钉钉群直播【Structured Steaming的进阶与实践】
直播回看点我 时间 6月6日 19:30 讲师 关文选,花名云魄,阿里云E-MapReduce 技术专家,开源爱好者。 介绍 structured steaming因其低时延和提供的SQL API等特性被越来越多的企业所使用,作为实时计算的首选。本次分享structured steaming的使用,包含spark 2.4 structured streaming的新特性,API原理和使用场景等的介绍。
数据中台如何定义?企业数据化与数据中台的关系是什么?数据中台如何支撑企业战略转型?袋鼠云近两年来,先后为国内数十家大型龙头企业提供数据中台咨询与实施落地服务,积累了大量的实战经验,同时也在为客户服务的过程中,不断完善和升华自身的数据中台理论体系和实践方法论。希望通过后续文章的分享,与诸位读者交流,共同加快企业全面数据化进程。本专栏每周更新1-2篇,敬请期待~
在现代企业中,由于使用场景、业务形态、技术选型、开发架构的差异,往往有多个异构的、基于不同的软硬件平台上的信息系统同时运行,这些系统的数据源彼此独立、相互封闭,使得数据难以在系统之间交流、共享和融合,从而形成了「信息孤岛」。随着信息化应用的不断深入,企业内部、企业与外部信息交互的需求日益强烈,急切需要对已有的信息进行整合,联通“信息孤岛”,共享信息。
在企业构建数据数据中台来解决数据互通和共享的要求下,「数据集成」是打通信息系统和数据中台的管道和桥梁,是构成数据中台全、统、通的重要基础。
数据中台 全 统 通
本文所讲的数据集成,主要指的是从不同的数据存放介质将数据同步至数据中台的环节,在某些场景下,也可以称作「数据采集」、「数据同步」、「数据上云」。
在数据集成实施开发前,我们一般要进行以下调研和准备工作:
- 网络和环境:确定数据源的网络和环境信息,根据实施集成方案,对现有的网络和环境进行必要的改造和优化
针对采集的业务内容,以及常见的同步分类,我们将数据集成的业务架构整理如下:
数据集成的业务架构
以下通过几个典型的数据同步场景案例,来介绍数据同步流程。
数据同步模块是在各个存储单元之间执行数据交换的管道。
为了在「DTinsightIDE」进行大规模数据集的挖掘与计算,通常的做法是在任务执行前将数据传输至DTinsightIDE,并在任务执行结束后将计算结果传输至外部存储单元(例如MySQL等应用数据库)。
数据集成的作用如下图所示:
袋鼠云数栈-数据同步模块
袋鼠云数栈-数据同步模块的具有以下特性:
关于袋鼠云数据中台系列专栏V2.0
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袋鼠云是企业数据化整体解决方案提供商,是数据中台架构倡导者、引领者,通过打通数据供应链,构建企业数据化驱动引擎,加速企业数据化进程,让数据成为企业核心竞争力。DTSTACK.COM
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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(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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