导语 随着大数据时代的到来，各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有，各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性：Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征：量大，实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源，海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值，首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中，企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统，这些
Doris的导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到 Doris表中。Doris底层实现了统一的流式导入框架，而在这个框架之上，Doris提供了非常丰富的导入方式以适应不同的数据源和数据导入需求。Stream Load是Doris用户最常用的数据导入方式之一，它是一种同步的导入方式, 允许用户通过Http访问的方式将CSV格式或JSON格式的数据批量地导入Doris，并返回数据导入的结果。用户可以直接通过Http请求的返回体判断数据导入是否成功，也可以通过在客户端执行查询SQL来查询历史任务的结果。另外，Doris还为Stream Load提供了结果审计功能，可以通过审计日志对历史的Stream Load任务信息进行审计。本文将从Stream Load的执行流程、事务管理、导入计划的执行、数据写入以及操作审计等方面对Stream Load的实现原理进行深入地解析。
数据平台是支撑企业数字化转型，实现数据分析和数据应用的底层基础设施。通过应用数据平台，企业能够实现精细化运营，从而降低运营成本、提高运营效率、提升创新能力。
摘要：数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战，而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中，美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库，为用户带来极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能和丰富的企业级特性，助力客户数字化转型。
CDN日志实时分析解决方案 免费内测正式开放。 想对该解决方案有更深入的了解吗？ 看小编分解↓↓↓ 快速了解CDN日志实时分析解决方案 方案简介 通过对CDN访问日志（标准直播LVB、云点播VOD、内容分发网络CDN）的实时采集与推送，实现对日志数据的快速分析与检索。 方案优势 实时采集与推送 开通服务即可实现CDN访问日志的实时采集，推送日志数据进行报表分析与检索。 域名分组 支持创建不同的日志主题，实现域名分组，帮忙企业分业务进行监控与分析。 丰富的分析报表 提供多种分析报表，深入了解CD
Kafka和RabbitMQ是两个广泛使用的消息队列系统，都有各自的优点和限制。在进行选择时，需要考虑使用场景、性能、可靠性和可维护性等因素。本文将介绍Kafka和RabbitMQ的一些基本特征、优缺点和使用场景，以帮助读者更好地选择适合自己的消息队列系统。
随着整个中国互联网下半场的到来，用户红利所剩无几，原来粗放式的发展模式已经行不通，企业的发展越来越趋向于精耕细作。美团的价值观提倡以客户为中心，面对海量的用户行为数据，如何利用好这些数据，并通过技术手段发挥出数据的价值，提高用户的使用体验，是我们技术团队未来工作的重点。
无论在股市还是车市上，新能源汽车早已站在了舞台中央。在一台台爆款新车的背后，是造车新势力们产品力和技术力的强强联手，更是数字营销和直营的绝妙组合。早在 2021 年，造车新势力们就已基本完成了销量的“原始积累”。根据各品牌的官方数据，以“蔚小理”为代表的造车新势力 Top3 年销量均已突破 9 万台，无限接近于 10 万台的里程碑。
本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验，主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓，文章仅代表个人拙见，有问题欢迎指出，Thanks♪(･ω･)ﾉ
2020年，一场飞来时疫，让全人类措手不及。疫情两年，还在持续变异的新冠病毒以摧枯拉朽之势，吞噬着我们正常的生产生活。
本文根据汪磊在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
项目Github地址：https://github.com/OpenDDS/OpenDDS
随着科技的不断进步，视频监控技术在各个领域得到了广泛应用，其中包括煤矿行业。智慧煤矿方案通过引入视频监控系统，可以实现对煤矿生产过程的实时监控和管理，提高矿山安全性和生产效率。为解决井下作业距离地面远，井下情况复杂，地形和作业环境存在诸多不确定因素，事故发生率较高等问题，很多煤矿企业安装了井下工业视频系统，为有效杜绝由不确定因素造成的安全事故奠定了技术基础。
