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三、解决方案 集“FineTube实时数据引擎”、“FinePreparation离线处理引擎”于一体的FineDataLink平台 ,其中数据开发可以提供短批的任务处理模式,在线流、批处理的多引擎任务开发环境
传统离线数仓的数据时效性是 T+1,调度频率以天为单位,无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调度频率设置成小时,也只能解决部分时效性要求不高的场景,对于实效性要求很高的场景还是无法优雅的支撑。
总结下来有六大技术特点,包括(1)批流一体的数据处理(2)支持数据更新(3)支持事务(ACID)(4)可扩展的元数据(5)支持多种存储引擎(6)支持多种计算引擎等等。
数据仓库架构的演变 从1990年 Inmon 提出数据仓库概念到今天,数仓架构经历了最初的传统数仓架构——离线数仓库——离线大数据架构、Lambda 架构、Kappa 架构以及 Flink 的火热带出的流批一体架构
二、FineDataLink数据集成平台提出解决方案 集“FineTube实时数据引擎”、“FinePreparation离线处理引擎”于一体的FineDataLink平台,提供数据集成和任务可视化管理监控工具
二、解决方案 集“FineTube实时数据引擎”、“FinePreparation离线处理引擎”于一体的FineDataLink平台,提供数据集成和任务可视化管理监控工具,满足大数据背景下的多种异构数据实时传输
任务调度 常见的任务调度类型 在数据仓库实践中,常见的任务调度执行方式包括以下几种: 1. Shell脚本:一般用于启动数据仓库的一些组件,例如数据仓库ETL的采集组件等。
在大数据场景中,计算引擎仍然是主流,随之而来的是许多组件和工具。这里无法一一列举,但我们可以挑选一些不同时期广泛使用的组件进行介绍。
什么是流式数据处理 流式数据处理是一种实时数据处理技术,它针对数据流实时进行计算和处理。流式数据处理中的数据集是不固定和无边界的,这就产生了几个重要的影响: 1.
以下是一些常见的数据库连接工具,用于数据的导入、导出和查询。我们将逐一为您介绍这些工具,并讲解它们的使用方法和优劣势。 数据库连接工具 1.
流式数据处理,简单来讲,就是系统每产生一条数据,都会被立刻采集并发送到流式任务中心进行处理,不需要额外的定时调度来执行任务。
源数据的影响,响应大数据量数据实时同步需求。流批一体的数据处理平台在线流、批处理的多引擎任务开发,可视化开发模式,构建复杂的调度依赖,打造符合企业级数仓的功能模块,为数字化转型提供支持。低代码
再来一贴流程引擎,升级了流程引擎,出现这样的错误
流图引擎创建流程图选择模板打不开了
想抽取钉钉里面的审批流数据、钉钉打卡数据,求一实例
批打如何设置 ?
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