近日，主题为“创未来享非凡”的鲲鹏昇腾开发者峰会2023在东莞松山湖开幕，此次大会旨在帮助开发者深入了解鲲鹏、昇腾全栈技术，加速行业数智化的技术、产品和解决方案创新。作为鲲鹏生态重要合作伙伴，XSKY星辰天合获邀参加此次会议，展示星辰天合与鲲鹏生态长久以来的合作成果和应用实践。在此次峰会上，星辰天合CTO王豪迈作为重要嘉宾之一，与鲲鹏生态伙伴共同发布了包括新一代天合翔宇一体机在内的 2023年首批基于鲲鹏的一体化解决方案。鲲鹏计算型存储一体机 实现计算与存储协同新一代天合翔宇系列Y3000K鲲鹏计算型存储解决方案一体机（简称：新一代天合翔宇一体机），是基于鲲鹏平
1、增量更新的几种方式增量更新的本质，其实是获取源表中数据变化的情况（增、删、改），然后将源表中发生的变化同步至目标表中。不同的方式，获取源表中数据变化的情况不一样，受技术的限制、表结构的限制，某些方式可能无法获取到完整的数据变化情况，因此只能适用于特定的场景。方式简述适用场景详述优点缺点时间戳增量1记录每次读数完成时的最大时间戳，后续读数时只获取源头表中新增的数据，将其增量写入到目标表。源表只增不删不改源表有时间戳标记新增的数据第一次从源头表读取数据的动作完成之后，记录一下时间戳字段中最大的时间点，保存到一个记录表中。第二次从源头表读取数据之前，先获取记录表中最后/最大的时间点，只读取源表中
公司及个人简介我所在的英捷创软科技（北京）有限公司(leansoftX.com)是一家专注于软件工程，敏捷开发和DevOps领域产品开发和服务的解决方案提供商。公司由15年软件研发经验,资深ALM/DevOps专家创建并任公司首席架构师，至今已经为超过100家不同类型和规模的客户提供过DevOps解决方案的咨询和落地服务。公司在软件研发效能领域具有多项获得国家级计算机著作权的自主研发产品。公司及成员具有多项业界认证，包括：EXINDevOpsMaster,认证ScrumMaster，华为云最有价值专家，微软最有价值专家，微软金牌合作伙伴，GitHub在中国唯一的授权服务合作伙伴等。薄涛英捷创软
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A：现在大多数企业都已经有了自己的一套大数据架构，他们如何基于已有的架构落地湖仓一体？有哪些可行的落地路径？成本可能主要会来自哪里？Q：现在有一部分企业已经有了自己的大数据架构，这些企业相对来说可能诞生的比较早，大多数都是选的Hadoop体系，或是自建的Hadoop体系，或是使用云上托管的Hadoop体系。这些企业可以有很多选择，他可以选择像Databricks那样的方案，也可以选择像MaxCompute这样的方案。这两条路径都相对可行，那怎么选？这通常要看企业是不是希望在大数据技术栈上做更多投入。如果企业觉得没必要在基础设施上投很多资源，而是要把更多资源放在业务上，那选一个更偏全托管版的湖仓
目录一、全量表二、增量表三、快照表四、切片表五、拉链表1、概念2、拉链表的使用场景3、拉链表的实现方法1.同步ods数据2.创建拉链表3.初始化拉链表4.新增增量数据5.对比上日变化数据关链操作一、全量表记录每天的所有的最新状态的数据，有无变化都要上报，每次往全量表里面写数据都会覆盖之前的数据缺点：不能记录数据的历史变化，只能截止到当前最新、全量的数据二、增量表记录每天的新增的数据和改变的数据。三、快照表按日分区，记录截止数据日期的全量数据（每个分区都是记录截止当前分区日期的全量数据）。优点：可以反映历史的变化 缺点：在数据量大的情况下，每个分区存储的都是全量数据，数据冗余和浪费存储空间四、切
软件可观测是软件度量的一种。旨在对软件的数字体验、业务运营、网络性能、应用性能、基础设施、IT流程进行监控和数据刻画。使开发人员和运维人员更好的对软件进行优化维护。一、数字体验：用户会话了解用户使用路径，追查使用过程中影响用户体验的慢请求、慢加载、慢交互、崩溃错误等问题。崩溃、卡顿、ANR、异常多维度查看崩溃、卡顿、ANR、异常等影响体验的问题，洞察问题的特征，通过代码堆栈、运行环境等信息定位并解决问题。网络请求多维度分析CDN、第三方服务、服务端接口等请求性能，定位慢请求、错误请求的问题。启动分析把启动时间分成系统准备、应用准备、视图价值、交互准备多个阶段，定位并解决慢启动问题。Web页面加
Hive—UDF写ES遇到一个问题，让人很无语，前面其实我们介绍过Hive写ES或者是Hive数据导出到ES的方案，其实基本上就是两类第一类是通过Hive的外部表，借助es-hadoop组件完成第二类是通过数据同步工具来完成，例如dataX或者我们自己写Spark代码但是今天遇到的这个场景，这两种方法都不太合适，我们的场景是在阿里云上的maxcompute将数据写到华为云上的elasticsearch，maxcompute由于是阿里云的基础组件由于阿里云提供了数据集成组件，所以maxcompute根本就不支持外部表，其实我们第一时间想到的就是那直接使用阿里云的数据集成工具不就好了嘛，问题是阿里
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一、背景我们使用Iceberg构建湖仓一体平台的初衷是希望解决业务方在使用Hive数仓时的一些痛点。主要包括以下几大方面：（1）Hive的查询性能达不到交互式分析的要求，所以经常需要把Hive的数据储存到其它引擎当中。（2）上一点造成了出仓链路越来越多，越来越复杂，维护成本高。（3）另外，出仓的数据容易形成数据孤岛，造成数据冗余，导致存储成本上涨。（4）最后，Hive的时效性不好，即使用FIink流式的引擎写入，延迟也会在小时级别。我们希望我们的湖仓一体平台能够解决这些痛点，我们的目标是：（1）首先，平台要是互联互通的，要支持各种引擎的访问，避免数据孤岛的出现。（2）第二，查询要高效，以满足交