CNCC2017举行了盛大的颁奖晚宴，颁发本年度CCF科学技术奖、CCF-IEEE CS青年科学家奖、CCF海外杰出贡献奖、CCF王选奖，主要奖励在计算机及相关领域科学研究、技术创新与开发、科技成果推广应用和实现产业化方面取得卓著成绩或者做出突出贡献的个人和集体，腾讯成为面向企业的最高奖项获得者之一。 腾讯获奖项目： 互联网大数据实时处理与分析平台 随着网络与社会生活的深度融合，UGC内容、多媒体、IOT等形态各异的数据正在以前所未有的速度和规模产生。如何低成本的存储与处理数据，打通数据孤岛，
storm和MapReduce框架是类似的，但在生成数据时，往往是增量更新。因为Trident的出现，开发一套实时数据程序非常方便。本人将介绍小米统计storm开发过程中使用的一些优化点。
本文主要讲解流媒体及其直播相关知识，所涉及的知识内容比较浅显，主要是做个简单的了解。
vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。
为解决数据类型丰富、数据体量倍增带来的存储问题，同时满足人工智能、机器学习在趋势预测、探索分析等方面的应用需求，同时配置数据仓库、数据湖成为企业的普遍选择。然而企业逐渐发现多架构的配置并不完美，解决既有问题的同时带来新的架构问题，如数据流通低效、数据冗余以及存储成本高。
电力行业和人民的生活、生产息息相关，一旦电力设施遭遇破坏或工作失误，就会造成大面积停电，其后果不堪设想，尤其是2003年美加“8.14”和2005年莫斯科“5.25”这两起大面积停电事故给我们敲响了警钟。随着电力行业的发展，电力企业采用科技手段加强管理模式，以及无人值守变电站越来越多地出现在城市的各个角落之际，电力维护部门对变电站高效维护、统一管理方面的要求不断提高，急需打造智能化管理平台，来解决日常管理中出现的维护、工作操作等问题。
券商发给交易所的订单数据属于事务数据。这里的事务指的是数据库事务（Transaction）。所以交易数据的传输需满足顺序正确性要求，既要保证顺序的正确性，也要保证消息处理的一次性。
本文介绍了如何利用Apache Spark技术栈进行实时数据流分析，并通过可视化技术将分析结果实时展示。我们将使用Spark Streaming进行数据流处理，结合常见的数据处理和可视化库，实现实时的数据流分析和可视化展示。本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤，并提供相应的代码示例和技术细节。
CNCC2017举行了盛大的颁奖晚宴，颁发本年度CCF科学技术奖、CCF-IEEE CS青年科学家奖、CCF海外杰出贡献奖、CCF王选奖，主要奖励在计算机及相关领域科学研究、技术创新与开发、科技成果推广应用和实现产业化方面取得卓著成绩或者做出突出贡献的个人和集体，腾讯成为面向企业的最高奖项获得者之一。 ▲ 腾讯副总裁、CCF副理事长王巨宏女士（左一），中科院计算所所长、CCF副理事长孙凝辉研究员（左二），中国工程院院士、CCF理事长高文教授（右一）为获奖团队颁奖 腾讯获奖项目： 互联网大数据实
Wenjun，携程资深软件工程师，负责大住宿数据智能平台的研发与维护，对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
传统数仓定制化报表，排期周期长，响应需求慢，重复开发工作比较多。T+1的数据失效也满足不了现在互联网业务场景下对数据实时处理能力的需求。对中台平台自主化开发，可以提升数据加工能力沉淀，以及实时数据处理能力。
当今我们的世界，信息技术存在于我们生活的方方面面。我们的食物、消费的产品，驾驶的汽车，我们的健康以及瞬息万变的即时新闻，信息和娱乐都是通过信息技术为我们提供支持。
确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。
数据流处理正在迅速成为企业应用程序现代化和改进数据驱动应用程序实时数据分析的关键技术。随着企业越来越依赖实时数据分析，数据流处理使他们能够实时分析和处理大量数据，提供及时的见解并做出明智的决策。
Apache Spark是一个快速的，多用途的集群计算系统，相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，支持迭代计算，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
Oracle GoldenGate是用于实时数据集成和复制的综合软件包。它支持高可用性解决方案，实时数据集成，事务性更改数据捕获，数据复制，转换以及运营和分析企业系统之间的验证。
Kafka 和 RabbitMQ 都是流行的开源消息系统，它们可以在分布式系统中实现数据的可靠传输和处理。Kafka 和 RabbitMQ 有各自的优势和特点，它们适用于不同的场景和需求。本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
蓝鲸智云，简称蓝鲸，是腾讯游戏运营部“腾讯智营”下的子品牌。它是一套基于 PaaS 的企业研发运营一体化技术解决方案，提供了一个完整的研发、运维、运营的PaaS技术平台。
4月12日，在腾讯分享日的大数据分论坛上，腾讯首次对外展现了自己的大数据平台，受到外界的普遍关注，后续，我们将持续为大家分享腾讯大数据的方方面面。本篇为综述篇，针对整体情况做概要性的介绍，后续将会有更详细的离线计算、实时计算、数据实时采集以及大数据应用产品等系列文章输出，绝对干货，敬请期待。 腾讯业务产品线众多，拥有海量的活跃用户，每天线上产生的数据超乎想象，必然会成为数据大户。特别是随着传统业务增长放缓，以及移动互联网时代的精细化运营，对于大数据分析和挖掘的重视程度高于以往任何时
