1. 架构和设计思想：NiFi是基于流处理的架构设计，它通过将数据流从源头到目的地的整个过程建模为数据流，实现数据的可靠传输、数据转换和数据处理。而DataX是基于批处理的架构设计，它通过将数据源和目的地分别定义为Reader和Writer，通过数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤完成数据集成。
DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具，实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换，由淘宝数据平台部门完成。Sqoop是
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据，已应用于数百家企业生产，也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助，也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
文档：https://dtstack.github.io/Taier/docs/guides/introduction/
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。具体请查阅：DataX 异构数据源离线同步
“ 使用Datax进行两个集群间的数据同步，在读取HDFS数据时，会出现数据丢失问题，本文针对数据丢失问题做出了分析以及对应解决方案，希望帮助大家在使用Datax过程中避免该问题的出现！。”
大家好, 我是等天黑, 今天给大家介绍一个功能完善, 性能强悍的图表组件库 ScottPlot, 当我第一次在 github 上看到这个库, 我看不懂，但我大受震撼, 这么好的项目当然要分享出来了。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台，本期介绍DataSimba的数据采集平台。
在电脑面前发了一会呆，发现不知道写些啥了，思来想去，那么便写写在平时在数据处理过程常用的三门编程语言吧。这三门编程语言分别是 Python、Scala 和 Java。
华润数科城市与公共事业部门下属项目组近期完成了一个地产行业遗留复杂业务系统的微服务化改造，目前项目已经成功上线，系统切换过程中实现了原单体系统在线业务数据分批无缝无损迁移到微服务架构新系统，确保了业务平滑过渡。本文分享我们在此次数据迁移过程中的思考、探索和实践总结，希望能够为有类似需求的朋友们提供一些经验借鉴。
摘要：本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
Apache Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具。http://sqoop.apache.org/
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
过去，TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制，使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
其中像高德地图、腾讯地图以及百度地图等都提供API接口，只需要注册他们的个人开发者账号即可调用。
本文数据集为黄金期货价格，可从：https://cn.investing.com/commodities/gold-historical-data进行下载。（单位 : 1金衡盎司 = 31.1034768克）
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
SeaTunnel正式通过世界顶级开源组织Apache软件基金会的投票决议，以全票通过的优秀表现正式成为Apache孵化器项目！
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重，是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型，其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心，搭建数据ETL流程，配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA（基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库）等支持分布式扩展的OLAP数据库为主，支持数据ETL加工和OLAP查询。
大数据任务调度作为大数据建设中的核心基础设施。Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
整个架构图分为三层，从下往上看，最下面一层是数据安全，包括受限域认证系统、加工层权限系统，应用层权限系统，安全审计系统，来保证最上层数据集成与处理的安全；
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
为了实现两个数据库之间的数据交换，企业级有ODI等，此处尝试DataX做小型数据交换。
当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了，所以首先我们面临的是海量的数据。
近期在工作中需要用到DataX去作为公司内部的数据同步引擎，特花了一些时间研究了DataX的整体架构和设计思想，从中吸收了很多优秀的设计思路，作为一款纯Java实现的数据同步工具，相对于市面上已存在的基于大数据框架为背景的数据同步工具有着易部署、易扩展的优点，但不足的地方是alibaba只是开源了DataX单机模式代码，并未开源分布式部分代码，目前在Github中的只是阉割版是DataX，对此我表示很遗憾。
Kettle是一款基于Java语言开发的可视化编程开源ETL工具,支持单机、集群方式部署。
DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库（MySQL、Oracle 等）、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
最近在做一些数据迁移相关工作，调研了一些工具，发现DataX是个不错的东西，所以安利给大家。那么DataX是什么呢？ DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具，实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
背景介绍，因为需求是外部数据和内部生产数据之间需要通步，因此dataworks的数据同步模块的源端和目标是不支持多网络环境，要么公网，要么内网，因此这种需求我们的dataworks是不能使用的，我们调研了两个工具，一个是dataxweb ,一个是dolphinscheduler ，今天的篇幅主要讲解一下搭建的dataxweb的流程。
在做DataX项目测试的时候又收到github的推荐邮件，推荐了一个datax-web的开源项目，这不是瞌睡遇到枕头，再研究研究这个项目是不是符合数据同步的要求。
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
本文代码参考了此处：fengdu78，本人添加了感知机算法的对偶形式，并对不同的参数下的迭代次数进行比较。
随着数字化转型，企业越来越重视数据的价值和利用。商业智能（Business Intelligence，BI）作为一种数据分析和决策支持的重要工具，被广泛应用于各行各业。然而，对于BI项目的成功实施，ETL（Extract, Transform, Load）过程的重要性不容忽视。ETL作为BI项目的基础，如果缺乏或不完善，往往会导致BI项目失败的风险增加。在实际项目接触中我们发现很多企业是先购买了BI工具而往往没有购买ETL工具，企业往往希望通过BI中自带的ETL功能来解决数据采集和清洗的问题，在运行一段时间后企业往往就会发现这种模式是不可行的，接下来我们将分析以下为什么这种模式是不可行的，为什么企业需要购买专的ETL工具。
ETL流程是数据仓库建设的核心环节，它涉及从各种数据源中抽取数据，经过清洗、转换和整合，最终加载到数据仓库中以供分析和决策。在数据仓库国产化的背景下，ETL流程扮演着重要的角色，今天我们就来讲讲ETL流程的概念和设计方式。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
Seatunnel 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于Apache Spark 和 Apache Flink之上，开源项目地址：https://github.com/apache/incubator-seatunnel
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.mdgithub.com
作用：在生产上数据传输，一般情况下只需要rw就行，但是有时候需要在中间过程做些操作，比如加解密、切割、拼接等等，这个时候就需要transform了。
1、"调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险;
DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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