以下是一个本地环境上云的架构图，用户当前访问的是（B端）的本地环境,（B端）为数据安全、成本和可扩展性将本地环境迁移到腾讯云的MySQL ，这里使用的服务就是dts(数据库传输服务) ，本地环境数据可以做全量 这时将腾讯云上海MySQL中测试数据，通过DTS服务传输到广州MySQL(腾讯云MySQL)上。 1. 首先确认环境, 广州是数据接收方直接选择广州 image.png 2.输入实例名，用于启动dts服务 image.png 3.从上海将数据迁移到广州服务器，以下设置源为上海 image.png 4. 设置目标广州云MySQL实例ID image.png 6.迁移的规则 image.png 经过dts的参数检查，主要检查源和目标以下相关信息是否正常，都绿色表示通过可以启动迁移数据。 image.png 7.最终确认启动DTS开始迁移数据。 image.png
操作场景 数据传输服务 DTS 支持数据迁移功能，提供自建 MySQL 数据库到云数据库 TencentDB 的连续数据复制，用户可在不停服的情况下对数据进行在线热迁移，支持具有公网 IP/Port 或专线接入腾讯云的本地 IDC 或腾讯云 CVM 上 MySQL 数据库迁移。 现已支持 MySQL 5.7 数据传输服务。 预先检查项 检查目标 TencentDB 实例是否有同名库表，避免冲突。 当然您也可以选择使用 DTS 数据迁移工具直接从本地 MySQL 5.1 迁移至腾讯云 TencentDB for MySQL 5.5。 DTS 数据迁移任务分为冷备数据导出和增量数据同步两步，其中，冷备数据导出以及迁移后的数据对比过程会对源库负载产生一定的影响，建议在业务低峰期或在备库上做数据库迁移 开始搭建 1、准备源和目的环境 源：
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gpio调试的方式有很多，linux3.0以上ARM架构的处理器基本上都采用了DTS的方式，在linux3.0可以通过获取sysfs的方式来获取gpio状态； sysfs文件系统的建立可以参照下面的博客 driver代码分析 linux内核中的GPIO系统之（4）：pinctrl驱动的理解和总结 linux内核中的GPIO系统之（5）：gpio subsysem和pinctrl subsystem之间的耦合 DTS
设备树文件一般都是以.dts为后缀的文本文件，即我们常说的DTS(Device TreeSource), 语法有点像C语言，但还是有区别的，要注意。 如下面的文件就是一个DTS文件 /dts-v1/; /include/ "common.dtsi"; / { node1 { a-string-property ="A string 文件可以包含其他的DTS文件，如上图中的/include/"common.dtsi";这有点像C语言中的头文件包含。 那么这个DTS文件经过DTC(DeviceTree Compiler)编译后就变为DTB（DeviceTree Blob）文件。 关于更多DTS的语法和用法大家可以参考内核文档的booting-without-of.txt和usage-model.txt文件内容。
设备树的出现 上一节说过设备树的出现是为了解决内核中大量的板级文件代码，通过 DTS 可以像应用程序里的 XML 语言一样很方便的对硬件信息进行配置。 关于设备树的出现其实在 2005 年时候就已经在 PowerPC Linux 里出现了，由于 DTS 的方便性，慢慢地被广泛应用到 ARM、MIPS、X86 等架构上。 除了设备树（DTS）外，还存有 dtsi 文件，就像代码里的头文件一样，是不同设备树共有的设备文件，这不难理解，但是值得注意的是如果 dts 和 dtsi 里都对某个属性进行定义的话，底层覆盖上层的属性定义 设备树文件的格式是 dts，包含的头文件格式是 dtsi，dts 文件是一种程序员可以看懂的格式，但是 Uboot 和 Linux 只能识别二进制文件，不能直接识别。 所以就需要把 dts 文件编译成 dtb 文件。
