流数据同步DataConnector测试整理-低调大师

流数据同步DataConnector测试整理

2019-05-19 657

概述

DataHub DataConnector是把DataHub服务中的流式数据同步到其他云产品中的功能，目前支持将Topic中的数据实时/准实时同步到MaxCompute(ODPS)、OSS、ElasticSearch、RDS Mysql、ADS、TableStore中。用户只需要向DataHub中写入一次数据，并在DataHub服务中配置好同步功能，便可以在各个云产品中使用这份数据。本文主要将各类数据源配置的状况做个总结，算是对官方文档的补充。

注意

目前所有DataConnector均仅支持同一Region的云服务之间同步数据，不支持同步数据到跨Region的服务。
DataConnector所配置的目标服务Endpoint需要填写相应的内网域名（经典网络），不支持使用公网域名同步。
数据同步目前仅支持at least once语义

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使用Relational Cache加速EMR Spark数据分析

使用Relational Cache加速Spark数据分析背景 Cache被广泛应用于数据处理的各个领域和方向上，在目前，计算速度远远大于IO访问速度依然是计算设备上最突出的矛盾，计算设备上的存储从HDD -> SSD -> NVMe -> Mem -> L3-L2-L1 Cache -> 寄存器 -> CPU，存储设备距离CPU越近，计算和IO访问速度的差距越小，数据处理的速度越快，但同时存储从下到上，价格越来越贵，容量越来越小。Cache以更多的资源消耗为代价，将待处理数据预先推到离计算更近的位置，从而加速数据处理的速度，填补计算和IO访问速度的差距。对于Spark来说，HDFS cache，Alluxio等文件系统都提供了文件级别的Cache服务，通过将文件cache到内存中，加速数据处理的

2019-05-20

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直播回看点我本周我们邀请了圈内大神祝威廉给群内的同学做直播分享祝威廉，资深数据架构，11年研发经验。同时维护和开发多个开源项目。擅长大数据/AI领域的一些思路和工具。现专注于构建集大数据和机器学习于一体的综合性平台，降低AI落地成本相关工作上。本次分享中，分享者会阐述他心目中的数据中台的样子，并且介绍如何基于MLSQL完成数据中台的构建。此外，分享者会也会介绍MLSQL是如何基于Spark来完成这些扩展的，重要的技术点有：如何扩展Spark SQL使其成为一个数据专用的语言MLSQL. 如何实现对各种数据源譬如HDFS/ES/MySQL/MongoDB等细化到列的权限控制。如何构建二层RPC通讯强化对Executor的控制，实现对机器学习更好的支持。如何支持兼容多版本Spark 如何避免机器学习中预测阶段无法复用训练时的代码和数据

2019-05-21

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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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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。

Rocky Linux

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。