近年来，云计算的日益普及以及从传统软件向基于云的解决方案的转变，在此背景下美国的SaaS行业在迅速成长。根据Statista的数据，2016年至2020年期间，美国SaaS收入以25.5%的年复合增长率增长至869亿美元，数据显示，2020年中国SaaS市场规模达到538亿元人民币，与美国SaaS产业2020年869亿美元规模相比，差距明显。
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。
Eureka（Netflix），Consul，Nacos，Etcd，Zookeeper
ChatGPT 点燃了通用AI浪潮，继农业革命、工业革命、计算机技术革命后，也将可能掀起 AI 技术革命。
本文主要介绍SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
翻译自 The Architecture of Modern Observability Platforms 。作者 KEVIN LIN 。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》，原作者为 Jordan Tigani（ MontherDuck 联合创始人兼 CEO），译文较原文稍有调整。
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder。
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，
在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 大数据的应用速度超过此前人们的预期，现在新的一轮风口吹向了AI，对于交互设计来说，数据交互才是核心的竞争力，今日头条类型的公司现在招聘都要求熟知各种算法，了解学习数据算法要趁早。——阿西UED 随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：
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中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求，而日志从设备采集上云是始于足下的第一步。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里，我们可以将工具分
作为近期火爆的话题之一，snowflake的上市无疑吸引了很多人的眼球。那在其高涨的市值背后，又有着什么样的原因？它会一直火爆下去吗？云计算、大数据，这些似乎已经有些落伍的概念，为何又重新吸引了人们的眼球？本文综合了多篇资料，尝试从更多角度加以解读。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说大数据采集工具，除了Flume，还有什么工具？,希望能够帮助大家进步!!!
背景 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。 趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，
编译 | 核子可乐、Tina Databricks 与 Snowflake 之间的激烈竞争再上新台阶，甚至有可能给整个数据仓库领域带来更加深远的影响。 短短半个月，大数据领域新一代领军企业 Databricks 和 Snowflake 就互撕了几回。 11 月 2 日，Databricks 在其官方博客发布声明，表示其数据湖仓（lake house）技术创下 TPC-DS 基准测试新记录，并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。 在博客中，Databricks 声称这是一
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwar
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
编者注：本系列与读者共同分析数据库行业的最新动态。关注“数据和云 ( OraNews）”公众号回复：下载 。可以找到下载链接。 本次推荐文档来自 西南证券研究发展中心 数据库专题报告《沐风栉雨，砥砺前行》。 核心观点 数据库是信息化时代的基石产品 数据库具有处理、存储、管理数据的功能，在信息化时代扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增加和数据形式的不断多样化，非关系型数据库和开源 数据库也应运而生... 数据库厂商近年来也在积极推进云数据库产品，以期能够未来优先抢占云数据库这块 “蛋糕 ”。 2. 数据
后来看到了Snowflake CTO Benoit Dageville 的一个分享，也提到了这一观点，原来数据交换市场概念出处是在这里。
表命名的规则分为3个层级，层级之间通过_分割，例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
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。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录。
根据 DB-Engines 网站的数据，Snowflake 荣获2021年度数据库。
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？ 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处： 1）、采用数据库自增序列：数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数：采用无意义字符串，没有排序UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低。（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
Gartner 的魔力象限，聚焦在 "Cloud Database"，不再进行本地部署视角的评估；IDC 则是关注到中国市场的独特性，仍然评估“本地部署”份额。
技术栈 Spring boot - 微服务的入门级微框架，用来简化 Spring 应用的初始搭建以及开发过程。 Eureka - 云端服务发现，一个基于 REST 的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移。 Spring Cloud Config - 配置管理工具包，让你可以把配置放到远程服务器，集中化管理集群配置，目前支持本地存储、Git 以及 Subversion。 Hystrix - 熔断器，容错管理工具，旨在通过熔断机制控制服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供更强大的容
2021年有两条主线，一个是生态系统和商业模式的成熟，比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金，甚至正在追求 IPO；另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起，无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
在分布式环境下，如何对某对象做唯一标识是个很常规的问题。本文讨论几种常见做法，供大家参考。
搭建一套数据治理体系耗时耗力，但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
笔者在 2021 年底，曾应科技媒体 InfoQ 的邀请，总结了 2021 年的数据平台架构（详见：解读数据架构的 2021：大数据 1.0 体系基本建成，但头上仍有几朵乌云），提出了的 2021 年的 5 个热点、4 个趋势和 3 个挑战。在过去的两年，数据架构领域发生了很多重大变化（很多是拐点级变化），例如大模型技术突破、向量检索成为热点、半 / 非结构化类 Dark Data 开始被关注等等。作为数据平台从业者，笔者经常被问到“下一代数据平台发展趋势？”或者“AI 平台和数据平台是否应该一体”等问题。
传统的单体架构的时候，我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增，通过 AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值，但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计，使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况，不能保证主键的唯一性。
众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。
从数据库到数据仓库，最后到数据湖[1]，随着数据量和数据源的增加，数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2]，将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看，数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0，该趋势可能会增长，该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能，使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析，将会推动该领域创新。
在业务开发中，会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如，用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下，业务会更加依赖唯一ID。
这篇博文是由 Notion 数据平台团队的软件工程师 Thomas Chow 和 Nathan Louie 于 2023 年 12 月 13 日发表的题为 Notion's Journey Through Different Stages of Data Scale 的 Hudi 现场活动的简短摘要。下面的视频剪辑给出了Notion 演讲的简短摘要，还可以查看演讲幻灯片[1]或查看完整演讲[2]。
如果数据库是跨机房部署，分布式ID是必须的，不然后续做数据分析和统计、跨机房路由会踩大坑。
UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字，以“-”连接符分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符。
作者 | 郑思宇 采访嘉宾 | 矩阵起源创始人及 CEO 王龙 据 Gartner 预测，到 2025 年，基于云原生平台的数字化业务比例将达到 95%，将带来云原生数据库市场的快速增长。毫无疑问，云原生数据库即将成为云上数据库使用的标准范式。 云原生数据库使得传统数据库得以充分结合云服务的免运维、高弹性、高可扩展、高可用、高性价比优势，又顺应了云端应用大爆发的历史趋势，在过去几年成为 IT 领域的大热门方向，但总体仍处于高速发展的早期阶段。过去一年中，企业对于云原生数据库的使用有哪些需求？云原生数据库
作者：shmilychen，腾讯 IEG 后台开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中，会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如，用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下，业务会更加依赖唯一 ID。 分布式唯一 ID 的特性如下： 全局唯一：必须保证生成的 ID 是全局性唯一的，这是分布式 ID 的基本要求； 有序性：生成的 ID 需要按照某种规则有序，便于数据库的写入和排序操作； 可用性：需要保证高并发下的可用性。除了对
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