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COS 数据最佳实践:基于 Serverless 架构的方案

这篇文章就数据管道为大家详细解答关于 COS 数据结合 Serverless 架构的方案。...传统数据架构分与出两部分,在上图链路中以数据存储为轴心,数据获取与数据处理其实是部分,数据分析和数据投递其实算是数据部分。...部分是整个数据架构的数据源头入口,由于数据的高便捷可扩展等特性,它需要接入各种数据,包括数据库中的表(关系型或者非关系型)、各种格式的文件(csv、json、文档等)、数据流、ETL工具(Kafka...总结来看,整体数据链路中定制化程度最高,使用成本及代价最大的其实是数据部分(指数据获取和前的数据处理)。这块内容往往也是实现的数据架构比较核心的数据连接。...化封装为数据数据提供更多能力拓展。

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基于Apache Hudi 的CDC数据

02 CDC数据方法 基于CDC数据,这个架构非常简单。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC链路,因为我们我们做Spark的团队,所以我们采用的Spark Streaming链路。...整个链路也分为两个部分:首先有一个全量同步作业,会通过Spark做一次全量数据拉取,这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步,避免对主库的影响,然后写到Hudi。...Hudi的定位是一套完整的数据平台,最上层面向用户可以写各种各样的SQL,Hudi作为平台提供的各种能力,下面一层是基于SQL以及编程的API,再下一层是Hudi的内核,包括索引、并发控制、表服务,后面社区构建的基于...最近几天已经发布了0.9.0重的优化和改进。首先集成了Spark SQL,极大降低了数据分析人员使用Hudi的门槛。

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基于Apache Hudi 的CDC数据

CDC数据方法 基于CDC数据,这个架构非常简单。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC链路,因为我们我们做Spark的团队,所以我们采用的Spark Streaming链路。...整个链路也分为两个部分:首先有一个全量同步作业,会通过Spark做一次全量数据拉取,这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步,避免对主库的影响,然后写到Hudi。...Hudi的定位是一套完整的数据平台,最上层面向用户可以写各种各样的SQL,Hudi作为平台提供的各种能力,下面一层是基于SQL以及编程的API,再下一层是Hudi的内核,包括索引、并发控制、表服务,后面社区构建的基于...最近几天已经发布了0.9.0重的优化和改进。首先集成了Spark SQL,极大降低了数据分析人员使用Hudi的门槛。

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基于Flink CDC打通数据实时

照片拍摄于2014年夏,北京王府井附近 大家好,我是一哥,今天分享一篇数据实时的干货文章。...数据分为append和upsert两种方式。...3,数据任务运维 在实际使用过程中,默认配置下是不能够长期稳定的运行的,一个实时数据导入iceberg表的任务,需要通过至少下述四点进行维护,才能使Iceberg表的和查询性能保持稳定。...并增加小文件监控、定时任务压缩小文件、清理过期数据等功能。 2,准实时数仓探索 本文对数据实时从原理和实战做了比较多的阐述,在完成实时数据SQL化的功能以后,后的数据有哪些场景的使用呢?...下一个目标当然是数据分析实时化。比较多的讨论是关于实时数据的探索,结合所在企业数据特点探索适合落地的实时数据分析场景成为当务之急。

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揭秘ApacheHudi数据文件管理

介绍 Hudi将记录写入数据 parquet文件或日志 log文件,而这些文件在内存中是如何进行管理呢?...logFiles; } 一个 FileSlice对应一个数据文件和日志文件列表,并且其包含一个基准时间(数据文件和日志文件都有相同的时间基准)。...,首先会对指定分区的所有数据文件和日志文件进行一次排序(按照分区路径和文件ID),然后对每个 生成一个文件组,并将具有相同 的日志文件数据文件放入该文件组。...下面简要介绍数据文件和日志文件文件名的生成。...,对于有相同文件ID但不同提交时间的数据文件会保存在同一个 HoodieFileGroup,而不同文件ID会保存在不同 HoodieFileGroup中;而对于有相同文件ID和提交时间的数据文件和日志文件会被放入同一个

