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…

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…

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…

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…

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…

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…

我们上一篇<基于 WebSocket 实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯同步(一)>主要讲解了如何搭建一个实时数据通讯服务器,客户端与服务端是如何通讯的,相信通过上一篇的讲解,再配合上数据库的数据储存,我们就可以实现一个简易版的 Web 聊天工具了,有空的朋友可以自己尝试下实现,那么我们今天的主要内容真的是实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯了,请大家接着往下看. 有了前面的知识储备,我们就可以来真正实现我们 3D 拓扑图组件上节点位置信息的实时数据同步了,毋庸置疑,节点的位置信…

今天没有延续上一篇讲的内容,穿插一段小插曲,WebSocket 实时数据通讯同步的问题,今天我们并不是很纯粹地讲 WebSocket 相关知识,我们通过 WebGL 3D 拓扑图来呈现一个有趣的 Demo.接下来我们就看看这个实时数据通讯是一个什么样的套路. 我们先来聊聊这次 Demo 的思路吧,首先我要有一个 3D 的拓扑图组件,在上面创建几个节点,然后通过拉力布局(ForceLayout)将这些节点自动布局,但是有一定,需要在不同的网页窗口下,对应节点的位置是一样的,简单地说就是不同网页窗口…

  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…

文 |彭超 瓜子大数据架构师 交流微信 | datapipeline2018 一.为什么选择Kafka   为什么选Kafka?鉴于庞大的数据量,需要将其做成分布式,这时需要将Q里面的数据分到许多机器上进行存储,除此之外还有分布式的计算需求.同时需要支持多语言,如Java.GO.php等,另外还有高可用的需求. 二.Kafka集群   Realtime的Kafka集群通过Mirror Maker将数据全部同步到Analysis的Kafka集群. Realtime的Kafka集群主要负责在线实时读…