一.api方式接入 1.添加依赖 com.alibaba.ververica...env.execute(); } 二.sql方式接入...weight DECIMAL (10,3) ) 3.创建元数据
当然也可以通过官方提供的组件(如 logstash 和 beat)接入自己的数据。...本文以官方的 logstash 和 beats 为例,介绍不同类型的数据源接入 ES 的方式。...hosts => ["http://172.16.0.89:9200"] index => "nginx_access-%{+YYYY.MM.dd}" } } 更多有关 File 数据源的接入...elasticsearch { hosts => ["http://172.16.0.89:9200"] index => "test_kafka" } } 更多有关 kafka 数据源的接入...使用 Beats 接入 ES 集群 Beats 包含多种单一用途的的采集器,这些采集器比较轻量,可以部署并运行在服务器中收集日志、监控等数据,相对 logstashBeats 占用系统资源较少。
DataHub Java接入实时数据 序言 问题 代码 总结 序言 Datahub的相关介绍和优势,我在这里就不一一赘述。大家可以自己去看官方文档。...在早期的DataHub的产品中并没有提供游标的存储,用户需要自己存储游 标,以便在项目重启后、或接流异常中断以后继续读取数据。当然,目前的DataHub已经支持游标的存储,只需要我们 进行简单的配置。...LOGGER.info("线程_shardId="+shardId+"::"+Thread.currentThread()+"结束运行"); } } /** * 根据dataHub的shardId从多线程里读取数据...offsetCtx.hasOffset()) { // 之前没有存储过点位,先获取初始点位,比如这里获取当前该shard最早的数据 GetCursorResult cursorResult = client.getCursor...shard id:" + shardId); } else { //将dataHub的数据序列化以后存到数据库 List eventList
之前提到了 Grafana 的安装部分,本文将对数据源进行探讨。 正文 本文将演示三种数据源,分别是 Zabbix,Prometheus,夜莺。...本文环境 Grafana 8.3.4 CentOS 7.9 Zabbix Zabbix 数据源接入需要安装第三方插件,名称为 alexanderzobnin-zabbix-app,这个插件可以在 Grafana...数据源界面需要注意的是 URL 部分,前端的地址 + api_jsonrcp.php,前端地址白话来说就是在浏览器访问 Zabbix 的地址。...夜莺 这里仅指 NTVM 架构,也就是 Nightingale+Telegraf+VictorMetrics,而 NTP(Nightingale+Telegraf+Prometheus) 架构沿用接入...写在最后 三种数据源到这里已经接入完毕,整体来看 Zabbix 数据源出图更加便捷,只不过需要安装额外插件,而且在这过程会遇到一些未知问题,而夜莺和 Prometheus 的源接入更加简单,但监控项的语法相对比较麻烦
脱离就技术而论技术角度看,着眼与实际业务结合,这种没有普适原则,需要对每个业务系统进行分析,但是这违背了采集系统,需要适应并尽量减少接入成本的业务无关的原则。...如果数据产生之初,接入之初都很难,那系统有极大的夭折可能性。好像生小孩也是这样?...因为对所有的表更新操作,都在v$sql中都可以找到,不需在接入数据时,对单个表进行重新设计和业务处理,所有更新查询都使用一套sql。缺点:1.需要不断轮训v$sql ,延迟在秒,分钟级别。...,将数据写入到history_log表中,将history_log开方出读权限供,下游系统采用kafka connector jdbc source 进行连接,接入到kafka,需要记录上次读取的offset...实现源头数据较强容错 可以做到较强的扩展性,在库内以及不同数据库产品(特指sql server和oracle)不用针对单个表,做单独业务设计。降低接入成本。
数据接入准则: 意义:规范的数据接入能大大减少后续的维护及使用代价 规定: 意义明确:(有实时更新的wiki说明)(数据中台-元数据负责) 日志级别:明确说明在整个公司业务流程中的位置 记录级别:每条日志的打印时机和对应业务操作对应关系...每个字段的具体意义,比如:枚举和业务的对应关系; 格式规范:(流程规范性负责) 最佳实践要求: 扩展性 易读性 后续解析代价 压缩 范例:可以考虑无格式,tag分割,json,protobuf (越来越严格,接入代价大...,但是容易自动化,节省解析/开发资源) 责任人明确:数据后续有效性维护问题(数据中台-元数据负责) 使用方明确:后续影响面评估,数据意义/格式变更通知机制(数据中台-元数据负责) 数据接入实现 公司的一般数据源包括...:日志文件,业务mysql,kafka中数据 接入的数据分为实时接入和天级接入: log实时接入: flume->kafka->spark->hdfs file log天级接入: 用sh copy,然后...到hive 建表过程自动化,可以大大减少数据接入工作。
DWD 层分析 DWD 层的作用是对 ODS 层的数据进行清洗,但因为业务数据库的数据质量很高,所以只需要去除空数据即可。 除了数据清洗外,DWD 层还需要对 ODS 层的数据进行维度退化。...在 Node03 节点,/home/warehouse/sql 目录下编写 dwd_ddl.sql,创建 DWD 层数据表: vim /home/warehouse/sql/dwd_ddl.sql 脚本内容如下...: -- 进入数据库 use mall; -- 创建订单表 drop table if exists dwd_order_info; create external table dwd_order_info
