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直播 | 数据服务全生命周期落地难,如何巧用数据集成框架解决困境?

进入数字经济时代,无论企业还是工程师都深刻地意识到,数据在生产过程中的地位愈发重要。被称为数字时代「石油」的大数据,蕴藏着巨大的价值和可能性,等待我们挖掘和利用。 众所周知,数据的生命周期分为采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁等阶段。而数据集成则是数据全生命周期中至关重要的一环,关系着企业是否能够以最小的成本从数据中心获取最大的价值。 当数据资源成为生产发展乃至于生存过程中必不可少的要素,企业该如何通过数据集成帮助企业数据服务全生命周期落地呢?5 月 14 日,一站式数据集成平台  Apa

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Flink未来-将与 Pulsar集成提供大规模的弹性数据处理

问题导读 1.什么是Pulsar? 2.Pulsar都有哪些概念? 3.Pulsar有什么特点? 4.Flink未来如何与Pulsar整合? Apache Flink和Apache Pulsar的开源数据技术框架可以以不同的方式集成,以提供大规模的弹性数据处理。 在这篇文章中,我将简要介绍Pulsar及其与其他消息传递系统的差异化元素,并描述Pulsar和Flink可以协同工作的方式,为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。 Pulsar简介 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统,由Apache Software Foundation管理。 Pulsar是一种用于服务器到服务器消息传递的多租户,高性能解决方案,包括多个功能,例如Pulsar实例中对多个集群的本地支持,跨集群的消息的无缝geo-replication,非常低的发布和端到端 - 延迟,超过一百万个主题的无缝可扩展性,以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。现在让我们讨论Pulsar和其它pub-sub消息传递框架之间的主要区别: 第一个差异化因素源于这样一个事实:虽然Pulsar提供了灵活的pub-sub消息传递系统,但它也有持久的日志存储支持 - 因此在一个框架下结合了消息传递和存储。由于采用了分层架构,Pulsar提供即时故障恢复,独立可扩展性和无平衡的集群扩展。 Pulsar的架构遵循与其他pub-sub系统类似的模式,因为框架在主题中被组织为主要数据实体,生产者向主体发送数据,消费者从主题(topic)接收数据,如下图所示。

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