但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大，这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码） DTS、PTS 的概念 DTS、PTS 的概念如下所述： DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。 PTS（Presentation Time Stamp）：即显示时间戳，这个时间戳用来告诉播放器该在什么时候显示这一帧的数据。 要实现音视频同步，通常需要选择一个参考时钟，参考时钟上的时间是线性递增的，编码音视频流时依据参考时钟上的时间给每帧数据打上时间戳。 在播放时，读取数据帧上的时间戳，同时参考当前参考时钟上的时间来安排播放。这里的说的时间戳就是我们前面说的 PTS。实践中，我们可以选择：同步视频到音频、同步音频到视频、同步音频和视频到外部时钟。
目前，事件总线 EventBridge 已正式支持 DTS 数据订阅功能，腾讯云的 DTS 数据传输服务不仅解决上游数据库数据流出的问题，并且支持 MySQL、MariaDB、TDSQL 等多种关系型数据库数据订阅 用户通过配置 DTS 连接器，基于 DTS 数据订阅实时拉取源实例的 Binlog 增量日志，完成业务数据变化的消费与处理，同时可以实现下游不同目标的分发，快速完成数据处理链路的搭建，如缓存更新，ETL 高性能： 支持批量投递，支持多目标分发，内部集成数据过滤、格式转换等能力，降低数据同步链路延迟，提升处理效率。 业务场景 1. 配置流程 1、登陆 DTS 控制台 ：https://console.cloud.tencent.com/dts/dss，完成数据订阅实例创建。 2、进入 EventBridge 控制台：https://console.cloud.tencent.com/eb，选择指定事件集，进入事件集详情页，在「连接器」部分添加 DTS 数据订阅连接器。
MongoDB是目前游戏行业越来越热门的数据库，使用场景囊括玩家数据、日志、社区等业务。 下文是自己做了一个DTS迁移MongoDB的Demo，让客户提前体验数据库上云迁移的过程。 access_ip" : "135.64.220.189", "city" : "贵阳县" } 四、模拟迁移操作 在云上购买一个MongoDB实例，过程略，实例id为cmgo-0cv8pnxr 新建并配置DTS check_source.png] [check_dest.png] [select_db.png] [check_last.png] [start.png] 修改Mongo_fake.py，并启动，频率改为每秒1条，观察DTS 目标实例数据会仅实时和线下自建实例同步。
dts节点展开为platform_device结构过程分析 1.概述 本文主要是记录学习Linux解析dts的代码分析，以便进行后续回顾。 平台：ARM Vexpress 内核版本：linux-4.9 2.dts节点展开为platform_device结构过程分析 自从ARM引入的dts之后，bsp驱动代码产生了非常之大的变化，像在linux ，像上述的代码不再需要我们程序员进行手动配置，只需在dts相应的节点通过reg、interrupt等属性的配置，就可以通过内核提供的解析dts的接口把dts中的节点信息展开为platform_device 以下就是通过分析代码，了解linux是如何把dts节点信息展开为struct platform_device结构体的过程。 将dts节点展开为struct platform_device结构体的过程主要是交给of_platform_populate()函数完成，通过对该函数使用dump_stack()回溯其调用过程可以得到以下
在本文中将使用Keras进行深度学习，并展示如何集成多个OMIC数据，以揭示在各个OMIC中不可见的隐藏模式。 单细胞产生大数据 数据集成的问题对于数据科学来说并不是全新的问题。 将CITEseq数据与深度学习集成 将进行单细胞转录（scRNAseq）和蛋白质组学的无监督集成（scProteomics）从CITEseq数据，8个617脐带血单核细胞（CBMC），采用自动编码器，其非常适合用于捕获单细胞组学的高度非线性性质数据 CITEseq数据集成的效果：查看单个OMIC中不可见的模式 将使用单个OMIC获得的tSNE图与结合数据的Autoencoder瓶颈上的tSNE进行比较，可以立即看到集成在某种程度上平均并强化了各个 例如仅使用scRNAseq数据很难发现紫色簇，因为它与蓝色细胞群不同，但是在整合后，紫色细胞群很容易区分。这是数据集成的力量！ 展示了数据集成可以导致数据中新模式的发现，这些模式以前没有在各个数据类型中看到过。 在github上查看这篇文章的代码。
