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传统大数据 Hadoop 和 云原生湖仓 Databend 对比

随着数据需求的不断增加,大数据架构的演变成为了现代数据工程师的重要课题。本文将对比传统大数据架构与新一代云原生湖仓 Databend,通过对比它们在实时与离线架构中的区别,感受 Databend 的优势。 传统大数据业务架构 传统的大数据平台通常由一套复杂的 Hadoop 方案组成,涉及多个组件,每个组件都有明确的任务分工。下图展示了一个典型的中小型大数据平台的架构: 该架构看似完美,但实际操作中存在以下问题: 这个平台目前面临的问题: 实时数仓: 平台搭建耗时较长,通常需要超过一天,平台基本搭建需要按周规划。 组件繁多,运维挑战大,例如 Kafka 的高可用性和数据一致性等问题。 复杂的 Flink 任务处理数据打宽。 平台资深人员需要担负起较多的运维工作。 离线数仓: 数据写入通常为小时级或天级。 需要大量定期任务(小时级、天级)。 Hive 的 Catalog 易成为瓶颈,表数量和分区数据量大时管理困难。 数据无法去重,数据写入出错修订成本高 平台资深人员需要担负起较多的运维工作。 此外,同一份数据被多个路径消费,存在数据冗余,且缺少统一的权限管理服务。涉及的技术栈包括 Flum...

软件开发模板化很香,但真到复杂业务就崩了——Oinone 有它的答案

很多人第一次接触 Oinone,总会好奇地问: “你们有没有 ERP 模板?有没有现成的业务场景?” 我们常常笑着摇头。 不是因为没有,而是因为不想。 从第一天起,Oinone 就不是一个“提供现成答案”的产品。 我们更像是一把锋利的工具。 要造船?还是造飞机?我们不替你决定。我们只把最坚实的钢铁交到你手里,让你去发挥想象力。 这种选择,让我们的边界变得清晰: ——我们不去套 ERP 的模板,因为业务像潮水,永远在变化; ——我们只专注打磨工具,因为自由,才是最珍贵的价值。 我们憧憬的未来,也不是一个摆满“数式 Oinone 官方应用”的商店,而是一个热闹的集市: 无数合作伙伴把自己独特的应用摆上来,彼此碰撞,生态由此生长。 我们一直坚信: • 业务不会停留在今天,模板永远追不上变化 • 真正的价值,不是给你预设答案,而是给你自由选择 • 生态不是一家厂商的独角戏,而是伙伴们的共舞 这一理念,早已渗透进 Oinone 的每一行代码里。 比如最近上线的 自定义表格:不仅能合并单元格、分组表头,更重要的是,它证明了平台的开放性——当原生功能还未覆盖到你的业务时,你依旧能自由扩展,完成独属于...

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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。

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