阿里函数计算与腾讯云的SCF类似,都是无服务的执行环境,它支持配置OSS的触发器,借助该功能我们可以把阿里OSS的增量数据同步到COS上。
近年来,云计算已成为主流,企业从自身利益出发,或是不愿意被单一云服务商锁定,或是业务和数据冗余,或是出于成本优化考虑,会尝试将部分或者全部业务从线下机房迁移到云或者从一个云平台迁移到另一个云平台,业务迁移涉及到数据的迁移。正好 JuiceFS 已经对接了各种对象存储的 API ,也实现了数据同步的逻辑,让我们来了解下 JuiceFS 的 sync 命令。
李阳良,一面数据大数据部门负责人,九年互联网工作经验,对后台开发、大数据技术接触比较多。
随着得物 App 的用户流量增长,业务选择的数据库越来越多样化,异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展,我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发,分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验,并提供一些参考。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来,每年都保持着高速增长,业务的增长带来了数据量的剧增。
这题目让我想起非诚勿扰电影里面的台词,有意思吗?有意思呀!PostgreSQL 有意思,PolarDB for PostgreSQL 有意思。
kafka简介:Kafka是一个开源流处理平台,Kafka是通过解析数据库端日志来进行发布订阅消息的系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
分布式HTAP数据库 TBase(TencentDB for TBase,TBase)是基于postgresql-xc的BSD开源协议 ,进行自主研发的分布式数据库系统。TBase 集高扩展性、SQL 高兼容度、完整的分布式事务支持、多级容灾及多维度资源隔离等功能于一身,目TBaseV2.15完全兼容pgV10。采用无共享的集群架构,提供容灾、备份、恢复、监控、安全、审计等全套解决方案,适用于TB- PB级的数据应用场景。
根据格像科技公司的业务需求,我们需要搭建一个近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor,即 ANN)搜索引擎,以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中。我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求:
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程,知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中,会存储在不同的数据库中,数据库是分布在不同系统中,所以需要不断地进行数据流转,不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份,也是十分重要并且我们必须了解的环节。
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外,数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖。
在上一期,我们提到,我们如果期望让对象存储具备跨AZ的高可用功能,就需要让对象存储把副本存储到两个不同的AZ。但是,对于3副本的情况,总会有一个AZ里面只有单副本。这样,当另一个AZ整体不可用时,用户的数据将处于十分危险的状态。
FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,比如MySQL,HDFS等,也可以采集实时变化的数据,比如MySQL binlog,Kafka等,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎,大家如果有兴趣,欢迎来github社区找我们玩~
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
因为datax工具本身无法传入认证参数,所以若想在TBDS上使用datax同步数据则需要关闭相应的服务认证。
DLA一键建仓上线之后陆续收到很多反馈,其中一个就是RDS的数据能不能投递到AnalyticDB for MySQL里面去,以达到极致的分析速度,最近我们实现了这一特性,今天给大家介绍一下。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
1、Linux Kernel 5.2 正式版发布,代号为 Bobtail Squid
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术,2020年3月,腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密,都在这!》,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。三月为TDSQL专题月,本文将带来直播回顾第一篇《腾讯自研分布式数据库TDSQL核心架构及特性拆解》。
AWS的S3, 阿里云的OSS, 腾讯云的COS, 都是常见的对象存储服务。对象存储服务面向非结构化数据,支持通过HTTP/HTTPS协议访问,支持存入文本、图片、视频等多种类型的数据。
在多云策略与数据迁移趋势下,企业往往需要将数据在不同云服务提供商之间进行迁移。本文介绍如何使用rclone工具同步腾讯云COS(Cloud Object Storage)桶中的数据到华为云OBS(Object Storage Service)。先决条件是您已经使用华为云在线迁移工具完成了初始数据迁移,现在我们需要保持后续的数据一致性。
如果大家熟悉PG的发布与订阅的话,那么对于本文理解应该很有帮助。接下来我们来看下分布式数据库TBase如何做多个实例或多个库之间的数据同步多活的。 在业务场景中我们经常可能会用到某一部分数据,但数据源头又是来自多个库的入库数据,比如我希望南区的A实例的某个库或表的数据能够汇集到北区B实例的某个库或者某个表中,只要A库中的数据的增删改的变化,能够即时的同步到B库,但B库的操作对不会影响A库。接下来我们就动手来看下TBase 的数据多活发布订阅。
1、使用datax工具将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入,目前支持数据如下图:
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,3月10日张文的分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,以下就是直播的视频和文字回顾。
故事的开头 从微前端的qiankun去年开始火的时候,我就注意到了,我们公司的Saas系统是可以用这个去解决UI、体验上的一些问题,以及让技术栈平滑过渡迁移,但是奈何时机不够成熟 今年抓住了时机,感觉是时候推进微前端了,加上公司内部的星舟平台(Devops平台)也开始推广,我开始寻思改造这个事 改造不为了炫技,仅仅为了提升开发、用户体验!当你需要微前端的时候,再用它 我在公司内部做了一个技术分享 我的微前端改造是利用k8s + qiankun + ingress(path)的配置,达到快速部署的目的,完全无
在云计算客户的拓展过程中,会面临客户的各种需求。其中最常见的需求包括,如何在云计算上构建客户的业务系统,搭建基础架构;另外一个就是如何实现客户数据的高效存储,包括存储新产生的用户数据,以及将现有的用户数据平滑迁移到云计算上来,提供更方便,更快捷的访问。
