通用数据模型：支持关系型数据源的数据治理，如MySQL、PG、Oracle等元数据管理； 备注：如果需考虑文件元数据等场景，需要对元模型扩展。...对于其他大数据组件元数据(如Hive、HBase等)，元数据可能不支持JDBC连接方式获取，我们会根据其数据源特点进行自定义扩展实现。...，一般有两种采集方式：PULL、PUSH，为减少对数据源的侵入性，建议优先采用PULL方式。...PULL主动采集：元数据管理系统定时周期性采集，采集周期应支持设定，以适配数据源差异化的更新频率； PUSH被动采集：由人工发起或外部系统通过API主动上报，人工发起时，可以采用手动上传元数据文件或主动启动采集任务的方式来完成...采集脚本，连接HMS的元数据库 Linkedin Datahub PULL Python ORM框架是SQLAlchemy Schemacrawler PULL JDBC适配器获取不同JDBC数据源的元数据
，特别适合做数据仓库和数据集市的应用建模，它允许设计人员同时打开多个数据源连接，并直接从数据库中获取模型定义，可进行不同… PostgreSQL建模工具 pgDesigner [推荐] pgDesigner...表结构可视化工具 SchemaCrawler SchemaCrawler提供一组用于增强标准JDBC Metadata的API.SchemaCrawler还包含一个命令行工具能够将数据库结构和数据以一种易读的形式输出...它可以通过映射数据源到WSDLO操作的方法，实现多种文件之间的转化，包括XML文件, 数据库文件, 平面文件数据… Database Designer for PostgreSQL Database...例如下面的 SQL 语句 select * from a where a.a … 数据库版本控制工具 NeXtep Designer NeXtep Open Designer 是一个强大的多人协同...假如你已经有一个数据库，你可以使用Middleg… 数据库设计和建模工具 DeZign DeZign for Databases 是一个直观的数据库设计和建模工具，主要为开发者和 DBA 用于建模
Elasticsearch作为当前主流的全文检索引擎，除了强大的全文检索能力和高扩展性之外，对多种数据源的兼容能力也是其成功的秘诀之一。...而Elasticsearch强大的数据源兼容能力，主要来源于其核心组件之一的Logstash, Logstash通过插件的形式实现了对多种数据源的输入和输出。...Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，是一种常见的数据源，也是Logstash支持的众多输入输出源的其中一个。...当然也可以多个Logstash实例使用同一个group_id，来均衡负载。另外建议把Consumer的个数设置为Kafka分区的大小，以提供更好的性能。...，为Elasticsearch提供了强大的数据源兼容能力。
如MySQL具有 InnoDB存储引擎和有SQL的执行能力；如Hive 有多种数据类型、内外表（且这么叫）的管理能力，且能利用MR、TEZ执行HQL。...）、Kudu、Kafka 等； Presto 支持从多种数据源获取数据来进行运算分析，一条SQL查询可以将多个数据源的数据进行合并分析。...用户可以使用标准SQL进行数据查询和分析计算； 5.扩展性：有众多 SPI 扩展点支持，开发人员可编写UDF、UDTF。...5.作为MPP：Presto Connector 有非常好的扩展性，可进行扩展开发，可支持其他异构非SQL查询引擎转为SQL，支持索引下推。...切换当前使用的实例（在同一个数据源内切换无需指定catalog 前缀）：use hive.default Presto接入方式 Presto的接入方式有多种：presto-cli，pyhive，jdbc
建设目标：1.加速和巩固数据链路：数据源接入和标签建设：开放给全站业务，允许自助操作，同时平台需明确规范标准并建立审批流程。多源存算引擎：引入以提升数据链路的稳定性和性能。...服务优化：利用标签系统来优化服务流程，提供更加个性化的服务体验。整合这些系统和能力，可以为企业提供一个全面的解决方案，以支持从用户获取到用户运营的全过程。...新版人群计算流程通过引入任务拆解和任务队列来提高系统效率和稳定性，通过任务拆解，将人群计算过程分解为多个小任务，这些任务可以根据数据来源类型和最终的数据存储类型生成人群圈选的任务DAG（有向无环图）。...数据更新时，Spark任务首先获取对应用户id的数据，然后进行版本覆盖。业务层能保证同一个时刻，同一个人群包只会有一个计算实例运行，防止出现ABA覆盖问题。...业务场景的广泛支持业务支持上具有较强的适应性和扩展性，打通了公司推送、活动、任务、风控等多个平台，支持了超过30+不同的业务场景。