背景 部分客户场景下需要使用其他用户的自建MySQL或者CDB实例中的数据（其他数据源类型亦可参考），例如在WeData开发平台中需要通过集成任务导入其他租户的数据，或者数仓任务需要引入其他用户数据源时 ，在开发平台中无法直连目标数据源或者schema或者其他信息，本文提供一种方法可绕开网络限制，从而获取到目标数据信息 准备 a) 打通跨租户CDB实例与当前执行资源（CVM）所在VPC网络，可使用对等连接或云联网方案 ://cloud.tencent.com/document/product/553 b) 在当前账号下新建或使用一台已有CVM（最好与计算环境（执行计算任务的EMR或者CVM，这里指需要访问目标数据源的一个或多个 ，则需要启动多个socat进程，并配置开机启动，否则主机重启后会导致数据源异常。 添加数据源 回到WeData平台，使用映射后的链接信息添加数据源，示例如下: 链接信息选择代理后的IP+端口 image.png
转载个人原创微信版 文章摘要：原来大型分布式/微服务系统中解决数据一致性问题，居然是通过…… 目前云计算、大数据、互联网领域的大部分系统都采用了SOA、微服务化的架构。 事务查看数据更新时，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看到中间状态的数据。 d.持久性(Durability) 指的是只要事务成功结束，它对数据库所做的更新就必须永久保存下来。即使发生系统崩溃，重新启动数据库系统后，数据库还能恢复到事务成功结束时的状态。 二、分布式事务的基本介绍 分布式事务服务（Distributed Transaction Service，DTS）是一种分布式事务框架，用来确保在大规模分布式/微服务环境下端到端业务操作的最终一致性。 2.操作数据库失败，不会向MQ中投递消息了。 3.操作数据库成功，但是向MQ中投递消息时失败，向外抛出了异常，刚刚执行的更新数据库的操作将被回滚。
一、数据集成 1、smartClient服务框架（使用SQL或者JPA/Hibernate） 推荐！！！ 请求响应转化（如果使用SC服务框架，则不需要转化，直接获取数据） RestDataSource class 同时扮演着请求响应的四个核心角色 4、recordXPath
答案就是“大数据架构”。“大数据架构”可以展示企业在数据存储，快速数据分析和流式数据上的根本变化，使企业能够更容易，更快速，更简单地检索可操作的信息，并提高客户数据价值。 ? 数据如何构成挑战？ 这种大数据部署案例有很多，其中用于分析客户信息、地理位置数据和智能计量传感器数据的网络点击流数据就是一个例子。 ? 整合独立数据部署，发掘最优商业决策 ? 包含大数据架构概念的大数据“整合”，已经成为大数据解决方案中最优先考虑的方法。 大数据集成并不是处理具体的、个性化的问题，而是帮助我们更加全面和可靠地了解客户需求，掌握客户与品牌互动的整个过程，并评估客户与公司合作时的整体体验。 大数据整合将大数据源、自动化数据摄取和安全数据更加高效地联接起来，公司数据分析将步入一个新的更为高效的阶段，公司的大数据模型也将面向未来，升级换代。 翻译：灯塔大数据
第1篇：通过流式数据集成实现数据价值（1） 本篇为通过流式数据集成实现数据价值的第2篇——流式数据集成。 在深入讨论实现流集成所需的内容之前，务必理解此定义中强调的每个概念。 2.1 实时 流式数据集成的首要原则是所有事情都是实时发生的。 流式数据集成的集成组件要求任何此类系统都必须能够从这些企业源中的任何一个连续收集实时数据，而与数据源的类型或数据的格式无关。 任何支持流式数据集成的平台都必须提供所有这些功能，以处理多个关键任务和复杂的案例。如果缺少这些属性中的任何一个，就不能说平台是真正的流式数据集成。 在下一章中，我们将讨论流集成管道的开始:实时连续数据收集。
下面我们将详细介绍通过流式数据集成实现数据现代化，以帮助企业了解如何实现数据现代化。适用于解决现实世界中的业务问题。 我们从数据的历史开始：数据是什么？ 传统上我们是如何收集和使用数据的？当前我们如何管理超大规模实时数据的？然后，我们介绍实时流式数据集成的思想：它是什么以及为什么它对当今的企业如此重要。 我们还将探讨企业为从流式数据集成中获得价值所必须采取的步骤。从构建流数据管道开始，然后继续进行数据处理和数据分析。在最后，我们将讨论数据交付和可视化，以及数据的关键任务本质。 通过这些，您不仅会了解流式数据集成对于从实时数据中获取价值的重要性，还将对通过什么实现流数据的意义有所了解，以便解决现实世界中的业务挑战。 但是，最近对流式数据集成平台的介绍使这种处理更加容易实现。
