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数据上云,应该选择全量抽取还是增量抽取?

作者:向师富 转自:阿里巴巴数据中台官网https://dp.alibaba.com概述数据抽取是指从源数据抽取所需要的数据, 是构建数据中台的第一步。 数据源一般是关系型数据库,近几年,随着移动互联网的蓬勃发展,出现了其他类型的数据源,典型的如网站浏览日期、APP浏览日志、IoT设备日志从技术实现方式来讲,从关系型数据库获取数据,可以细分为全量抽取、增量抽取2种方式,两种方法分别适用于不用的业务场景 增量抽取 时间戳方式 用时间戳方式抽取增量数据很常见,业务系统在源表上新增一个时间戳字段,创建、修改表记录时,同时修改时间戳字段的值。 抽取任务运行时,进行全表扫描,通过比较抽取任务的业务时间、时间戳字段来决定抽取哪些数据。此种数据同步方式,在准确率方面有两个弊端:1、只能获取最新的状态,无法捕获过程变更信息,比如电商购物场景,如果客户

Apache Flink 进阶(五):数据类型和序列化

作者:马庆祥整理:毛鹤 本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor、360 数据开发高级工程师马庆祥老师分享。文章主要从如何为Flink量身定制的序列化框架、Flink序列化的最佳实践、Flink通信层的序列化以及问答环节四部分分享。 为 Flink 量身定制的序列化框架 为什么要为 Flink 量身定制序列化框架? 大家都知道现在大数据生态非常火,大多数技术组件都是运行在 JVM 上的,Flink 也是运行在 JVM 上,基于 JVM 的数据分析引擎都需要将大量的数据存储在内存中,这就不得不面临 JVM 的一些问题,比如 Java 对象存储密度较低等。针对这些问题,最常用的方法就是实现一个显式的内存管理,也就是说用自定义的内存池来进行内存的分配回收,接着将序列化后的对象存储

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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