随着互联网流量爆发式增长，越来越多的公司业务需要支撑海量数据存储，对高并发、高可用、高可扩展性等特性提出了更高的要求，这促使各种类型的数据库快速发展，至今常见数据库已经达到 200 多个。与之相伴的便是，各种数据库之间的同步与转换需求激增，数据集成便成了大数据领域的一个亟需优秀解决方案的方向。当前市面上没有一个简单易用且支持每天数百亿条海量数据同步的开源软件，于是 SeaTunnel 应运而生。
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！
数据分片后，对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key，就只能按用户维度查询。我是商家，我想查我店铺的订单，做不到。（强行查也不是不行，在所有分片上都查一遍，再把结果聚合，又慢又麻烦，实际意义不大）
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
对于电商系统来说，商品搜索是其核心功能之一，如何能保证在海量的数据中，能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验，在商品搜索中，如根据用户画像定向的做推荐，或是基于位置信息如美团O2O类搜索，这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的，这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
同盾科技是中国领先的人工智能科技企业。为了确保服务的低延迟和高可用性，同盾的技术团队不断寻找最佳的技术架构。经过长时间调研，他们最终选择了新一代分布式数据库 TiDB 作为离线层的核心数据库，基于 TiDB 打造的实时数据架构为风控智能决策保驾护航。
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能，支持增、删、改数据同步，本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss，可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
导读：随着信息化时代的来临，信息呈现出爆炸式的增长。尤其是在移动互联网的推动下，每天大量信息涌入让人们应接不暇，腾讯新闻客户端的出现，就是以帮助用户寻找有用信息而出现。这时，面对海量的数据、繁多的业务，如何处理手中的数据，利用数据赋能是今天会议讨论的重点。
现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点：
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具，具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力，同时提供开放数据协议，支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的，借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务，向多个不同的下游进行数据同步
vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司，品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ，截至 2022 年 8 月，已进驻 60 多个国家和地区，全球用户覆盖 4 亿多人。
大数据这个话题热度一直高居不下，不仅是国家政策的扶持，也是科技顺应时代的发展。想要学习大数据，我们该怎么做呢？大数据学习路线是什么？先带大家了解一下大数据的特征以及发展方向。
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具，具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力，同时提供开放数据协议，支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的，借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务，向多个不同的下游进行数据同步。
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等，似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究，那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢？科多大数据带你来进修一下。
公众号开了快一年了，名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章，如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Had
经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
无论在股市还是车市上，新能源汽车早已站在了舞台中央。在一台台爆款新车的背后，是造车新势力们产品力和技术力的强强联手，更是数字营销和直营的绝妙组合。早在 2021 年，造车新势力们就已基本完成了销量的“原始积累”。根据各品牌的官方数据，以“蔚小理”为代表的造车新势力 Top3 年销量均已突破 9 万台，无限接近于 10 万台的里程碑。
很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢？用不用参加大数据培训呢？如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么大讲台老师就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。 导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾），并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
本文介绍了大数据平台在机器学习方面的应用，包括数据存储、数据处理、数据建模、模型验证、模型部署、数据服务、数据治理等方面。同时，还介绍了机器学习框架和算法，以及如何在大数据平台上实现机器学习。
导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制 第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的，因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长，在后端和架构意义上而言，数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
在大数据时代，数据仓库的架构和管理是企业数据驱动决策的核心。Facebook，作为全球最大的社交媒体平台，其数据仓库的架构和管理策略对于处理海量数据尤为关键。本文将基于徐文浩在《大数据经典论文解读》的讲解，深入探讨Facebook数据仓库的架构变迁，以及这些变迁对现代大数据系统的启示。
MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.