Atlas集成HiveAtlas可以针对多个不同的数据源，统一采用kafka作为中间消息传递队列，使元数据源与服务端采用异步方式进行沟通，减少元数据采集对正常业务效率的影响，但是目前的Atlas版本监控 Hive中数据操作比较完善，但是监控Sqoo（目前只支持hive import）、Spark等支持不好。 Kafka中的消息，并解析生成相应的Atlas元数据写入底层的Janus图数据库来存储管理,其原理如下图示：atlas安装之前，hive中已存在的表，钩子是不会自动感应并生成相关元数据的，可以通过atlas #这里同步的是Hive中已有数据的元数据，可以通过此脚本同步过来[root@node3 ~]# cd /software/apache-atlas-2.1.0/bin/#执行脚本导入元数据，期间需要输入 atlas的用户名和密码：admin/admin[root@node3 bin]# import-hive.sh 六、以上导入元数据成功后，可以在Atlas页面中查看七、在Hive中创建数据表，查看是否能被
SNP Glue是一款功能强大的SAP数据集成软件解决方案，通过将可靠的数据源安全、可靠、实时地连接到任何创新平台，客户可以更快、更智能地做出决策。 该软件通过强大的企业优化变更数据捕获引擎，支持从各种SAP数据源近乎实时地复制数据。它还支持所有主要云提供商和技术，包括与Snowflake和Google Cortex的专门集成。 SAP集成认证中心 （SAP ICC）已认证SNP Glue产品的接口软件使用标准集成技术与RISE with SAP S/4HANA Cloud集成。 SNP Glue是一个强大的工具，用于SAP系统与云数据平台的企业级数据集成。其核心是一个ABAP插件，与SAP系统的应用层紧密集成。SNP Glue是一个模块化工具。 通过使用SNP Glue进行数据集成，可以轻松地打破SAP数据孤岛，并且每个人都可以通过现代数据平台跨功能安全地访问数据。在SAP应用层中，可以从多个级别和多个源访问数据，这符合SAP安全模型。
解压后进入sqlite-tools-win32-x86-3370000文件下，运行sqlite3.exe，执行命令新建db数据文件。 .open test.db 格式化输出 执行命令 .header on .mode column .timer on 展示效果 连接数据sqlite navicat 连接数据sqlite jdbc ，默认main数据库，没必要再附加其他数据库 sqlite数据类型 INTEGER 值是一个带符号的整数，根据值的大小存储在 1、2、3、4、6 或 8 字节中。 亲和类型： BLOB no datatype specified Date 与 Time 数据类型 TEXT 格式为 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS" 的日期。 在服务启动目录下sqlite 会自动生产spy.log 根据时间戳查找某时刻需要恢复的数据
数据持久化就是指将那些内存中的瞬时数据保存到存储设备中，保证即使在手机或电脑关机的情况下，这些数据仍然不会丢失。 保存在内存中的数据是处于瞬时状态的，而保存在存储设备中的数据是处于持久状态的，持久化技术则提供了一种机制可以让数据在瞬时状态和持久状态之间进行转换。 当然，除了这3种方式之外，你还可以将数据保存在手机的SD卡中，不过使用文件、Shared Preferences或数据库来保存数据会相对更简单一些，而且比起将数据保存在SD卡中会更加地安全。 Shared Preferences通常用在轻量级的数据存储场景中，比如账号/密码的存储，而数据库则用在数据量比较大的场景中，比如聊天数据的存储。 在Android开发中，集成Greendao通常需要如下几步： 首先，在项目的build.gradle文件中添加依赖： classpath 'org.greenrobot:greendao-gradle-plugin
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