Moonbox将普通用户的能力抽象出六大属性，分别是是否可以执行Account管理语句，是否可以执行DDL语句，是否可以执行DCL语句, 是否拥有可以授权其他用户执行Account类语句的能力，是否拥有可以授权其他用户执行...DDL语句的能力，是否拥有可以授权其他用户执行DCL语句的能力。...多种形式的UDF/UDAF Moonbox除了支持以jar包的形式创建UDF/UDAF外，还支持以源代码的形式创建，包括Java语言和Scala语言，这给UDF开发验证带来了便捷性。..., Hive, Kudu等，且支持自定义扩展。...例如利用一条SQL就可以搞定将一种数据源中某张表的数据导入另外一种数据源中，对比两张表有哪些数据不同等等。 更多使用场景，大家可以自行体验挖掘哦！
扩展性：支持插件式扩展，开发者可以根据业务需求增加新的 MCP 服务器，实现系统功能的灵活拓展 。...标准化接口：接口文档是否齐全、是否有明确的规范说明，将直接影响开发效率和系统稳定性 。...可扩展性：随着业务需求的变化，系统需要支持灵活的扩展能力，例如增加新的数据源类型或定制化业务逻辑。...4.5 性能与稳定性 实时响应能力：对于需要高实时性的数据访问场景，选择响应速度快、稳定性高的 MCP 实现尤为重要。 负载能力：评估在高并发或大规模数据交互场景下，系统的性能表现和扩展能力。 5....在选择 MCP 实现时，开发者应综合考虑开放性、生态支持、安全性、易用性和性能等多个因素，以满足不同业务场景下的需求。
作为计算中间件，Linkis 提供了强大的连通、复用、编排、扩展和治理管控能力。通过计算中间件将应用层和引擎层解耦，简化了复杂的网络调用关系，降低了整体复杂度，同时节约了整体开发和维护成本。...集成了 Linkis 的工具可以做到互联互通，在不同的工具中可以使用同一个定义的 UDF、数据源、物料等。...等； 强大的计算治理能力：能够提供基于多级标签的任务路由、负载均衡、多租户、流量控制、资源控制等能力； 全栈计算存储引擎架构支持：能够接收、执行和管理针对各种计算存储引擎的任务和请求，包括离线批量任务...、版本控制、连接测试和对应数据源的元数据信息查询能力； 错误码能力：提供了任务常见错误的错误码和解决方案，方便用户自助定位问题； 从孵化器毕业也证明了 Linkis 项目和社区进一步走向成熟，但是要成为一个世界顶级的计算中间件项目还有很多的事情要做...部分重大特性如下： 三、Apache Linkis 生态 Linkis 作为计算中间件，也积极推动与多个开源社区的项目进行集成，以丰富 Linkis 的生态。
实现这么一个功能也没有什么大不了的，但是当这种个性化推荐需求有几十个，后面还可能一致扩展下去的时候会不会心里发慌？...那么为了支持让场景能够具备灵活的扩展能力，笔者在基于图（三）的基础上增加了四个环节： 队列结果线程内共享：使用ThreadLocal来实现。...以如下的配置项示意图来说明： sourceMap：场景服务定义为map用于支持场景下多个模块或者实验组的情形，其中key为模块ID，商店服务端请求推荐的时候，需要携带此参数。...同类型的原子服务或者方法尽可能支持组合模式，这种会为后续的扩展提供很大的便利性。 以实际的实现方法来说明，在我们定义过滤类型的时候，支持传入多个过滤类型，上层业务在使用的时候按需传入即可。...四、带来的改变 以前商店服务端在各个接口的service层写完整的推荐队列获取、融合、组装、过滤逻辑，有大量的重复内容，且随着版本的不断迭代，有很多版本不同的处理逻辑夹杂在一起，导致改造难升级难，牵一发动全身
通过消除执行联接的能力，并假设数据由时间戳作为键，Druid可以对存储，分配和查询数据的方式进行一些优化，从而使Netflix能够将数据源扩展到数万亿行，并且仍然可以实现查询响应时间在十毫秒内。...反过来，这又使系统能够隔离仅影响特定人群的问题，例如应用程序的版本，特定类型的设备或特定国家/地区。以通过仪表板或临时查询立即使用此聚合数据进行查询。...还会连续检查指标是否有警报信号，例如新版本是否正在影响某些用户或设备的播放或浏览。这些检查用于警告负责的团队，他们可以尽快解决该问题。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（Netflix的查询粒度），则这些行将被汇总。...可能有关于Kafka主题的迟到数据，或者索引器可能会花一些时间将这些片段移交给Historical Node。 查询方式 Druid支持两种查询语言：Druid SQL和本机查询。
