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使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

将数据流到云端 说到流式传输数据，有很多方法可以实现，我们选择了非常简单的方法。我们使用了 Kafka，因为我们已经在项目中广泛使用它了，所以不需要再引入其他的解决方案。...Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka 上，并保留一段时间，然后再将它们传输到目的地，不会给 MySQL 集群增加很大的负载。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...总 结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

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20亿条记录的MySQL大表迁移实战

将数据流到云端 说到流式传输数据，有很多方法可以实现，我们选择了非常简单的方法。我们使用了 Kafka，因为我们已经在项目中广泛使用它了，所以不需要再引入其他的解决方案。...Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka 上，并保留一段时间，然后再将它们传输到目的地，不会给 MySQL 集群增加很大的负载。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...总结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

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中国首位IoT领域的GDE：Android Things全解析及展望

嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4s6Gko Android Things Android的整个生态涉及到手机、手表、电视、汽车以及物联网。...整个流程中数据会被存放到数据库，但是收集到数据后进行深加工的这一环节，对目前的嵌入式设备来说还有很多问题没有解决。...设备将数据导入到Cloud IoT Core后再利用Functions配置数据，接着Pub/Sub进行交互，交互完成后利用Bigtable、BigQuery、ML进行数据的处理，处理完成后将数据交给Datalab...整个流程中有着三个主要角色，第一个角色是设备数据采集的过程，在物联网中数据是低频的传输，基于TCP协议之上，它主要通过MQTT/HTTP协议将数据传输到Cloud IoT Core。...Cloud IoT Core采集到的原始数据会被传输到Pub/Sub模块，也就是最后一个角色。

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一文读懂Kafka Connect核心概念

概览 Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。...NoSQL and document stores (Elasticsearch, MongoDB, Cassandra) Cloud data warehouses (Snowflake, Google BigQuery...Kafka Connect包括两个部分： Source连接器 – 摄取整个数据库并将表更新流式传输到 Kafka 主题。...下面是一些使用Kafka Connect的常见方式: 流数据管道 [2022010916565778.png] Kafka Connect 可用于从事务数据库等源中摄取实时事件流，并将其流式传输到目标系统进行分析...由于 Kafka 将数据存储到每个数据实体（主题）的可配置时间间隔内，因此可以将相同的原始数据向下传输到多个目标。

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Edge2AI自动驾驶汽车：构建Edge到AI数据管道

在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。...NiFi允许开发人员从几乎任何数据源（在我们的例子中是从传感器收集数据的ROS应用程序）流式传输数据，丰富和过滤该数据，并将处理后的数据加载到几乎任何数据存储，流处理或分布式存储系统中。...此数据已传输到两个PutHDFS处理器，一个处理器用于将CSV文件加载到HDFS（2），另一个用于将所有图像文件加载到HDFS（3）。 ?...HUE中的HDFS文件 一旦我们确认数据已从MiNiFi代理流到云数据湖，就可以将重点转移到将这些数据转换为可操作的情报上。...结论 本文介绍了Cloudera DataFlow是什么，以及在构建从边缘到AI的桥梁时如何将其组件作为必不可少的工具。

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百度基于 Prometheus 的大规模线上业务监控实践

在业界常见的实践案例中，更多是介绍如何做基础的监控能力对接，很少介绍如何将 Prometheus 大规模的应用于生产环境的案例。...所以在构建联邦模式时，需要根据数据量，对第一层的 Prometheus 所采集到的数据进行一些聚合计算，将减少后的数据传输到中央 Prometheus 中。...同时对指标进行加工，降维缩减量级后，传输到远端存储服务中。...Flink 流式计算服务及存储服务可以从 Kafka 中订阅所需的数据。 转发服务同时构建了高可用数据去重的方案，该部分会在后续的文章中具体进行介绍。...在 Flink 算子的实现中，通过对原有的 Prometheus 算子针对流式计算进行并行化重写，实现了流式计算算力的提升。

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Apache Kafka - 构建数据管道 Kafka Connect

---- 概述 Kafka Connect 是一个工具，它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。...使用 Kafka Connect，你只需要配置好 source 和 sink 的相关信息，就可以让数据自动地从一个地方传输到另一个地方。...它描述了如何从数据源中读取数据，并将其传输到Kafka集群中的特定主题或如何从Kafka集群中的特定主题读取数据，并将其写入数据存储或其他目标系统中。...Cloud data warehouses连接器：用于从云数据仓库（如Snowflake、Google BigQuery和Amazon Redshift）中读取数据，并将其写入Kafka集群中的指定主题...和 Flink 结合,实现 Exactly-Once 语义的流式处理。 和 Storm 联合,构建实时计算工具。 和 Hadoop 相结合,用于实时和批量计算。

