【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台,内置 60+ 数据连接器,拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力,以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖,以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长,我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容,以文字解析辅以视频演示,还原技术实现细节,模拟实际技术及应用场景需求,提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例,演示数据入仓场景下,如何将数据实时同步到 BigQuery。
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案,以应对这些挑战。
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。
导读:大家好,很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想,从进入 IT 行业以来,不停的搬运数据,不管职务为前端,还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展,各种数据库,数据源,应运而生,大数据组件,框架也是千变万化,从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink,数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL,不断延伸。那么有没有统一的框架,统一的数据源搬砖工具呢?
Google Analytics 无处不在,对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人,我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此,当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您(我们的用户)相关时,GA4 似乎是一个明显的起点。
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流,应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务,该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时,也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说,加密货币只是底层区块链技术的应用之一,而伴随着区块链技术的不断突破与发展,“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
在 Twitter 上,我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件,生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样,来自不同的平台和存储系统,例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
最后,该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代,“数据”这个词非常重要,因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理,为了满足这一目的,市场上有各种各样的ETL工具。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据,并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言? 2.相比原生的map-reduce模型,Dataflow哪些优点? 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系? 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接
物联网是增长最快的行业之一。我们周围都有连接设备 - 智能家居,汽车,可穿戴设备等。Gartner预测,95%的电子产品将包括物联网功能。在接近物联网项目时,我们必须面对几个挑战。
本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭,将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。
8月17日,“小程序·云开发”系列沙龙(小游戏专场)圆满落幕。本期沙龙云+社区携手微信 & 云开发官方团队为大家揭秘爆款微信小游戏背后的技术,全面讲解小程序·云开发、实时数据库库及小游戏联机对战引擎,助力小游戏开发。下面是杨航老师针对云开发带来了哪些便捷能力,使用云开发是怎样一种体验以及云开发又有哪些银弹助力小游戏场景的开发的分享。
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密,但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件:近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
接下来详细说一下在这几个方面做的一些事情以及如何解决遇到的一些问题与将要做的事情。
随着游戏行业的迅猛发展,游戏行业竞争日益加剧,好的用户体验度和快速反应能力成为游戏网站发展的关键。游戏行业整体解决方案将能够为游戏厂商提供优质全面便捷的服务。
在讲新的思路之前,先为过去没有关注过数据库技术的朋友们做一个简单的历史回顾,接下来会谈谈未来的数据库领域,在云原生数据库设计方面的新趋势和前沿思考。首先来看看一些主流数据库的设计模式。
Source的作用就是从外部获取数据,可以从不同的来源、不同平台获取数据,加载到CDP里面。
众所周知,Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎,为⽤户提供搜索服务。当我们决定存储某种数据,在创建索引的时候就需要将数据结构,即Mapping确定下来,于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变。那如果后续业务发生变化,需要改变数据结构或者更换ES更换分词器怎么办呢?为此,Elastic团队提供了很多通过辅助⼯具来帮助开发⼈员进⾏重建索引的方案。如果对 reindex API 不熟悉,那么在遇到重构的时候,必然事倍功半,效率低下。反之,就可以方便地进行索引重构,省时省力。
