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通俗版讲解:Apache SeaTunnel CDC 实现流程

先前写过一篇《从 0 到 1 搞懂 Apache SeaTunnel CDC 流程解析》,不少读者反馈理解起来有挑战。这次基于最近在生产环境中用 SeaTunnel CDC 同步 Oracle / MySQL / SQL Server 等场景的实践,结合广大用户的反馈重新编写,希望让大家理解 SeaTunnel 实现 CDC 的过程。本篇主要讲述 CDC 的各个阶段:快照、回填、增量。 CDC 的三个阶段 整体 CDC 数据读取流程可以拆成三大阶段: 快照(Snapshot,全量) 回填(Backfill) 增量(Incremental) 1. 快照阶段(Snapshot) 快照阶段的含义很直观:对当前库表的数据打一份快照,通过 JDBC 全量扫表。 以 MySQL 为例,在快照时会记录当前的 binlog 位点: SHOW MASTER STATUS; File Position Binlog_Do_DB Binlog_Ignore_DB Executed_Gtid_Set binlog.000011 1001373553 SeaTunnel 会把 File 和 Position 记...

联通数科 DataOps 一体化能力平台:DolphinScheduler 大规模应用实践

各位小伙伴,我是联通数字科技有限公司数据智能事业部的王兴杰。 今天,我将和大家聊一聊联通数字科技有限公司是如何基于Apache DolphinScheduler构建DataOps一体化能力平台的。 今天的分享主要分为三个部分: 关于DataOps的一些思考; 企业在实施任务调度系统时的一些困境和困难; 我们基于Apache DolphinScheduler所做的一些改造。 DataOps与任务调度 在谈及任务调度系统时,我们往往会提到DataOps。那什么是DataOps?为什么它与任务调度系统密切相关?企业的数据加工链路中涉及的工具往往不仅仅只有任务调度系统,还包括数据集成、数据治理、数据应用等其他平台工具。 这种情况下,如何解决数据加工链路上的断层,以及如何降低用户的使用成本等等问题需要有一个指导思想,这就是DataOps。 DataOps是基于DevOps提出的,参照了软件研发、发布的流程,对数据的研发、治理、运营体系进行指导,旨在优化数据处理流程,提高数据处理的效率和质量。 DataOps面临的问题 在企业实施DataOps的过程中,通常会遇到以下几个主要问题: 复杂的数据接入...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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