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英伟达来了个劲敌：一个 CS2 可取代数百个 GPU

Cerebras软件自动决定如何将各层分配到芯片区域，一些层可以获得比其他层更多的芯片区域。 神经权重即参数是矩阵，通常由每个权重四个字节来表示，因此无论权重总数是多少，权重存储基本上是四的倍数。...在流式方法中与MemoryX结合使用时，单个CS-2可以处理所有模型权重，因为它们一次一层地流式传输到机器。 该公司喜欢将该“大脑级计算”比喻成人类大脑中的100万亿个神经突触。...每个CS-2收到流式权重后，将这些权重应用于输入数据，然后通过激活函数传递结果，激活函数是一种同样存储在芯片上的过滤器，负责检查加权输入以查看是否达到阈值。...只需要将一些权重从MemoryX流式传输到每个CS-2，而且只需要将一些梯度发回到MemoryX。...结合流式方法，CS-2中的稀疏性以及MemoryX和SwarmX拥有一种灵活动态的部件，该公司认为这是其他机器无法比拟的。

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蓝牙核心规范（V5.4）11.2-LE Audio 笔记之LE Auido架构

BAP定义了如何将这些组及其组成等时通道组合用于广播和单播流。...音量是一个非常困难的主题，因为音量可以在多个地方进行调整 - 在源设备上，在助听器、耳塞或扬声器上，或者在另一个“遥控器”设备上，这可能是智能手表或单独的控制器。...与渲染和捕获控制类似，多个设备可以充当客户端，因此可以从智能手表和耳塞控制电话和媒体状态。 媒体控制服务（MCS）位于音频媒体源上，并反映音频流的状态。...Isochronous Channels的主要增强之一是能够将音频流式传输到多个不同的设备并同时呈现。这种最常见的应用是在将立体声音乐流式传输到左耳塞、右耳塞、扬声器或助听器时。...各个设备只需要接收和解码与它们想要呈现的流相关的数据即可。

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什么是 TCPIP

无论是发送电子邮件,流式传输电视节目,还是与世界另一端的人玩游戏,计算机都必须与他人链接才能执行此操作。要做到这一点,计算机必须知道如何与网络上的其他计算机进行通信。...传输控制协议(TCP)获取大量数据,将它们编译成网络数据包(即通过Internet传输的数据单位),并将它们发送到另一台计算机的TCP。...TCP/ IP由美国国防部开发,用于指定计算机如何将数据从一台设备传输到另一台设备。TCP / IP非常重视准确性,并且它有几个步骤来确保数据在两台计算机之间正确传输。 这是它这样做的一种方式。...相反,TCP/IP 将每条消息分解为数据包,然后在另一端重新组装这些数据包。实际上,如果第一个路由不可用或拥塞,则每个数据包都可以采用不同的路由到另一台计算机。...传输 (TCP) 层:此层的主要目的是弄清楚应如何将来自应用程序层的信息发送到目标。在其中,数据被分解为网络数据包。 互联网 (IP) 层:将信息转换为数据包后,将其发送到 IP 层。

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都在追捧的新一代大数据引擎Flink到底有多牛？

流式 然而，数据其实是以流（Stream）的方式源源不断地产生的。...而IoT物联网和5G通信的兴起将为数据生成提供更完美的底层技术基础，海量的数据在IoT设备上采集生成，并通过更高速的5G通道传输到服务器，更庞大的实时数据流将汹涌而至，实时处理的需求肯定会爆炸式增长。...实时数据在源源不断地产生 为什么需要一个可靠的流式计算引擎？ 处理实时流的平台通常被称为流式计算平台或实时计算平台。我们使用使用下面这个例子来解释为何要使用一个可靠的流式计算引擎。...但是我们知道Twitter数据量非常大，平均每秒有上千条，每天有几亿条，一般情况下单个计算机节点无法处理这样的数据规模。这时候需要多节点并行处理，如何将数据切分成多份，打到多个节点上？...Flink因此也是一个可支持流式和批量计算的大数据引擎。 ?

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PostgreSQL 13、14中逻辑复制解码改进

很多时候，更进一步分析显示存在长时间运行的事务或大量数据加载并导致溢出文件的生成。系统正忙于检查溢出文件并准备提交顺序，需要将其发送到逻辑副本。...但是如何将改动直接传输给订阅者而不是溢出到磁盘，这是PG14中的主要改进。由于我们处理的是正在运行的事务，所以这并不是说说那么简单。逻辑复制的整体逻辑和特性必须经历巨大变化。...但是PG14引入了将reorderbuffer流式传输到订阅者而不是先溢出到磁盘的选项。显然，流式传输正在运行的事务这个新功能需要复制协议的改进。...监控初始数据COPY PG14允许用户使用新的监控试图pg_stat_progress_copy来监控COPY命令的进度。当有人设置逻辑复制时，这是一个很大的增值。...即使我们不适应新的流式传输功能，这也很有用，因为生成溢出文件的可能性更高。