众所周知,Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎,为⽤户提供搜索服务。当我们决定存储某种数据,在创建索引的时候就需要将数据结构,即Mapping确定下来,于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按:MeshCloud通过与GCP合作为中国出海企业提供强大的全球基础架构。LiveVideoStack邀请到了MeshCloud的陈满老师,为我们介绍如何借助谷歌云在视频智能检测识别方面的技术与能力,实现海外音视频业务的快速与高质量部署。 文/陈满 整理/LiveVideoStack 大家好,我是来自MeshCloud的陈满,今天我分享的主题是使用Google Cloud集成API实
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。
① Agent 部署引导流程优化:新增体验 Demo,用户无需安装 Agent 即可体验产品能力
为期三天的2018全球人工智能产品应用博览会昨天已经结束,现场参观人员对智能设备的热情非常高。此次的智博会共有来自10个国家的150家企业和人工智能机构参展,集中展示基于人工智能技术和算法的终端产品,吸引了近万人来体验,一个可听、可视、可玩、可互动的智博会。企业如下:
首先,望远镜观测到的数据量非常庞大,2017年时8个望远镜的数据量达到了10PB,2018年又增加了格陵兰岛望远镜,庞大的数据量让数据处理的难度不断加大,且在数据处理的过程当中还伴随着不少技术难题。
现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此,实际上你可以在当天就获得真实的意图,至少是
在数据库在小程序·云开发中的应用一文中,我们了解到实时数据推送作为云开发即将上线的一项新能力,主要指客户端使用官方SDK发起socket连接建立对一个集合的监听,目标集合中如果有符合过滤条件的数据发生变更,将会直接推送到建立监听的客户端。
大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。 现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。 以前的商业
大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。 现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
Prometheus是在微服务和容器化的过程中兴起,算是当前监控领域的经典,尤其是与K8s的搭配也是成为了云原生体系组件的事实标准。其中对于指标数据的定义也是被大家所接受。
最近,谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector,简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序,它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
Apache Beam(原名Google DataFlow)是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的孵化项目,被认为是继MapReduce、GFS和BigQuery等之后,Google在大数据处理领域对开源社区的又一贡献。Apache Beam的主要目标是统一批处理和流处理的编程范式,为无限、乱序,Web-Scale的数据集处理提供简单灵活、功能丰富以及表达能力十分强大的SDK。Apache Beam项目重点在于数据处理的编程范式和接口定义,并不涉及具体执行引擎的实现。本文主要介绍Apac
Cube是无界面商业智能平台。它帮助数据工程师和应用程序开发人员从现代数据存储中访问数据,将其组织为一致的定义,并将其交付给每个应用程序。Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作,包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎,以及像 Postgres 这样的应用程序数据库。Cube 内置关系缓存引擎,为 API 请求提供亚秒级延迟和高并发。
今天为大家带来的分享是:小程序实时音视频在互动教育场景下的应用。我个人一直在做基础方面的研究,接触音视频也比较早,2013年的时候就开始做包括直播在内的相关产品,有多个音视频研究的相关经验。目前我们关注教育、医疗方向的音视频,以及有关这方面的应用。
【嘉宾介绍】信通院大数据产品评测专家评委,《分布式数据库30讲》专栏作家,金融数士公众号作者。目前主要负责光大银行大数据基础平台,实时数据平台等系统建设及数据技术产品研发工作。
Q: 预装应用可以获取设备ID,这里对预装应用的定义、标准和范畴是什么?是否由厂商系统设置名单?
套壳模式是开发APP可以说是最简单快捷的(对于web开发者来说),基本上只要有一个正常能用的手机端可以UI适应的web就可以通过套一个壳完成APP开发。 套壳的问题主要有2个
这个数据库系统在集群中可以轻松扩展,因此您的数据可以比真人秀明星的自负心态还要庞大。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
作者|Bhavya Geethika| 翻译|卢谊 转自|数据客(微信ID: idacker) 导读:美国IT和数据中心权威期刊《CRN》杂志又推出了年中榜单,在大数据领域评出了十大最酷的创业公司,这些公司业务包括商业智能、商业和视觉分析、Hadoop技术和基于云的系统。 大数据仍是增长最快的领域之一的IT行业研究员Wikibon预测大数据技术市场今年将增长近22%,至333.1亿美元。 去年,创业公司在大数据领域似乎集中在帮助企业更容易和有效分析数据和获取价值。包括在Hadoop方面提供技术分析数据和
我叫陈新宇,在格灵深瞳负责数据流的研发,首先特别感谢如今老师,他们把Kafka一个优秀的消息中间件写出来,也感谢腾讯云做了调优工作,现在就该到我们这些做应用的人用它的时候了,我会从我们应用的层面讲一下它在我们PAAS平台中的应用,讲应用可能很难脱离业务,所以我可能会先给大家解释一下业务,这个业务中的应用,我觉得如何写卡,不卡如何设消费的骨肉普觉得这些东西大家可以自己看看文档,我就不给大家详细的描述了。
企业面临着前所未有的集成挑战。信息技术的发展要求更多的技术集成,应用程序部署在边缘、混合和多云架构中,传统的中间件,如 MQ、ETL、ESB,都不能很好地扩展,仅能批量处理数据而无法实现实时处理。
Pusher 是一种实时通信平台,提供了在Web应用程序中实现实时功能的技术。它可以帮助开发者轻松地添加实时数据到应用程序中,实现实时通信、通知、活动更新等功能。Pusher提供了多种API和SDK,支持多种语言和平台,包括JavaScript、PHP、Ruby、Java等。使用Pusher,开发者可以快速构建实时应用程序,提高开发效率和用户体验。
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