通过ETL的三个过程，企业就可以将来自多个数据源的数据整合到一起，清洗和转换数据以满足特定的业务需求，并将处理后的数据加载到目标系统中，为数据分析、决策支持和业务应用提供准确、一致的数据基础。...NiFi的架构支持分布式部署和可扩展性，可以处理大规模的数据流。它也支持实时数据流处理，具有低延迟和流式数据分析能力。...提供直观的可视化配置界面，强大的数据转换和处理能力，包括清洗、转换、过滤等操作。可扩展的架构，允许用户开发自定义插件和扩展。跨平台支持和灵活的部署选项。...它具有高度的可扩展性和分层架构，支持实时数据CDC采集和血缘关系追踪，但是ODI有很多局限性功能也不如kettle、Talean、EtlCloud这些产品强大，所以越来越多的ODI用户在考虑新的选项。...完全具备和超越了上述ETL工具的功能和能力，以易用性、可视化能力、调试等方面都非常出色，重要的是他还有一个活跃的社区群体，技术支持和帮助文档、视频也非常全面，这个都是上面开源ETL不具备的，目前产品定位来看
传统的MySQL复制提供了一种简单的主从复制方案。有一个主（source）并且有一或多个从（replicas）。...MySQL 5.7新版本的并行复制，多个SQL线程，每个线程从relay日志里读一个库的日志，重放。 从库同步主库数据的过程是串行化的，即主库上并行的操作，在从库会串行执行。...最简单的就是配置多个数据源，实现读写分离 动态切换数据源 基于 Spring/Spring Boot，配置多个数据源(例如2个，master 和 slave) 根据具体的 Service 方法是否会操作数据...，注入不同的数据源，1.0版本 优化： 1.1：基于操作 AbstractRoutingDataSource 和自定义注解 readOnly 之类的，简化自动切换数据源 1.2：支持配置多个从库...1.3：支持多个从库的负载均衡 框架 “动态切换数据源”版问题： 代码侵入性强 降低侵入性会导致”写后立即读”不一致问题 写时（还没同步到从库），立马读（从库），导致你 insert 数据后去查却查不到
它定位为透明化的数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。...在原有关系型数据库基础上提供扩展和增强 Apache ShardingSphere 旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力， 并非实现一个全新的关系型数据库。...老版本官网内容： 1 、一套开源的分布式数据库中间件解决方案 2 、有三个产品：Sharding-JDBC和Sharding-Proxy（第3给本章不扩展暂不写） 3 、定位为关系型数据库中间件...针对业务场景不同在 业务场景中存放在不同的数据库当中 也就是有多个库，库中有多个表；例如上面的 课程库中 放课程相关数据表；相关的业务场景都会去课程库中进行查询； 6 、水平分库 水平分库：其实就是把一个数据库分成多个...结构类型一模一样的多个数据库；里面除了数据不一样其他都一样；存的时候可以根据ID%2得出偶数奇数的id 去针对他们id 存在不同的数据库当中； 7 、水平分表 同一个数据库当中，库不变，在库中创建多个一模一样的表
但不论使用何种身份凭据进行认证，这些身份凭据都会提前存储到特定数据源（数据库）中，其中密码通常都会以加盐后散列的形式存储，这也是我们强烈建议的方式。...相比于 4.x 版本，使用内置数据时 EMQX 5.0 还在 Dashboard 提供了数据管理页面，用户在浏览器上即可完成数据的导入/添加与管理，真正实现开箱即用零开发能力。...以下是认证与授权功能挂载的钩子信息，更多信息请参考插件与扩展 - 钩子：图片多语言扩展开发认证授权功能除了原生插件开发外，EMQX 还支持通过多语言钩子扩展的形式实现认证授权功能。...Redis 作为链中的第一个授权检查器，与 HTTP 授权检查服务搭配使用，借助 Redis 高性能、自带 TTL 优势提供缓存层以实现更高性能的授权检查能力。...图片为监听器配置另外一种认证方式默认情况下 EMQX 所有监听器接入的客户端都使用同一种认证方式，从同一个认证数据源中读取数据。