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大数据HDFS技术干货分享

； 在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 重点概念： 文件切块，副本存放，元数据 重要特性如下： ⑴ HDFS中的文件在物理上是分块存储...3 HDFS写读数据流程 写数据 ?...1 根namenode通信请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在 2 namenode返回是否可以上传 3 client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上...建立完成，逐级返回客户端 6 client开始往A上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位，A收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答...，以packet为单位来做校验） 4 客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。

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SRE初识PostgreSQL：可用性知识体系梳理

备份体系数据库内容的备份是为了确保数据的安全性和可恢复性。在数据损坏、误删除、系统故障或灾难性事件发生时，备份允许恢复关键数据，确保业务连续性，避免数据丢失和停机时间，同时满足合规性要求。...备份还支持数据版本控制、性能优化和数据分析。因此，数据库备份是保护和管理重要数据的关键措施。...2、 权限分离：线上数据和灾备数据（冷备数据）的运维权限需做分离，确保单人不能同时删除线上数据和备份数据；最佳实践:CDB回收冷备数据清理权限，由COS自身管理冷备的生命周期。...- 主服务器将数据流式传输到一个或多个从服务器。- 异步复制- 适用于故障切换和负载均衡。- 内置于PostgreSQL，易于配置和管理。- 可用于故障切换和负载均衡。- 高性能。...我正在参与 腾讯云开发者社区数据库专题有奖征文我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文，瓜分万元奖池和键盘手表

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数仓+AI 如何构建智能网联与出海业务的实战利器？

数据管道模块的服务涉及数据的抽取、转换、加载、清洗等数据处理过程，支持批量 / 流式数据处理、Hadoop 平滑迁移，也可以低代码获取数据见解。 整个平台最核心的部分是数据仓库和数据湖。...Google Cloud 提供的 BigQuery 数仓引擎可以支持超大规模数据量和高性能的数据查询，其计算和存储分离的架构有着良好的可扩展性，无服务器的理念也能帮助用户降低运维难度。...上汽的很多数据是位于第三方平台的，而 Google Cloud 提供了方便的服务来直接导入这些数据源，可以应对海量数据规模和复杂的数据格式，使上汽的团队可以快速、简便地完成数据迁移任务。...而在 Google Cloud 提供的 Data Studio、BigQuery 等工具的帮助下，这些合规要求可以方便地在云端平台完成，大大节约企业的成本和精力。...黄老师最后总结说： 未来我们会进一步与 Google 合作，探讨如何将 Google 生态整体与车载系统充分融合。

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传统电网转型新趋势：边缘计算引入智能电网

数据量的激增是传统电网向智能电网转型的一个重要特征，当前的电网数据呈现出如下特点：1）数据采集多，不同采集点的采样尺度不同，数据断面不同，每个采集点采集相对固定类别的数据，且分布在各个电压等级内；2）数据不健全...，数据采集存在误差和漏传；3）数据分布在不同的应用系统中。...例如在风电场中，若风速和风向发生变化，边缘计算软件可以实时地分析这些数据，并调整涡轮机以优化整个风电场的生产，并且只有进行过融合的数据才会被发送到云端，这就大大降低了通信带宽并缩短了数据传输时间。...此外，涡轮机在工作周期内会产生万亿字节的数据，将这些数据发送到云端后进行分析，在技术上是可行的，但其日常操作成本太高。...通过边缘计算，用户最终可以从涡轮机捕获流式数据并实时处理，以防止意外停机并延长设备寿命，同时可以将数据集缩减到更易于管理的大小以便传输到云端。2）保证数据安全和隐私。

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开发者门户可以抽象掉 Kubernetes 的复杂性

这是 K8s 数据可以为开发人员转储、抽象和可视化的地方。 可以将在软件目录中显示 K8s 数据视为将开发人员所需的数据“列入白名单”，同时仍然允许为其他类型的用户保留更多的 K8s 数据。...在这种情况下，我们将映射和填充 Kubernetes 数据。 传统观点将所有 Kubernetes 数据流式传输到给定的微服务。...然而，最好将数据流式传输到属于代表 K8s 集群中每个逻辑单元或组件的蓝图的实体，以帮助理解数据，这并不总是微服务。...在下面的示例中，我们可以看到如何将 Kubernetes 数据插入到软件目录中的正确实体中。有些数据反映在微服务中，有些数据反映在环境中，有些数据反映在运行的服务实体中。...通常，将元数据提取到目录中需要来自各种来源的数据。 Git 提供者数据将用于映射多存储库、单存储库以反映微服务并反映开发人员门户内的 GitOps 操作。

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