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计算效率提升 10 倍,存储成本降低 60%,灵犀科技基于 Apache Doris 建设统一数据服务平台

导读:灵犀科技早期基于 Hadoop 构建大数据平台,在战略调整和需求的持续扩增下,数据处理效率、查询性能、资源成本问题随之出现。为此,引入 Apache Doris 替换了复杂技术栈,升级为集存储、加工、服务为一体的统一架构,实现存储成本下降 60%,计算效率提升超 10 倍的显著成效。 灵犀科技有限公司(简称灵犀科技)是奇点控股旗下的高科技企业,专注于为企业提供 SaaS 服务、定制化决策工具、智能匹配交易平台以及开放的大数据生态系统。灵犀科技深耕于企业产业分析,积累了大量相关信息,基于这些数据构建了独特的产业链结构,向政府和企业提供精准拓客服务,助力产业升级与招商。 灵犀科技早期基于 Hadoop 构建大数据平台,以 Hive、Clickhouse、Starrocks 搭建离线数仓,Flink、Redis 搭建实时数仓。2023 年随着公司的战略调整和需求扩增,数据处理效率、查询性能、资源成本问题随之出现。为了快速应对业务的发展需要,灵犀科技引入 Apache Doris 搭建了集存储、加工、服务为一体的统一架构,有效解决上述挑战,实现存储成本下降 60%,计算效率提升超 10 ...

万字长文 | 一文讲透大数据同步专属引擎 “Zeta” 执行全流程

这篇文章会聊些什么 Apache SeaTunnel作为一款数据集成工具, 那么它最终的目的是来做数据同步, 将数据从某个存储同步到另外一个存储中。 但是这篇文章并不会聊它使用层面的事情, 而是去聊一下这个工具/框架的设计, 任务的执行等.对于某个连接器(数据库)的实现不会深入的了解,希望对你有帮助! 基于的源码版本: 2.3.6-release 这些类是如何被执行的 在我另外的文章中有一些关于Zeta引擎的分析, 聊了一下Zeta引擎的客户端, 服务端都会做一些什么事情, 也笼统的带了一点任务执行的内容, 想了解相关内容的朋友可以去看一下。 在下面的内容, 则主要是记录一下在SeaTunnel中, 一个任务是如何与上面的连接器中的各种类进行关联的。 要聊任务与连接器的关联, 就要回到物理计划生成的这一部分(PhysicalPlanGenerator#generate()). Stream<SubPlan> subPlanStream = pipelines.stream() .map( pipeline -> { this.pipelineTasks.clear()...

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