的状态位点回溯部分数据，引起短期的流量波动，并且存在数据处理断流情况，而 Oceanus 能够有效解决该问题，在不影响正常的数据处理，保证流量稳定的前提下

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    kafka sql入门

    :KSQL查询将事件流转换为数字时间序列聚合，使用Kafka-Elastic连接器将其转换为弹性聚合，并在Grafana UI中进行可视化。...可以使用流表连接使用存储在表中的元数据来获取丰富的数据流，或者在将流加载到另一个系统之前对PII（个人身份信息）数据进行简单过滤。 4.应用程序开发 许多应用程序将输入流转换为输出流。...KSQL实战：实时点击流分析和异常检测 让我们来看一个真正的演示。 该演示展示了如何使用KSQL进行实时监控，异常检测和警报。 点击流数据的实时日志分析可以采用多种形式。...使用交互式KSQL命令行客户端启动查询，该客户端通过REST API将命令发送到集群。 命令行允许检查可用的流和表，发出新查询，检查状态和终止运行查询。...其他所有内容都是日志的流媒体物化视图，无论是各种数据库，搜索索引还是公司的其他数据服务系统。 所有数据丰富和ETL都需要使用KSQL以流媒体方式创建。

    3.1K20

    有赞实时计算 Flink 1.13 升级实践

    这是很容易产生的问题就是在中间环节写入Kafka时很可能因为容错恢复等一些原因造成数据重复，特别是在checkpoint时间比较大时，造成的重复的数据量会很大，在现有的解决方案中，往往需要业务方在写入Kafka...作为source，upsert-kafka连接器生产changelog流，其中每条数据记录代表一个更新或删除事件。...因此在之前的任务中，有些任务为了解决时区问题在任务中加了8小时或者减了16小时（前一天时间）。...： （1）任务升级后从之前版本的 checkpoint 文件恢复失败 当我们升级Flink 1.13后的任务想通过之前的任务的checkpoint文件进行状态恢复时，会偶尔出现下面的异常： 通过社区邮件和源码阅读发现根本原因是在...为了解决上述问题，在Flink 1.11中提出的一个Jira : FLINK-18580 ,官方建议在Flink构建维表时将BIGINT定义为DECIMAL(20,0)。

    1.8K20

    Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？

    根据我们前文的架构模型，任何一家公司在构建数据系统时，都会面临如下几类核心需求： 事务型数据库：用于实时写入与查询（如订单、行为日志） 文本搜索引擎：处理非结构化关键词匹配（如全文搜索） 向量搜索引擎：...流批一体是我们最早在阿里搜索主搜时提出的，当时用 Flink 做实时处理，再用 PG 计算，后来我们用 Flink 的批处理统一了流和 PG 的计算框架和 SQL。...但 Flink 运维难、成本高，我们认为物化视图是解决流批一体的最佳方案。大部分数据系统只是支持全量物化视图和非常有限的增量物化视图（例如双表的 join，大部分数据系统只能通过全量物化视图来做）。...根据我们前文的架构模型，任何一家公司在构建数据系统时，都会面临如下几类核心需求： 事务型数据库：用于实时写入与查询（如订单、行为日志） 文本搜索引擎：处理非结构化关键词匹配（如全文搜索） 向量搜索引擎：...流批一体是我们最早在阿里搜索主搜时提出的，当时用 Flink 做实时处理，再用 PG 计算，后来我们用 Flink 的批处理统一了流和 PG 的计算框架和 SQL。

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