今年以来，网络上时不时的就会传出“某某公司又裁员了，技术团队也被裁了”，其中不乏我们熟悉的一些大厂。
在使用ClickHouse过程中免不了需要数据迁移，比如更新表结构、迁移数据到新的集群。如何尽量将影响降低，加快迁移过程是数据迁移的关键。
数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop，2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
小伙伴们选择大数据平台，想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求，面临着海量数据的存储和计算问题。
今天，腾讯云企业级数据库迁移产品DBbridge正式发布啦！DBbridge通过提供一站式数据迁移平台以及专家服务，帮助企业实现异构数据库之间数据的迁移和同步。尤其在传统数据库迁移到分布式数据库场景下，DBbridge能够有效降低数据迁移的成本和复杂性，满足企业多样化的数据传输、数据汇聚、数据灾备等需求。 数据库迁移上云已经成为企业在推进数字化转型过程中的重要措施。相对于传统商业数据库集中式架构扩展性差、技术复杂、迭代慢等问题，云端分布式数据库不仅在成本上具有突出的优势，在灵活性和扩展性上也具有明显
上一章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移，但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要，一是海量数据如何存储，二是如何高效地读写海量数据。尽管复制集也可以实现读写分析，如在 primary 节点上写，在 secondary 节点上读，但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的，因为 primary 节点到secondary 节点间的数据同步会带来一定延迟，而且这种方式也不能处理大量数据。MongoDB 从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题，引入了分片机制，实现了海量数据的分布式存储与高效的读写分离。复制集中的每个成员是一个mongod实例，但在分片部署上，每一个片可能就是一个复制集。
是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。
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OcceanBase是淘宝开源的一个分布式关系数据库，以下是其官方地址：https://oceanbase.alipay.com/
双“11”最热门的话题是TB ，最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构，发现很多有意思的地方，分享一下他们的解析资料：
嗨喽，大家好，我是创作新人，新时代新的农民工小赵，在今年的七月结束了大学生活，目前在一家大数据公司做开发。对于初入职场的同学来说，在实际的工作开发中会遇到各种各样问题，将问题沉淀、输出、总结，才会让后面的路走的越来越轻松。那么，接下来我会通过以下几个方面进行分享。
PolarDB 是阿里云自主研发的新一代关系型云原生数据库，它基于分布式存储和计算技术，能够提供高性能、高可用和强一致性的数据存储和管理服务。相比于传统的关系型数据库，PolarDB 采用了多副本存储、多副本数据同步、数据分片等技术，能够支持海量数据存储和处理，并且具有更高的可扩展性和可用性。
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。
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用分布式系统和云计算技术来处理和存储海量数据。Hadoop是一种开源的分布式系统，可用于存储和处理大规模数据集。MySQL则是最受欢迎的关系型数据库之一，它被广泛应用于企业级应用中。
本文介绍了企查查在数据中台建设中使用 TiDB 的经验和应用。通过从 MySQL 到 TiDB 的迁移，企查查构建了基于 TiDB+ Flink 的实时数仓框架 ，充分利用了 TiDB 的分布式架构、MySQL 兼容性和完善的周边工具等特性，实现了数据的在线化处理。2023 年 9 月，企查查的 TiDB 数据库已升级至 v7.1.1 版本。文章还分享了企查查在使用 TiDB 过程中的一些好用特性和版本升级经验，包括 TiDB 开源社区的活跃以及 TiDB 的稳定性对其决策的重要性。
上次发布内容： 如没有接上，可以查看下面原文： 6) 搜索 在电子商务平台中搜索是一个非常的重要功能，主要有接搜索词类目导航、自动提示和搜索排序功能。 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，这里不去论述哪种搜索引擎更好一些，不过选择搜索引擎除了基本的功能需要支持外，非功能方面需要考虑以下两点： a、 搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高可用性 b、 索引的实时性 c、 性能 Solr是基于lucene的高性能的全文搜索服务器，提供了比lucen
NFTScan 是一家多链 NFT 数据基础设施服务商，为 Web3 用户提供高效简洁的 NFT 资产搜索查询服务，为 Web3 开发者和新一代金融科技公司提供专业的 NFT API 数据服务。
网络上有不少Kettle的文章，但实际上都大同小异，都是些非常基础的文章，实际上在使用过程中还有遇到不少的坑，这部分在网上资料比较少，这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题，属于难得的实践经验。
京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题，为大促活动奠定了基础。
导读：搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景，阿里搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统，针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台，提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据，秒级实时百万TPS吞吐的计算能力。
：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
之前的文章中，我曾经多次提到一个用于数据分片的开源项目 ShardingSphere ：
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