ETL过程的第一步就是从不同的数据源抽取数据并把数据存储在数据的缓存区.这个过程的主要挑战就是初始加载数据量大和比较慢的网络延迟.在初始加载完成之后,不能再把所有数据重新加载一遍,我们需要的只是变化的数据.识别出变化的数据,并抽取这些变化的数据称为变化数据捕获(Change Data Capture) 或CDC. Kettle之基于时间戳的CDC实现实例 实现思路: 首先表中要有数据更新的时间戳如:最后一次修改的时间(XGSJ),如果有创建时间的话更好; 作为例子假设有一张表名字为custome

作者:李少锋 文章目录: 一.CDC背景介绍 二.CDC数据入湖 三.Hudi核心设计 四.Hudi未来规划 1. CDC背景介绍 首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游.它的应用比较广,可以做一些数据同步.数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖. 对于CDC,业界主要有两种类型: 基于查询,客户

Title:JS基于时间戳写的浏览访问人数  --2013-12-23 14:07 <script language="JavaScript"> var timestamp,timetmp,rand; rand = Math.floor(Math.random()*10); //随机数 timestamp = new Date().getTime().toString(); //时间戳 timetmp = (parseInt(timestamp)/1000/60).toSt

Atitit.基于时间戳的农历日历历法日期计算 1. 农历xx年的大小月份根据万年历查询1 2. 农历xx年1月1日的时间戳获取1 3. 计算当年的时间戳与农历日期的对应表,时间戳为key,日期为val1 4. 根据获取的时间戳得到农历日期2 1. 农历xx年的大小月份根据万年历查询 2006 年大进的月份13689,11,12 闰月的月份 none 小金月份2457,10 2. 农历xx年1月1日的时间戳获取 农历2016年1月1日,换算为公历的2016-02-08 ,获取时间戳(sec为单位

思路1: 1.提前建好ts时间表,设置两个字段分别为current_t和load_t,current用于比较原表中日期的上限,load_t则为上次加载的日期,几位原表中日期的下限. create table ts( current_t datetime, load_t datetime ) select * from ts 2.1.新建转换1,获取当前系统日期,并赋值给变量${SYSDATA},然后更新到ts表中 在同一转换中通过表输入获取上次加载日期,并赋值给变量${CURRENT_T} 2.

使用Hive转换.装载数据 1. Hive简介 (1)Hive是什么         Hive是一个数据仓库软件,使用SQL读.写.管理分布式存储上的大数据集.它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点: 通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL.报表.数据分析等数据仓库任务. 提供一种机制,给各种各样的数据格式加上结构. 直接访问HDFS的文件,或者访问如HBase的其它数据存储. 可以通过MapReduce.Spark或Tez等多种计算框架执行查询.         Hive提供标准的SQ

最近碰到了消息时间戳的问题,于是花了一些功夫研究了一下,特此记录一下.   Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型.目前支持的时间戳类型有两种: CreateTime 和 LogAppendTime 前者表示producer创建这条消息的时间:后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说,是leader broker将这条消息写入到log的时间)   为什么要加入时间戳? 引入时间戳主要解决3个问题: 日志保存(log retention)策略:Kafka目前会定

from:http://blog.csdn.net/dengzikun/article/details/5807694 最近考虑使用RTP替换原有的高清视频传输协议,遂上网查找有关H264视频RTP打包.解包的文档和代码.功夫不负有心人,找到不少有价值的文档和代码.参考这些资料,写了H264 RTP打包类.解包类,实现了单个NAL单元包和FU_A分片单元包.对于丢包处理,采用简单的策略:丢弃随后的所有数据包,直到收到关键帧.测试效果还不错,代码贴上来,若能为同道中人借鉴一二,足矣.两个类的使用说

基于时间戳防盗链的功能其实每家的CDN都是支持的.主要是通过使用约定的加密字符串来对具有访问有效期的资源链接进行一些加密计算的到一个sign值,然后访问外链里面带上这个sign和截止时间戳去访问CDN的节点,CDN的节点会用同样的算法来计算访问链接是否合法,如果不合法则返回403 Forbidden,否则返回所要访问的资源. 算法说明 基于时间戳的防盗链是通过对时间有关的字符串进行签名,将时间,签名通过一定的方式传递给CDN服务器作为判定依据,CDN边缘节点依据约定的算法判断来访的URL是否有访

