SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
大数据平台是一个发展非常迅速的方向。本周Apache撤回了13个和Hadoop相关的项目，也给还在鼔吹Hadoop大数据生态的可以说是当头一棒。这几年社区里开始出现很多公司使用ClickHouse替换Hadoop生态的现象，让ClickHouse成为大数据的新宠。这一块我也对ClickHouse这个方向及大数据存储方向做一个反思，给大家一些参考。
Snowflake（雪花） 是一项服务，用于为 Twitter 内的对象（推文，直接消息，用户，集合，列表等）生成唯一的 ID。这些 IDs 是唯一的 64 位无符号整数，它们基于时间，而不是顺序的。完整的 ID 由时间戳，工作机器编号和序列号组成。当在 API 中使用 JSON 数据格式时，请务必始终使用 id_str 字段而不是 id，这一点很重要。这是由于处理JSON 的 Javascript 和其他语言计算大整数的方式造成的。如果你遇到 id 和 id_str 似乎不匹配的情况，这是因为你的环境已经解析了 id 整数，并在处理的过程中仔细分析了这个数字。
在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据或消息，数据库的自增 ID 显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一 ID 做标识。此时一个能够生成全局唯一 ID 的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对 ID 号的要求有哪些呢？
前几天写过一篇《一口气说出 9种 分布式ID生成方式，面试官有点懵了》，里边简单的介绍了九种分布式ID生成方式，但是对于像美团（Leaf）、滴滴（Tinyid）、百度（uid-generator）都是一笔带过。而通过读者留言发现，大家普遍对他们哥三更感兴趣，所以后边会结合实战，详细的对三种分布式ID生成器学习，今天先啃下美团（Leaf）。
在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。
Leaf是美团推出的一个分布式ID生成服务，名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨一句话：“There are no two identical leaves in the world.”（“世界上没有两片相同的树叶”），取个名字都这么有寓意，美团程序员牛掰啊！
多云方法提供了云计算的所有优点，而没有很多陷阱。仅限于单个云计算供应商及其生态系统存在危险，特别是对于那些希望通过创新来领导的企业来说，云计算供应商的技术改进步伐仍在不断加快。维持在最佳云平台上解决特定业务问题或流程的灵活性，可为企业带来竞争优势。
至于为什么叫雪花算法，是因为科学家通过研究认为自然界中不存在两片完全相同的雪花，所以这种算法用雪花来命名也是强调它生成的编号不会重复吧
在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？
Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务，名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨的一句话“There are no two identical leaves in the world”。Leaf具备高可靠、低延迟、全局唯一等特点。目前已经广泛应用于美团金融、美团外卖、美团酒旅等多个部门。具体的技术细节，可参考此前美团技术博客的一篇文章：《Leaf美团分布式ID生成服务》。近日，Leaf项目已经在Github上开源：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf，希望能和更多的技术同行一起交流、共建。
随着业务量逐渐复杂,数量不断增大,项目不断分解拆分为分布式,很多业务场景需要有唯一标识字段来标识对应的数据,如美团、淘宝生成的订单,此时,分布式的唯一ID必不可缺。
美美导读：我们之前介绍过的高可靠、高并发低延迟、全局唯一的分布式ID生成服务Leaf，现在开源啦！欢迎大家使用呦～
在业务开发中，会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如，用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下，业务会更加依赖唯一ID。
云成本已经成了一个不可忽视的问题。硅谷顶尖风投 a16z 说：“不使用云计算，你就是疯了；坚持使用云计算，你也是疯了。”
背景 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。 趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，
作者：shmilychen，腾讯 IEG 后台开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中，会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如，用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下，业务会更加依赖唯一 ID。 分布式唯一 ID 的特性如下： 全局唯一：必须保证生成的 ID 是全局性唯一的，这是分布式 ID 的基本要求； 有序性：生成的 ID 需要按照某种规则有序，便于数据库的写入和排序操作； 可用性：需要保证高并发下的可用性。除了对
本文通过对分布式ID的3种应用场景、实现难点以及9种分布式ID的实现方式进行介绍，并对结合vivo业务场景特性下自研的鲁班分布式ID服务从系统架构、ID生成规则与部分实现源码进行分享，希望为本文的阅读者在分布式ID的方案选型或技术自研提供参考。
Java中 JDK自带的 UUID产生方式就是版本4根据随机数生成的 UUID 和版本3基于名字的 UUID，有兴趣的可以去看看它的源码。
雪花算法 SnowFlake 内部结构【分布式ID生成策略】
我们作为一个软件系统，肯定到处充满着各种单据，也必然需要有各种单据号与之对应。比如：电商行业的订单号、支付流水号、退款单号等等。SCM的采购单号、进货单号、出货单号、盘点单号等。在一个企业内部或者一个2C的平台，无法避免的需要通过某个单据号来进行沟通。所以一个好的单据号必然是便于沟通的，简单来说优先级就是 好记 > 好输入 > 好看，当然也是越短越好。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
这篇博文是由 Notion 数据平台团队的软件工程师 Thomas Chow 和 Nathan Louie 于 2023 年 12 月 13 日发表的题为 Notion's Journey Through Different Stages of Data Scale 的 Hudi 现场活动的简短摘要。下面的视频剪辑给出了Notion 演讲的简短摘要，还可以查看演讲幻灯片[1]或查看完整演讲[2]。
今天咱们继续一起来探究下，分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用，ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点，看看它们在实际应用中的场景和效果。
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务，再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的是就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