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Flink CDC + Hudi 海量数据在顺丰的实践

image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据架构。...Upsert 或 Merge 写入才能剔除重复的数据,确保数据的最终一致性; 需要两套计算引擎,再加上消息队列 Kafka 才能将数据写入到数据 Hudi 中,过程涉及组件多、链路长,且消耗资源大...frc-fe54d0a71e681ac7f619386a8dcf4c1f.jpg 恢复任务时,Flink CDC 会从 state 中获取用户新表的配置信息; 通过对比用户配置信息与状态信息,捕获到新增的表...上述整个流程中存在两个问题:首先,数据多取,存在数据重复,上图中红色标识即存在重复的数据;其次,全量和增量在两个不同的线程中,也有可能是在两个不同的 JVM 中,因此先发往下游的数据可能是全量数据,也有可能是增量数据...将数据下发,下游会接上一个 KeyBy 算子,再接上数据冲突处理算子,数据冲突的核心是保证发往下游的数据不重复,并且按历史顺序产生。

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基于Apache Hudi + Flink的亿级数据实践

随着实时平台的稳定及推广开放,各种使用人员有了更广发的需求: •对实时开发来说,需要将实时sql数据落地做一些etl调试,数据取样等过程检查;•数据分析、业务等希望能结合数仓已有数据体系,对实时数据进行分析和洞察...,比如用户行为实时埋点数据结合数仓已有一些模型进行分析,而不是仅仅看一些高度聚合化的报表;•业务希望将实时数据作为业务过程的一环进行业务驱动,实现业务闭环;•针对部分需求,需要将实时数据落地后,结合其他数仓数据...当时Flink+Hudi社区还没有实现,我们参考Flink+ORC的落数据的过程,做了实时数据落地的实现,主要是做了落数据Schema的参数化定义,使数据开发同事能shell化实现数据落地。 4....并且跑批问题凌晨暴露,解决的时效与资源协调都是降低一个等级的,这对稳定性准时性要求的报表是不可接受的,特别是金融公司来说,通过把报表迁移至实时平台,不仅仅是提升了报表的时效性,由于抽数及报表etl是一直再实时跑的...这是我们Hudi实时落数据应用的规划之一 5.2 完善监控体系,提升落数据任务稳定性 目前仅仅做到落数据任务的监控,即任务是否正常运行,有没有抛异常等等。

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腾讯主导 Apache 开源项目: InLong(应龙)数据原理分析

WeData 数据集成完全基于 Apache InLong 构建,本文阐述的 InLong 数据能力可以在 WeData 直接使用。...关于 Apache Iceberg Apache Iceberg 是一种数据管理库,其设计简单、易用,并具备强大的查询和分析能力。...它解决了数据的成本效益和使用复杂性的问题,同时还提供了数据管理与访问的解耦、数据的可见性和一致性保证、快照和时间旅行查询等特性。...在各种数据的场景中,Iceberg 都能够发挥重要的作用,提高数据的可用性和可靠性,同时也为用户带来了更好的数据管理和查询体验。...Sort on Flink Iceberg 上图为 Sort on Flink 主要流程, Iceberg 任务由三个算子一个分区选择器组成,Source 算子从源端拉取数据, Key Selector

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Flink集成iceberg数据之合并小文件

背景 使用 流式数据 开启压缩程序 快照过期 删除无用文件 数据查询 遇到的坑 最大并发度问题 文件被重复压缩 扫描任务读取文件问题 不读取大文件 优化生成CombinedScanTask 后续问题...但是传统的流式数据入库的过程中对小文件进行合并会产生很多问题,比如流式数据不断的往hive表进行写入,如果同时有一个合并程序进行小文件的合并,那么这时候对同一份数据进行读写。会不会产生问题。...使用 流式数据 我们主要的数据来源是kafka,flink的任务主要就是消费kafka的数据,然后处理以后发送到iceberg,任务主要是以sql为主,也有部分jar包的任务,提交的方式主要是使用zeppelin...这个程序默认会删除三天之前的数据,我觉得对我来说可能不需要,我设置了删除一个小时之前的旧数据,但是有一点要强调,就是这个不能像快照过期一样,删除当前快照以前的数据,因为目前有的流式数据,和压缩程序在同时操作一个表...,也就是压缩之前的数据,而我们这个orc文件是经过压缩的。