  在分布式场景下,有很多种情况都需要实现最终一致性.在设计远程上下文的领域事件的时候,为了保证最终一致性,在通过领域事件进行通讯的方式中,可以共享存储(领域模型和消息的持久化数据源),或者做全局XA事务(两阶段提交,数据源可分开),也可以借助消息中间件(消费者处理需要能幂等).通过Observer模式来发布领域事件可以提供很好的高并发性能,并且事件存储也能追溯更小粒度的事件数据,使各个应用系统拥有更好的自治性.    本文主要探讨了一种实现分布式最终一致性的解决方案--采用分布式锁.基于分布式

在这篇文章中我们会介绍配置基于 Kerberos 身份验证的 NFS 共享的整个流程.假设你已经配置好了一个 NFS 服务器和一个客户端.如果还没有,可以参考 安装和配置 NFS 服务器[2] - 它列出了需要安装的依赖软件包并解释了在进行下一步之前如何在服务器上进行初始化配置. 另外,你可能还需要配置 SELinux[3] 和 firewalld[4] 以允许通过 NFS 进行文件共享. 下面的例子假设你的 NFS 共享目录在 box2 的 /nfs: # semanage fcontext

我们的zabbix 监控使用 oracle 作为存储, 因此,需要创建基于 基于时间戳的分区表,在此将操作过程记录如下 1. 创建,四个zabbix 最大的表的分区表 create table history_part(    "ITEMID" NUMBER(20,0) NOT NULL ENABLE,     "CLOCK" NUMBER(10,0) DEFAULT '0' NOT NULL ENABLE,     "VALUE" NUMBER

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

ODI中删除数据的处理 一.前提知识:数据从源数据库向数据仓库抽取时,一般采用以下几种方式: 全抽取模式如果表的数据量较小,则可以采取全表抽取方式,以TRUNCATE/INSERT方式进行数据抽取. 基于时间戳的抽取模式如果源数据表是不可更新的数据(如大多数事务处理数据)或者是不可删除数据(只能失效历史记录的情况),则根据变更时间戳,抽取最新变更的数据进行同步. 日志分析如果没有更新时间戳,或者源数据存在删除的情况,则可以进行日志分析,来执行最新数据变更的同步. 说明:时间戳的方式如果要处理删除

1. 摘要 在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能. 我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题. 在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据. 在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构.涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台. 2. 新架构 让我们首先看一下经过改进的新数据平台 2.0 的高级

  在互联网笔试中,常遇到数据库的问题,遂来简单总结,注意,以 Sql Server 数据库为例. 数据库 数据库系统,Database System,由数据库和数据库管理系统组成. 数据库,DataBase ,是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统,按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库.数据表是最基本的数据库对象,是存储数据的逻辑单元. 数据库管理系统,DataBase Management System,DBMS,管理数据库,负责数据的存储.安全.一致性.并发.恢复和访问. 数据

六种 主流ETL 工具的比较(DataPipeline,Kettle,Talend,Informatica,Datax ,Oracle Goldengate) 比较维度\产品 DataPipeline kettle Oracle Goldengate informatica talend DataX 设计及架构 适用场景 主要用于各类数据融合.数据交换场景,专为超大数据量.高度复杂的数据链路设计的灵活.可扩展的数据交换平台 面向数据仓库建模传统ETL工具 主要用于数据备份.容灾 面向数据仓库建模

为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理,今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式.增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取(extraction).转换(transformation)和装载(loading))实施过程中需要重点考虑的问题.ETL抽取数据的过程中,增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求.今天我们只重点对各种方法进行对比分析,从而总结各种机

  在全行业加速布局数字化的当口,如何善用工具,也是为转型升级添薪助力的关键一步.   那么当轻量的异构数据实时同步工具,遇上轻量的数字化管理工具,将会收获什么样的新体验?此番 Tapdata 与轻流的牵手,或许能给你答案. 强强联手,带来 1+1>2 的用户体验 Tapdata是全球首个基于数据即服务(DaaS)架构理念.面向 OLTP 业务或场景的企业实时数据服务平台.具备异构数据实时同步.批流一体数据融合.自助式 API 发布等功能.目前已支持近百个数据源和类型,包括市场主流的数据库.AP

名词解释和基本介绍 OTP 是 One-Time Password的简写,表示一次性密码. HOTP 是HMAC-based One-Time Password的简写,表示基于HMAC算法加密的一次性密码. 是事件同步,通过某一特定的事件次序及相同的种子值作为输入,通过HASH算法运算出一致的密码. TOTP 是Time-based One-Time Password的简写,表示基于时间戳算法的一次性密码. 是时间同步,基于客户端的动态口令和动态口令验证服务器的时间比对,一般每60秒产生一个新口