为了实现两个数据库之间的数据交换,企业级有ODI等,此处尝试DataX做小型数据交换。
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
我们常见的大型网站,如百度、淘宝、京东等,都是一个分布式系统。这么复杂的系统也不是一天建成的,每个系统都经历了漫长的演变过程。
数据湖的起源,应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求,同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop,2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
很多以文件为载体的在线服务,如相册网站、视频网站等,都需要对文件进行管理,包括文件的存储、同步、访问(文件上传、文件下载)等,同时肯定会伴随着大容量存储和负载均衡的问题。
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍,并结合云HBase常见的导入场景,给出建议的迁移工具和参考资料。
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
在现代软件开发领域中,连接和管理数据库是一个至关重要的任务。MySQL 是一种非常流行的开源关系型数据库,被广泛应用于各种不同的项目中。由于 MySQL 的广泛使用,出现了许多不同的平台,用于连接和管理 MySQL 数据库。这些平台的功能和特点各不相同,因此在选择适合自己项目的平台时需要进行仔细的比较和评估。
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。在这一生态中,不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网,还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司, 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商,以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。基于这样的生态布局,大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节,进而为整个行业赋能。
CouchDB 是一种开源的 NoSQL 数据库服务,它使用基于文档的数据模型来存储数据。CouchDB 的数据源提供了高度可扩展性、高可用性和分布式性质。它支持跨多个节点的数据同步和复制,可以在多个节点之间共享数据。CouchDB 的数据模型支持复杂的文档结构,可以存储和查询包含多个层次结构、嵌套对象和数组的 JSON 数据。CouchDB 的查询功能非常强大,支持多种类型的查询,包括 MapReduce 查询、全文搜索和地理空间查询。此外,CouchDB 还具有高度的安全性和可配置性,可以灵活地管理数据和访问控制。CouchDB 可以轻松地与其他应用程序和服务集成,例如 Node.js、Python、Java 等,可以构建高度可靠和高性能的应用程序和服务。总之,CouchDB 是一种可靠的数据源,适用于需要处理复杂文档结构的应用程序和服务。
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入,目前支持数据如下图:
Grafana(https://github.com/grafana/grafana) 是目前比较受欢迎的开源可视化工具,其支持多种数据源,比如 MySQL、Es、PgSQL 以及 ClickHouse 等。这一节内容就来聊聊把 ClickHouse 数据通过 Grafana 进行图形化展示的过程。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
在Flink状态管理详解这篇文章中,我们介绍了Flink的状态都是基于本地的,而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎,分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题,那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢?Flink定期保存状态数据到存储上,故障发生后从之前的备份中恢复,整个被称为Checkpoint机制,它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的Checkpoint机制的原理。本文会使用多个概念:快照(Snapshot)、分布式快照(Distributed Snapshot)、检查点(Checkpoint)等,这些概念均指的是Flink的Checkpoint机制,读者可以将这些概念等同看待。
作为广受认可的分布式数据库,OceanBase 已在众多企业关键业务系统中得到广泛应用。在 Apache Doris 社区,有众多用户选择基于 OceanBase 与 Apache Doris 以构建强大的数据处理与分析链路,本文将详细介绍如何便捷高效将数据从 OceanBase 迁移/同步至 Apache Doris 。
WebDAV 是一种基于 HTTP 的文件共享协议,最初被设计用于多用户文档协作编辑的场景,也被广泛应用在基于互联网的文件存储、数据同步等网盘类应用场景。
在构建实时场景的过程中,如何快速、正确的实时同步业务数据是最先面临的问题,本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Apache Flink和数据湖两种技术,来解决业务数据实时入湖的相关问题。两者的结合能良好的支持实时数据落地存储,借助Apache Flink出色的流批一体能力,可以为用户构建一个准实时数仓,满足用户准实时业务探索。
本周赠书《性能之巅》第2版 我们公司有个项目的数据量高达五千万,但是因为报表那块数据不太准确,业务库和报表库又是跨库操作,所以并不能使用 SQL 来进行同步。当时的打算是通过 mysqldump 或者存储的方式来进行同步,但是尝试后发现这些方案都不切实际: mysqldump:不仅备份需要时间,同步也需要时间,而且在备份的过程,可能还会有数据产出(也就是说同步等于没同步) 存储方式:这个效率太慢了,要是数据量少还好,我们使用这个方式的时候,三个小时才同步两千条数据… 后面在网上查看后,发现 DataX 这
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶,也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等,HTTP等。
之前在和小伙伴在做技术分享的时候,分享了他们做的某医院数据上云方案。该医院因为数据延迟问题,病人无法及时看到检验报告。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同,数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性,并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用,给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
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