来源：阿里研究院 本文约4800字，建议阅读5分钟 云原生正在重构数据库市场的竞争格局。 本期嘉宾： 李飞飞 阿里巴巴集团副总裁、达摩院数据库与存储实验室负责人 王建民 清华大学软件学院院长 安筱鹏 阿里研究院副院长 2020年9月17日，美国数据库公司Snowflake上市，市值一度超过1000亿美元，但其2019年销售额不到3亿美元。 2020年微软取代了Oracle，历史上第一次站在了数据库全球市场的榜首地位。 亚马逊创始人贝索斯曾说，“The real battle will be in dat
编译 | 核子可乐、Tina Databricks 与 Snowflake 之间的激烈竞争再上新台阶，甚至有可能给整个数据仓库领域带来更加深远的影响。 短短半个月，大数据领域新一代领军企业 Databricks 和 Snowflake 就互撕了几回。 11 月 2 日，Databricks 在其官方博客发布声明，表示其数据湖仓（lake house）技术创下 TPC-DS 基准测试新记录，并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。 在博客中，Databricks 声称这是一
尽管商业智能分析有用，但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。
本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第七篇，目前系列的前几篇制作成了PDF，需要的可以在文末获取下载方式，持续更新中。今天咱们继续一起来探究下，分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用，ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点，看看它们在实际应用中的场景和效果。
前两天粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。从本章开始，就正式进入 PowerJob 框架的技术剖析环节了。作为技术系列文章开篇的第一章，本文会讲述 PowerJob 整体的架构设计，同时介绍相关的技术，以便于后面的讲解。
十年前，Hadoop 是解决大规模数据分析的“白热化”方法，如今却被企业加速抛弃。曾经顶级的 Hadoop 供应商都在为生存而战，Cloudera 于本月完成了私有化过程，黯然退市。MapR 被 HPE 收购，成为 HPE Ezmeral 平台的一部分，该平台尚未在调查中显示所占据的市场份额。
在分布式环境下，如何对某对象做唯一标识是个很常规的问题。本文讨论几种常见做法，供大家参考。
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务，再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的时候就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，且这个唯一ID还必须有规则，能辅助我们解决分库分表的一些问题。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
传统的单体架构的时候，我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增，通过 AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值，但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计，使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况，不能保证主键的唯一性。
前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
从数据库到数据仓库，最后到数据湖[1]，随着数据量和数据源的增加，数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2]，将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看，数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0，该趋势可能会增长，该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能，使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析，将会推动该领域创新。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里，我们可以将工具分
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
2021年，我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念（尽管仍处于早期阶段）与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
20世纪90年代，使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle，IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战，并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
几乎所有的系统都存在生成唯一ID的需求，如用户ID、账单ID等，由于系统通常是分布式架构，因而需要有合适的分布式ID生成方案。
对于单体系统来说，主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置，这种ID生成方法在单体项目是可行的，但是对于分布式系统，分库分表之后，就不适应了，比如订单表数据量太大了，分成了多个库，如果还采用数据库主键自增的方式，就会出现在不同库id一致的情况，虽然是不符合业务的
云原生Clickhouse 优势概述 以Clickhouse为基础，借鉴Snowflake等系统的设计思路，打造一款高性能的云原生OLAP系统，为用户提供多场景下的一站式的数据分析平台。 简单、易维护：集群管理、统一共享分布式调度服务 高可用、可扩展：支持500万以上的Table 低成本：存储成本至少降低了50% 兼容开源，复用超高性能：兼容协议、语法、数据库存储格式 Clickhouse是一款性能十分强悍的OLAP引擎，凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩，但是目前C
在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。比如我们所熟知的美团、饿了么，携程、飞猪等app，它们的支付订单、餐饮、酒店、代金券等产品系统中，随着数据日渐增长，就会产生分表、分库的需求，这样也就需要一个唯一的ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求。
今天分享一道朋友去京东面试真实遇到的面试题：“为什么要分布式ID？你项目中是怎么做的？”。
2021年，我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念（尽管仍处于早期阶段）与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年，我们可以
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