京东集团618作战指挥中心 ，成员来自于京东各个技术体系，包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力，确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠，致力于提供最佳的用户体验。
导读：本文主要介绍一种通用的实时数仓构建的方法与实践。实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。在实践中，我们总结的最佳实践是：一个通用的实时生产平台 + 一个通用交互式实时分析引擎相互配合同时满足实时和准实时业务场景。两者合理分工，互相补充，形成易于开发、易于维护、效率最高的流水线，兼顾开发效率与生产成本，以较好的投入产出比满足业务多样需求。
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture（数据变更捕获）技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时，实时地捕获这些变化，并将其应用到目标系统中，从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点：
在数字化浪潮的推动下，零售行业正经历着前所未有的变革。企业网盘作为这场变革中的关键工具，正在帮助零售企业加速数字化转型的步伐，提升运营效率，保障数据安全，并优化客户体验。
7月31日至8月1日，由开放原子开源基金会与 Linux 基金会联合开源中国发起，被誉为“全球开发者开源技术盛会”的 GOTC 全球开源技术峰会在深圳顺利举办。
数据从离线到实时是当前一个很大的趋势，但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一，导致系统和研发重复投入，在这之上的数据模型、代码也不能统一；其次是缺少数据治理，实时数据通常没有纳入数据中台管理，没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题，网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍，Arctic 具备实时数据更新和导入的能力，能够无缝对接数据中台，将数据治理带入实时领域，同时支持批量查询和增量消费，可以做到流表和批表的一体。
实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。美团外卖数据智能组总结的最佳实践是：一个通用的实时生产平台跟一个通用交互式实时分析引擎相互配合，同时满足实时和准实时业务场景。两者合理分工，互相补充，形成易开发、易维护且效率高的流水线，兼顾开发效率与生产成本，以较好的投入产出比满足业务的多样性需求。
在数据量日益增长的当下，传统数据库的查询性能已满足不了我们的业务需求。而Clickhouse在OLAP领域的快速崛起引起了我们的注意,于是我们引入Clickhouse并不断优化系统性能，提供高可用集群环境。本文主要讲述如何通过Clickhouse结合大数据生态来定制一套完善的数据分析方案、如何打造完备的运维管理平台以降低维护成本，并结合具体案例说明Clickhouse的实践过程。
作者 | 张昭 编辑 | 严强 数据回收承载着日均数十亿的准实时数据聚合和计算，输出商机多维度实时流数据，供下游相关业务系统去订阅消费，实现准实时的业务场景交互。 数据回收除了默默生产数据外，还能做哪些事情？对于公司诸多商机相关的商业化产品有哪些重要作用？对于提升经纪人作业体验都有哪些措施？对于赋能分客策略推荐引擎又有哪些规划？ 贝壳找房商机中台资深研发工程师张昭在 QCon+ 案例研习社【贝壳找房广告流量分发架构演进】专题带来了相关分享，以下是分享全文。 你好，我是来自贝壳找房商机中台的张昭，
概述 不知从何时起，物联网、大数据、云计算……等一大批概念词汇流行起来，占领着各大 IT 网站。不能把这三个语汇独立来看，而是现实系统体系化建设的三个方面。物联网以智能传感器为基础的网络化建设，对大量
腾讯业务产品线众多，拥有海量的活跃用户，每天线上产生的数据超乎想象，必然会成为数据大户，为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据服务，腾讯的大数据平台做了那些工作？具备哪些能力？记者采访到了腾讯数据平台总经理蒋杰先生，他将给大家揭秘腾讯的大数据平台！ 建设专业数据平台、持续提升处理能力、贴身满足业务需求、挖掘创造数据价值———蒋杰（腾讯大数据团队使命） CSDN： 首先还是请蒋总介绍一下自己和你的职业生涯。 蒋杰：我是蒋杰，目前是腾讯数据平台部的负责人。我的第一份工作其实并非在互联网行业，而是在传
Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。
基于腾讯云 TBDS+WeData 打造的新一代数据中台，企业完成中国数字化营销平台和数字化服务平台构建，助力精准营销、售后服务增长和供应链库存优化，实现数据分析支持企业决策。这一荣誉证明了腾讯云大数据在工业领域数据管理分析服务方面得到了市场充分的认可。
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
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