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实现数据资产表,先要管理好数据的DNA-元数据

接下来,我们就数据资产表、数据要素化的大背景下,对元数据管理提出的新要求,进行深入的探讨。...元数据管理,在数据资产化和数据要素化中的作用 在探索数据资产化和数据要素化的旅程中,元数据管理扮演着不可或缺的角色。元数据,简而言之,是“关于数据数据”。...具体来看,元数据管理对于数据资产表、数据要素化的价值主要体现在以下几个方面: 提高数据的可发现性 在数据资产化的过程中,首先要解决的问题,是如何确保数据可以被轻松地发现和访问。...具体来看,如果符合数据资产表的要求,有效支撑数据要素化趋势,元数据管理在以下几个方面还存在不小的挑战: 自动化的需求 在大数据时代,手动捕获、管理和更新元数据已经变得不切实际。...接下来,我们来看两个具体的案例,一个成功案例,一个失败案例,来分别从正反两方面来理解数据资产表环境下元数据管理的成败。

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开源共建 | 中国移动冯江涛:ChunJun(原FlinkX)在数据中的应用

本文的主要内容包括: FlinkX简介 功能及原理 云上改造 展望 一、FlinkX简介 1....三、云上改造 云上这里我们做了一些改造。 1....并且Flink原生的1.12版本已经支持K8S调度运行了,所以我们把基于FlinkX的1.11版本Flink升级到了1.12,让它原生就可以支持K8S运行,这样的话对我们任务的弹性扩缩容就更加友好,对的任务资源隔离也比较友好...数据结构优化 支持二阶段提交、数据Iceberg和提交kubernetes 对于数据来说,目前的FlinkX有一个缺点,就是只支持结构化数据的传输,还不能原生支持二进制文件的同步。...如果数据,会有很多媒体文件,Excel、Word、图片、视频等等,这一块后期可能会自己去开发一些插件支持。

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开源共建 | 中国移动冯江涛:ChunJun(原FlinkX)在数据中的应用

本文的主要内容包括:FlinkX 简介功能及原理云上改造展望一、FlinkX 简介1....三、云上改造云上这里我们做了一些改造。1....1.12 版本已经支持 K8S 调度运行了,所以我们把基于 FlinkX 的 1.11 版本 Flink 升级到了 1.12,让它原生就可以支持 K8S 运行,这样的话对我们任务的弹性扩缩容就更加友好,对的任务资源隔离也比较友好...数据结构优化支持二阶段提交、数据 Iceberg 和提交 kubernetes对于数据来说,目前的 FlinkX 有一个缺点,就是只支持结构化数据的传输,还不能原生支持二进制文件的同步。...如果数据,会有很多媒体文件,Excel、Word、图片、视频等等,这一块后期可能会自己去开发一些插件支持。

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MYSQL数据库的安装,配置文件,登

07.13自我总结 MYSQL数据库 一.MYQL数据库的安装 可以去mysql官网下载mysql压缩包 运行程序:在bin文件夹中,其中客户端运行文件是mysql.exe,服务端运行文件为mysqld.exe...库的位置:在data文件中 配置文件:配置文件模板为my-default,int文件中,你如果手动配置信息要在文件目录下新建my.ini 服务端设置开机自启:首先cmd终端目录移至到mysqld所在文件夹...datadir参数表示MySQL数据文件的存储位置,也是数据库表的存放位置。 default-character-set参数表示默认的字符集,这个字符集是服务器端的。...三.MYSQL数据库登前首先要启动服务端mysqld 然后登的时候输入客户端程序 mysql -u用户名称 -p(尽量不要在这里输入密码) 没有设置默认密码为空 更改密码 未登情况下修改 mysqladmin...host="localhost" and user="root"; 注意:需改后并不是马上更新,你刷新全新 flush privileges或者重启mysqld

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星火计划 | 解密腾讯大数据到计算调度新技术 直播报名中

