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大数据实时入湖

大数据实时入湖是指将大量的数据实时地传输到数据湖中，以便进行实时分析和处理。

大数据实时入湖的优势在于能够快速地处理和分析大量的数据，从而更好地理解数据的情况和趋势。这对于各行各业都非常有用，例如金融、医疗、电信等行业。

大数据实时入湖的应用场景包括实时交易数据处理、实时异常检测、实时市场分析等。

腾讯云提供了多种产品和服务来支持大数据实时入湖，例如 TKE RegisterNode，TKE Anywhere，TKE Connector，以及云上数据库等。这些产品和服务都可以帮助用户快速地构建和部署大数据实时入湖的解决方案。

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本期为系列文章第四弹，将以 MySQL → Doris 的数据同步任务为例，介绍 Tapdata Cloud 如何简化数据实时入湖入仓，让业务系统的数据变动稳定连续地实时复制到数据湖或数仓，为实时分析提供新鲜的原始数据...HTTP 接口进行微批量推送写入和 JDBC 中使用 Insert 实时推送写入 Tapdata Cloud：如何优化数据入湖入仓架构？ ‍‍...传统数据入湖入仓架构，一般存在全量、增量链路分离；链路长且复杂，维护困难；依赖离线调度分析，延时较大等缺陷。...面对这些问题，作为一款开箱即用的实时数据服务，Tapdata Cloud 基于自身技术优势，为新一代数据入湖入仓架构提供了更具实践价值的解题思路——链路更短、延迟更低、更易维护和排查。...（Tapdata Cloud 3.0 现已开放内测通道，点击文末「阅读原文」即可申请） 借助 Tapdata Cloud 全量增量一体的实时同步能力，可以实现极简的数据入湖入仓架构——读取源库的全量和增量数据

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基于Apache Hudi和Debezium构建CDC入湖管道

背景 当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。...现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。...Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。...为了近乎实时地将数据库表中的数据提取到 Hudi 表中，我们实现了两个可插拔的 Deltastreamer 类。首先我们实现了一个 Debezium 源[12]。...现在可以将数据库数据提取到数据湖中，以提供一种经济高效的方式来存储和分析数据库数据。请关注此 JIRA[20] 以了解有关此新功能的更多信息。

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基于TIS构建Apache Hudi千表入湖方案

拥抱数据湖 随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。...Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。...TIS采用两种方式实现数据入湖： 1....DeltaStreamer: 该方法实现批量数据导入，通过DataX将数据表中数据以avro格式导入到HDFS中，之后启动DeltaStreamer通过Spark RDD消费HDFS中的原始数据进行数据入湖...Hadoop 2.7.3 Apache Flink tis-1.13.1(基于Flink 1.13.1 定制，解决不同组件Source，Sink之间可能存在的三方依赖包冲突) 创建MySQL到Hudi千表入湖通道

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