一、简单概述 Splunk支持多种多样的数据源,比如它可以直接上传文件,可以监控本地的任何目录或文件,也可以配置通用转发器等方式来完成数据接入。...那么,如何接入数据呢?我们通过两个比较常见的数据接入场景做个应用示例吧,即收集syslog 日志以及使用通用转发器(Agent)收集数据。...(4)这里已经完成TCP监听端口的创建,点击开始搜索,可以发现linux客户端传输过来的syslog数据。...(2)设置→数据输入,选择Windows事件日志,新建新远程Windows事件日志。 (3)选择来源,选择事件日志。 (4)选择索引,或者新建索引。 (5)检查后提交。...(6)完成数据添加。 (7)点击开始搜索,成功获取到Windows事件日志。
本文链接:https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/102339260 文章大纲 统一数据接入 大数据接入处理面临的问题 数据接入的三个阶段...前 中 后 接入技术分析 批处理 流式 1.数据接入手段 2.接入技术选择 参考文献 ---- 统一数据接入 数据接入就是对于不同的数据来源、不同的合作伙伴,完成数据采集、数据传输、数据处理、数据缓存到行业统一的数据平台的过程...大数据接入处理面临的问题 ? ? 数据接入的三个阶段 ?...后 1.数据质量核查 2.描述性统计分析 ---- 接入技术分析 ?...批处理 优点:数据覆盖面广,时间跨度长,支撑业务范围广 ,计算准确度高;依靠历史数据预先计算相关数据模型 缺点:数据实效性不足 存储空间、存储类型需求大 流式 优点:高效查询、快速响应、“热数据”价值高效利用
一、背景 上一篇文章《应用接入ES(一)-Springboot集成ES》我们讲述了应用集成ES的方式,以及实现各种查询和更新操作,那么问题就来了,既然是查询和更新,肯定要有数据,数据哪里来?...,那么也就失去了接入ES的本质意义。...三、业务数据同步ES方案 抛开数据同步到ES,纵观所有的数据迁移和同步方案,大致分为两个流派,分别是: 停机迁移 停机迁移简单粗暴,将源数据停写,然后通过脚本或者其他迁移工具将源数据筛选过滤然后同步到目标数据源中...),源数据源不停写,然后历史数据迁移结束后,停写源数据源,通过脚本或者增量日志进行数据最平,当然停机时间相对较短(停机时间取决于历史数据迁移时间内业务增量),对于核心业务数据迁移,在低峰期操作停写追平数据也是可以接受的...的数据变更事件然后同步数据到目标数据源,大致模式如下: ?
在快速开始中,我们演示了接入本地示例数据方式,但Druid其实支持非常丰富的数据接入方式。比如批处理数据的接入和实时流数据的接入。本文我们将介绍这几种数据接入方式。...文件数据接入:从文件中加载批处理数据 从Kafka中接入流数据:从Kafka中加载流数据 Hadoop数据接入:从Hadoop中加载批处理数据 编写自己的数据接入规范:自定义新的接入规范 本文主要介绍前两种最常用的数据接入方式...1、Loading a file——加载文件 Druid提供以下几种方式加载数据: 通过页面数据加载器 通过控制台 通过命令行 通过Curl命令调用 1.1、数据加载器 Druid提供了一个示例数据文件...-09-12-sampled.json.gz 然后点击apply预览 就可以看见数据了 点击Next:parse data解析数据 1.1.5、解析数据 可以看到json数据已经被解析了 继续解析时间...选择datasources 可以看到我们加载的数据 可以看到数据源名称 Fully是完全可用 还有大小等各种信息 1.1.12、查询数据 点击query按钮 我们可以写sql查询数据了 还可以将数据下载
操作说明 此时已经将数据从 MySQL 中导入到 HDFS 中了,接下来就需要将数据导入到数据仓库的 ODS 层中,完成原始数据的存储。...之后,使用脚本将 HDFS 中存储的数据导入到 Hive 数据仓库的 ODS 层中。 ODS 层创建 1....进入 Hive 安装节点(Node03),启动 Hive 元数据服务: hive --service hiveserver2 & hive --service metastore & 2....在 Node03 节点,/home/warehouse/sql 目录下编写 ods_ddl.sql,创建与业务数据库一致的数据表: mkdir /home/warehouse/sql/ vim /home.../warehouse/sql/ods_ddl.sql 文件内容如下: -- 创建数据库 create database if not exists mall; use mall; -- 创建订单表 drop
DWS 层分析 DWS 层的功能是将具有相同分析主题的 DWD 层数据,聚合成宽表模型,便于数据分析与计算。当然主题的归纳一般具有通用性,后续也可能会随着分析业务的增加而扩展。...现在从业务数据的 5 张表中,归纳出了用户行为宽表、用户购买商品明细表,其它的主题大家也可以自行发挥。 ? 从订单表、用户表、支付流水表中抽取字段,形成用户行为宽表。...在 Node03 节点,/home/warehouse/sql 目录下编写 dws_ddl.sql,创建 DWS 层数据表: vim /home/warehouse/sql/dws_ddl.sql SQL...文件内容如下: -- 进入数据库 use mall; -- 创建用户行为宽表 drop table if exists dws_user_action; create external table
方法一:直接在models里连接mysql数据库,用sql语言操作 python2的代码: #coding=utf-8 import MySQLdb conn= MySQLdb.connect(...user='root', passwd='123456', db ='test', ) cur = conn.cursor() #创建数据表...cur.execute("create table student(id int ,name varchar(20),class varchar(30),age varchar(10))") #插入一条数据...#cur.execute("insert into student values('2','Tom','3 year 2 class','9')") #修改查询条件的数据 #cur.execute...问题:无论怎么设置mysql的编码为utf-8,用python对读取数据后的内容始终是乱码?