随着技术的创新和应用场景的拓展,以云原生数据为代表的新一代数据技术架构既解决大数据“存”的问题,同时在“用”的维度上也产生了更大的价值。...而大数据离线任务不仅数量庞大,还有复杂的依赖关系,大数据调度系统高效地将各类大数据任务链路匹配合适的计算存储资源,快速下发和执行,是不可或缺的核心组件。...腾讯大数据统一调度平台US经过不断迭代优化,伴随海量业务的增长,同时具备性能和稳定性的优点,并且还保持了可扩展性。  5月24日19点,腾讯大数据星火计划技术沙龙第十三期准时开启线上直播。...本次直播将由腾讯大数据资深技术专家、高级工程师深度解析腾讯公有云数据DLC、Firestorm、离线任务调度平台的核心架构设计和实践场景。...届时,直播将会在腾讯大数据小鹅通平台、视频号、B站号同步开启。鹅厂定制礼物已经准备好,速来进群报名吧!

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云原生数据为什么选择腾讯云大数据DLC,一份性能分析报告告诉你!

摘要 日前,腾讯云大数据数据计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据产品进行了性能对比,其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短,性能表现优。...结合性能、性价比、使用体验等因素,腾讯云 DLC 在云原生数据选择上整体上更具有竞争力。 1、数据性能对比资源规格 2、数据性能对比场景 本次性能对比在海量数据查询分析场景下进行测试。...使用建议 如果您在正式生产环境中使用 DLC,希望拥有专属的高性能引擎资源,可以购买独享数据引擎。Presto和 Spark 独享引擎均支持按量计费和包年包月。 云原生数据为什么选择 DLC?...腾讯云云原生数据产品 DLC 是引领数据技术趋势的新一代云原生敏捷数据分析服务,帮助用户快速实现企业数据的存储、治理与分析挖掘,高效释放数据无尽数据价值。...丰富多元的数据科学分析 数据是 AI 场景的大数据基座,在经典机器学习场景和深度学习场景下服务用户,DLC 提供结合各种AI能力及平台,快速支持各种机器学习能力,在多种智能数据分析场景下,提供综合性解决方案

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Tapdata Cloud 场景通关系列:数据仓之 MySQL → Doris,极简架构,更实时、更简便

数据入仓,或者为现代数据平台供数,如: △ 常规 ETL 任务(建宽表、数据清洗、脱敏等) △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推 具体场景则数不胜数,值此之际,我们将以系列文章形式...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仓,让业务系统的数据变动稳定连续地实时复制到数据或数仓,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:如何优化数据入仓架构? ‍‍...传统数据入仓架构,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。

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微软的数据也凉凉了

翻译一下:Azure数据服务是2016年11月16日发布的。Azure数据是在微软内部的大数据平台Cosmos的技术和经验教训基础上构建的。...Cosmos系统的具体细节,大家可以参阅我早年的文章:大数据那些事(15):Cosmos的技术。这里给一个简单的回顾。Cosmos底层是类似Google File System的文件存储系统。...这位请来没多久,就对大数据这一块产生了兴趣,顺理成章的成为了Cosmos这个部门的大领导。 Raghu这个人我有很矛盾的看法。一方面作为威斯康辛的教授,数据库领域的大牛,其学术贡献不可忽视。...这个新系统摈弃掉Cosmos老的存储,改用Azure Blob Store。查询语言摈弃SCOPE,改用更SQL的语言,也就是后来的U-SQL。...Cosmos一度进入了风雨飘摇的状态,很多老人都走了,我也差不多在Raguh职一年后走了。

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dedecms还原数据选对备份目录 不然会提示function文件出错

进到后台,点击还原,提示/e/class/function.php某段代码没有定义,打开ftp查看了那个文件的修改时间和其他文件的修改时间一样,查看了那段代码也没有修改过的痕迹,那应该是其他方面的问题。...附dedecms数据备份还原教程   系统 - 数据库备份/还原 ?   1.dedecms数据备份 ?   ...这里可以全选或选择部分表进行备份,指定备份数据格式我们一般为默认,分卷大小一般为2048,备份表结构信息默认打勾,如只需要备份数据时,可以不选择。我们点击提交按钮。...备份完成后会提示“完成所有数据备份”!   2.dedecms数据还原 ?   ...进入到数据还原页面后,系统会自动去找/data/backupdata/里面备份的数据文件,如果存在备份的文件就显示在页面上,最后点击【开始还原数据】按钮,还原我们备份的数据

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