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CloudCanal-2.0 自定义代码实时加工能力(自定义实时ETL)说明与介绍

简介 CloudCanal 2.0中我们将迎来一项重磅更新——自定义代码实时加工能力。自定义代码实时加工允许用户使用Java语言编写自定义的数据行处理逻辑,然后将代码jar包上传CloudCanal平台后,数据同步任务在执行全量、增量时会自动应用用户的自定义处理逻辑,然后再写入对端数据源。 应用场景 自定义代码实时加工是一种非常灵活的实时数据加工手段,在自定义代码中用户可以进行跨实例查询、微服务调用、缓存查询等各种操作,然后对实时接收到的数据行进行编辑。数据编辑支持用户自定义新增行、修改行、删除行。其中修改行支持用户新增列、修改列、删除列。自定义代码实时加工可用于以下场景: 数据清洗 构建实时数仓、数据湖以及进行数据治理时都需要对数据进行清洗,涉及数据过滤、加工、标准化。在这个过程中,用户可以上传自定义代码,引入自己的一些企业内部数据标准化处理的二方包或者调用一些微服务或者反查数据库对收到的实时数据进行编辑。这样同步到对端后,就是直接已经清洗好的数据。 宽表构建 数据同步到数仓、数据湖中时,必然面临的一个问题就是处理多个源端关联表的关系,引入自定义代码,可以很容易的来处理这些关系,生成...

详解布隆过滤器的原理和实现

为什么需要布隆过滤器 想象一下遇到下面的场景你会如何处理: 手机号是否重复注册 用户是否参与过某秒杀活动 伪造请求大量 id 查询不存在的记录,此时缓存未命中,如何避免缓存穿透 针对以上问题常规做法是:查询数据库,数据库硬扛,如果压力并不大可以使用此方法,保持简单即可。 改进做法:用 list/set/tree 维护一个元素集合,判断元素是否在集合内,时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 redis 中的 list/set 数据结构, 数据规模非常大此方案的内存容量要求可能会非常高。 这些场景有个共同点,可以将问题抽象为:如何高效判断一个元素不在集合中? 那么有没有一种更好方案能达到时间复杂度和空间复杂双优呢? 有!布隆过滤器。 什么是布隆过滤器 布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中,它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。 > 工作原理 布隆过滤器的原理是,当一个元素被加入集合时,通过 K 个散列函数将这个元素映射成...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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