因为数据仓库已经创建完成,所以直接基于已有的 DWS 层进行计算。计算 GMV 的 ADS 层具体操作下面会具体进行讲解。 ADS 层创建 1....在 Node03 节点,/home/warehouse/sql 目录下编写 ads_gmv_ddl.sql,创建 DWS 层数据表: vim /home/warehouse/sql/ads_gmv_ddl.sql...SQL 内容如下: -- 使用数据库 mall use mall; -- 创建 gmv 表 drop table if exists ads_gmv_sum_day; create table ads_gmv_sum_day
一、TDBank接入hive数据的痛点和挑战 数据接入到Hive是TDW数据接入中应用最广泛的场景,整体的数据流向路径如下所示: ?...由于缺少入库数据的对账环节,导致往往难以在第一时间感知到数据接入质量的好坏。 接入和运维成本高。...而这里的接入数据和业务规则往往会动态变化,故我们需要灵活高效的适应业务规则的变动。 接入延迟和数据碎片 接入延迟和数据碎片是一对矛盾体。...在公司开源协同的大背景下,TDBank的hive数据实时接入方案已经应用在pcg数据的接入中,并将逐步替换pcg现有的基于atta的数据接入。...对TEG信安数据的接入目前也在进行中,后续我们还计划对现网存量的TDBank数据接入任务也进行迁移。 ? ? 数据分析方法入门 ?
AXI4-Stream 不再有地址概念,而是一种点对点(或者一点对多点)数据流通信的协议。...所有的数据都是点对点(点对多点)传输,可以理解为始终不断地对一个地址读写(或者是多个接收端设备各自的固定接收地址)。 如此方便的数据传输机制如何用于做ADC数据传输呢?...tvalid信号置一,同时将数据放置到AXI-Stream写数据通道的数据总线上,跳转到下一状态。...在下一状态中,在每个时钟信号的上升沿对从机的ready信号和ADC数据的是否有效进行检查,即判断(s_axis_adc_tready&& adc_data_valid_i)信号组合,等到发送完指定数据的数据后将...最终将数据传入到block design中的模块中: ?
dbf文件是一种比较经典(就是说很老的意思咯)的数据库文件,以前用FoxPro开发程序的老朋友应该很熟悉,有兴趣了解的新朋友也可以百度知道一下: 也可能因为实在太经典,现在Power..."]) in Source 完成后确定,但还没完,接下来是上面回答里没说的一点内容: 1、点击编辑凭据 2、在弹出的对话框里选择默认或自定义,字符串属性中留空(如果有密码的选数据库后输用户名密码
数据大迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。...上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ?...我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。...追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。...在真正可以开始大迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
这是学习笔记的第 1803篇文章 最近在落地工单接入的过程中,也沉淀了一些实践经验,在总结的基础上,也希望自己能够在后续的对接中把一些不足的地方改善,能够尽可能抽象出通用的模块复用。...整体来说,工单初期的接入是一种模糊状态,对接参数和对接标准不够统一,为了尽可能降低这种对接的成本,我们可以使用迭代的方式来完成,这种迭代是一种缓存策略,就是下图中的第1步,使用RESTful API对接...,对于接口的初步对接,不需要对参数信息进行校验,而是先做持久化,至少从接收端来说,能够很清晰的得到数据参数结构和明细信息,有了这一层保证,如果存在接收端的逻辑或者解析异常,就可以尝试重试的方式,不至于对于源端的过度依赖...而在第一个工单的接入中,对于工单分解器一直处于模糊地带,所以随着多种数据库业务的接入,原来的逻辑会变得很臃肿,很多逻辑是写成了硬编码的方式,可以在这个地方补充这个角色,实现配置化的工单拆解。...所以整体的思路来说,如果要接入另外一个工单,则整个工单流程的设计也会变得更加平滑。 ?
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