原文链接:基于开源流批一体数据同步引擎ChunJun数据还原—DDL解析模块的实战分享课件获取:关注公众号**“数栈研习社”,后台私信“ChunJun”**获得直播课件视频回放:点击这里ChunJun开源项目地址:github丨gitee喜欢我们的项目给我们点个STAR!STAR!!STAR!!!(重要的事情说三遍)一、ChunJun-DDL解析模块介绍上一期我们为大家介绍了《ChunJun支持异构数据源DDL转换与自动执行》,其中对Calcite解析DDL实战的内容做了简要介绍,本期我们将针对这一部分内容做详细分享。在进行DDL实战演示前,我们先回顾一下数据还原及DDL解析模块的内容。1、数
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8月27日,ChunJun社区与OceanBase社区联合组织的开源线下Meetup成功举办,会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun:构建一体化数据集成方案」。这是OceanBase&ChunJun联合解决方案的首次发布,将针对分库分表的实时数据集成、跨集群/租户的数据集成、不同数据源的实时数据集成、日志类型数据的全增量一体化处理等诸多场景,提供高可靠数据集成解决方案。下面为大家带来具体介绍,欢迎分享给更多的开发者和爱好者共同学习、探讨。课件获取:关注公众号“ChunJun”,后台私信“Meetup”获得分享课件视频回看:https://www.bilibili.com/video
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导读:本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践。主要内容包括:什么是湖仓一体架构哔哩哔哩目前的湖仓一体架构湖仓一体架构下,数据的排序组织优化湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索--01什么是湖仓一体当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念。什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点:有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛。支持任意数据类型,比较自由,包括结构化、半结构化和非结构化的数据。这些不同类型的数据都可以统一放到存储系统里。对于多个计算引擎是开放的,包括实时、离线的分析等,计算引擎很丰富。有比较灵活
导读:本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践。主要内容包括:什么是湖仓一体架构哔哩哔哩目前的湖仓一体架构湖仓一体架构下,数据的排序组织优化湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索--01什么是湖仓一体当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念。什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点:有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛。支持任意数据类型,比较自由,包括结构化、半结构化和非结构化的数据。这些不同类型的数据都可以统一放到存储系统里。对于多个计算引擎是开放的,包括实时、离线的分析等,计算引擎很丰富。有比较灵活
TheDataStreamAPIgetsitsnamefromthespecial DataStream classthatisusedtorepresentacollectionofdatainaFlinkprogram.Youcanthinkofthemasimmutablecollectionsofdatathatcancontainduplicates.Thisdatacaneitherbefiniteorunbounded,theAPIthatyouusetoworkonthemisthesame.执行模式(流/批)DataStreamAPI支持不同的运行时执行模式,你可以根据你的用
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从事数仓工作,在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据,此处整理了数仓中经典的,或者值得阅读的书籍,推荐给大家一下,希望能帮助到大家。建议收藏起来,后续有新的书籍清单会更新到这里。书籍推荐《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》本书会介绍基本知识,然后逐个讨论具体实例内容,最后进行综合总体分析,在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多,但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面,因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。这本书是数据维度建模的鼻祖,从这个意义上讲,就挺有了解的意义,当然里面的内容偏理论化,举的例子也比较理想化,不过对于我们对数仓有一个全面的里面,有很大的
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