导读: 随着全球数据量的不断增长,越来越多的业务需要支撑高并发.高可用.可扩展.以及海量的数据存储,在这种情况下,适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展.与此同时,各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多,数据集成成为大数据领域的热门方向,于是SeaTunnel应运而生.SeaTunnel是一个分布式.高性能.易扩展.易使用.用于海量数据(支持实时流式和离线批处理)同步和转化的数据集成平台,架构于Apache Spark和Apache Flink之上.本文主要介绍SeaTunnel 1.…

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL…

2021 年 12 月 9 日,SeaTunnel (原名 Waterdrop) 成功加入 Apache 孵化器,进入孵化器后,SeaTunnel 社区花费了大量时间来梳理整个项目的外部依赖以确保整个项目的合规性,终于在贡献者们四个月的努力下,社区于 2022 年 3 月 18 日正式发布了首个 Apache 版本,该版本一次性通过 Apache 孵化器严苛的 2 轮投票审查,最大程度地保证了 SeaTunnel 软件 License 的合规性.同时这意味着 2.1.0 版本,是经过 SeaTu…

摘要:本文主要介绍 Presto 如何更好的利用 Hudi 的数据布局.索引信息来加速点查性能. 本文分享自华为云社区<华为云基于 Apache Hudi 极致查询优化的探索实践!>,作者:FI_mengtao. 背景 湖仓一体(LakeHouse)是一种新的开放式架构,它结合了数据湖和数据仓库的最佳元素,是当下大数据领域的重要发展方向. 华为云早在2020年就开始着手相关技术的预研,并落地在华为云 FusionInsight MRS智能数据湖解决方案中. 目前主流的三大数据湖组件 Apach…

根据Tomcat的官方文档说明可以知道,使用Tomcat配置集群需要与其它Web Server配合使用才可以完成,典型的有Apache和IIS. 这里就使用Apache+Tomcat方式来完成基于Tomcat在集群配置. 软件准备 1)Apache HTTP Server: 使用百度搜索httpd-2.2.25-win32-x86-no_ssl.msi,应该可以找到很多相关的下载链接.这里也提供一个:http://vdisk.weibo.com/s/C3trk_uGGkrmc 2)Tomcat…

基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎 http://www.ibm.com/developerworks/cn/views/java/libraryview.jsp 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息…

Java导出数据行写入到Excel表格:基于Apache POI import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; public class Excel…

基于Apache Thrift的公路涵洞数据交互实现原理 Apache Thrift简介 Apache Thrift(以下简称为“Thrift”) 是 Facebook 实现的一种高效的.支持多种编程语言的远程服务调用的框架. 目前流行的服务调用方式有很多种,例如基于 SOAP 消息格式的 Web Service,基于 JSON 消息格式的 RESTful 服务等.其中所用到的数据传输方式包括 XML,JSON 等,然而 XML 相对体积太大,传输效率低,JSON 体积较小,新颖,但还不够完善.…

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…

1. 摘要 Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化. Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础. 我们有各种数据源--OLTP 数据库.事件流和各种第 3 方数据源.需要快速.可靠.安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告.关键业务管道和仪表板. 不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本都取得了很大的进展.在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数…