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一键实现 Oracle 数据整库同步至 Apache Doris

在实时数据仓库建设或迁移的过程中,用户必须考虑如何高效便捷将关系数据库数据同步到实时数仓中来,Apache Doris 用户也面临这样的挑战。而对于从 Oracle 到 Doris 的数据同步,通常会用到以下两种常见的同步方式: OGG/XStream/LogMiner 工具: 通过该方式先将数据同步到 Kafka 中,然后通过 Routine Load 消费 Kafka 中的数据进行实时同步。这种方式的同步链路相对较长,特别是在上游数据表较多的情况下,需要手动创建大量的 Routine Load 作业,同步流程不仅繁琐,也给用户增加了较大的使用及维护压力。 FlinkCDC: 该方式虽然可以直接将上游数据同步到 Doris 中,并在一定程度上缩短了同步链路,实际在使用过程中还会遇到以下问题: 数据同步时,需要在 Flink 中对每张表手动配置参数及字段映射,尤其是在多表或整库同步场景中,不仅带来大量配置工作量,还增加了 FlinkSQL 脚本的维护成本。 数据同步时,需要事先在 Doris 中手动逐个创建表,而面对数量庞大的上游表时,手动创建表不仅耗费时间,而且工作效率很低,间接影响...

聚焦重要数据价值丨DolphinDB 降采样算法介绍

1. 绪论 在真实的业务场景中,时间序列数据具有以下特点: 采集频率(秒级甚至毫秒级)高,导致数据量非常庞大。 数据价值密度低。 对数据进行合理的降采样不仅极大地可以降低系统压力、节约存储成本,同时也可以帮助用户聚焦重要信息,提升数据价值。本教程将以要点感知算法为例介绍如何在 DolphinDB 自定义并应用算法降采样数据。 1.1 行业背景 在物联网用户场景中,有一个普遍的需求是需要查询某个采集点的全年(一季度、一个月)的数据并做展示分析。在展示时,如果显示所有数据,会有性能问题,特别是实时展示。同时,这个也不是必须的,因为只需要展示大概的趋势就足以达到决策要求,太多数据点反而可能模糊决策。以折线图为例,可视化场景中,当 x 轴的数据不断增多,对应 y 轴的数据量增多,体现在图上的折线就会变得越来越复杂,当数量达到一定程度,很难再通过图找到具体的某一个点所表述的真实值是什么,数据变得很拥挤。下图展示了 1 个包含 1 万个数据点的折线图: 为了能够看到图形的整体,我们就要隐藏一些点,仅展示那些能够代表其他的点,或者是创建能够代表这些点的新数据点,这就是降采样算法解决的问题。 1.2 ...

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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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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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