，支持标准化上线流程，原生支持 MySQL 审核且数据库类型可扩展的 SQL 审核工具。...IntelliJ IDEA 插件支持同时审核多个 MyBatis 文件 先前提供的审核插件中，审核含有跨命名空间引用的 MyBatis 文件时，会报 ID 不存在的错误。...本期改进了 IntelliJ IDEA插件，现在支持一次性审核文件夹下的所有 XML 文件，只要变量的定义和引用都在同一个文件夹下，就能够成功解析。...阅读推荐 开源产品测评之 SQL 上线能力 这里有 MySQL/Oracle 最常用的 SQL 开发规则 如何快速使用 SQLE 审核各种类型的数据库 SQLE 兼容 MySQL 8.0 测评 如何使用...SQLE 进行开发阶段 SQL 审核 关于 SQLE 爱可生开源社区的 SQLE 是一款面向数据库使用者和管理者，支持多场景审核，支持标准化上线流程，原生支持 MySQL 审核且数据库类型可扩展的 SQL
数据源多，SeaTunnel 社区目前统计到的数据源已经接近 500 个而且还在迅速的增长；版本不兼容，随着数据源版本迭代，兼容性上会出现问题，而且随着新技术的不断出现，数据集成领域需要快速地适配数据源...如何降低对数据源的影响：多个表需要实时同步时，频繁读取 binlog 对数据源造成的压力较大，影响数据源的稳定性。...但由于这两个产品的定位是计算引擎，核心能力其实更多的是在于处理复杂的数据计算，很难像一个专业的数据同步产品一样支持足够多的数据源。...第三个是要有丰富的数据源支持，社区统计到的 500 多个数据源，目前社区已经支持了 100 多个，而且数据源支持增速很快，基本上一个 Q 能增长四五十个新数据源。...经过三个月，在 2022 年 3 月份我们发布了第一个 SeaTunnel 版本，10 月份完成了一次大版本的重构，重构主要带来的效果是它能够支持多引擎的运行，而且将整个设计和引擎进行了重构，扩展性更好了
它支持水平扩展，能够通过增加计算节点来提高系统的吞吐量和处理能力。...总体而言，Flink具有高性能、容错性、事件驱动的处理、统一的流处理与批处理能力、多数据源支持、丰富的操作和函数库以及可伸缩性等特点，使其成为处理大规模实时和离线数据的强大框架。...它将数据划分成多个块，并将这些块分布在集群的多个节点上，以实现高容错性和高可靠性。...它利用Hadoop的分布式计算能力，在集群中并行执行查询任务，以实现高性能和高吞吐量。 扩展性：Hive具备良好的可扩展性，可以根据需求增加或减少集群的规模和计算能力。...数据集（Dataset）：Dataset是Spark 1.6版本引入的新型数据结构，它是对RDD和DataFrame的扩展，结合了二者的优点。
具体的扩展方式有以下三点： 扩展语言 低代码平台是否能够我熟悉的语言来扩展，假如我是前端开发者，能否提供前端熟悉的语言来扩展，假如我是后端开发者，能否基于写一些后端代码（Java、Go等）来扩展。...工程化 低代码平台是否可以进行本地开发调试、版本控制、自动构建发布上线、免运费以及监控的一些能力。简单来说是否在该平台上一站式配套的能力。 扩展语言 低代码平台要能够进行本地的开发调试。...版本管理 低代码平台可以进行版本回退操作，以及有能力可以预留体验，回退体验的时候不会影响到发布态的产物。 自动化 低代码平台可以自动构建发布上线、免运费以及配套监控的一站式能力。...统一管理 提供了框架开发的规范，便于统一的管理。 高扩展性 支持高扩展性，高扩展性能够自定义组件、第三方数据源完成自定义逻辑的扩展。 混合开发 业务模式上支持可视化开发、低代码开发的能力。...我们也支持本地调试，支持版本回溯能力。 角色权限 角色权限整体遵循RBAC模型来进行设计的，业务上可灵活的支持扩展。
▌Apache Beam 的优势 1. 统一性 ? ① 统一数据源，现在已经接入的 java 语言的数据源有34种，正在接入的有7种。Python 的13种。...“有向”指的是有方向，准确的说应该是同一个方向，“无环”则指够不成闭环。如果做一些去重、统计、分组等，开发人员不用再做 Map Reduce ，Beam 已经封装提供了相应的高级操作。...我们以 kafka 为例，看一下 Kafka-client 对版本的依赖情况，从图中可以看出 beam 2.6.0 版本的 api 改变基本是稳定的。当然，现在用的比较多的2.4、2.5版本。...窗口处理矩阵能力图，大家从图中可以看出很多都是全部支持的。 ③ When ?...具有大数据集群虚拟化部署功能，可扩展性，伸缩性。 具有实时处理和离线处理能力。 1. 案列系统架构图 ?
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