如何使用php调用api接口，获得返回json字符的指定字段数据 今天试着用php调用远程接口，获取调用接口后的数据，将其记录下来，方便日后调用。...开始调用 逻辑： 先合并出需要调用的接口以及参数 然后用php中file_get_contents()函数，获取接口返回的所有内容。...最后再通过json_decode，将获取到的内容进行json解码，然后进行输出，得到想要的结果。（这里调用接口，获得百度域名的备案主体的信息）。...下面是输出的结果： 下面是直接访问上方接口返回的内容 最后，将上面的示例代码放出来。 需要的可以免登录，下方评论拿走即可！ 本文共 220 个字数,平均阅读时长 ≈ 1分钟
Catalog： 存储表信息管理，提供各种数据源表的DDL能力，负责离线平台存储资源的申请、释放、变更等各种功能。...数据交互层：提供全量和增量数据的存储信息，与在线服务build模块进行交互。 全增量统一的计算模型 那么如何实现对用户屏蔽离线平台内部的这些技术细节，让用户只需要关注业务实现呢？...基于业务表和数据处理组件，用户可以开发出一个描述离线处理流程的业务逻辑图，我们称之为Business Graph。...图中还可以看到Join、UDTF等常用的数据处理组件，业务表与处理组件结合在一起就能够描述常见的离线业务处理逻辑。 那么如何把这个Business Graph转化为真正的离线任务呢？...从功能层面，搜索离线引入Hbase的原因主要是以下几点： 通过Scan/Get可以批量/单条的获取数据，通过bulkload/put可以批量/单条的导入数据，这与搜索的全量/增量模型完全吻合，天然适合支持搜索离线业务
那如何实现表结构变更自动同步及新列数据自动同步呢？这也是 FlinkCDC 整库模式演变的挑战。...用户想要这些 · 首先，用户肯定想把数据库中全量和增量的数据都同步过去，这就需要这个系统具有全增量一体化、全增量自动切换的能力，而不是割裂的全量链路 + 增量链路。...对于 Sink，有两种实现方式，分别是使用 SQL/Table API 和 DataStream API。此处我们先来讲顶层的 SQL/Table API 实现思路。...那如何实现表结构变更自动同步及新列数据自动同步呢？接下来会分享下目前阶段我们的一些探索经验。...对于之前讲到的全增量自动切换、元数据自动发现、表结构变更自动同步、整库同步只用一个连接、一行 SQL 部署整个作业这个五个用户诉求的功能基本实现。
Flink SQL CDC原理介绍 Flink SQL CDC内置了Debezium引擎驱动相关Debezium source connector，利用其抽取日志获取变更的能力，将Debezium引擎获取的对应的数据库变更数据...4.1 Change Stream & Tailing oplog MongoDB在3.6以前只能通过不断tailing oplog的方式来拉取增量的oplog获取CDC数据，手动设置过滤条件，自己管理断点续传等问题...对比项 Change Stream Tailing Oplog 易用性 简单易用, API友好 使用门槛高，需要知道oplog的各种格式变化 故障恢复 简单，内核进行统一的进度管理，通过resumeToken...实现故障恢复 相对复杂，需要自行管理增量续传，故障时需要记录上次拉去的oplog的ts字段转换为下一次的查询过滤器 update事件 支持返回全文档，指定fullDocument即可 不支持返回全文档,...MongoDB的oplog中UPDATE事件并没有保留变更之前的数据状态，仅保留了变更字段的信息，无法将MongoDB变更记录转换成Flink标准的变更流(+I -U +U -D)。
本文首先介绍了 GraphQL，再通过 MongoDB + graphql + graph-pack 的组合实战应用 GraphQL，详细阐述如何使用 GraphQL 来进行增删改查和数据订阅推送，并附有使用示例...Resolver 来获取内容，如果返回的是对象类型则继续使用解析函数获取内容，如果返回的是标量类型（Scalar Type）则结束获取，直到找到最后一个标量类型。...，组成一个树形的结构，而用户在向服务端发送请求的时候，沿着这个树选择一个或多个分支就可以获取多组信息。...注意：在 Query 查询字段时，是并行执行的，而在 Mutation 变更的时候，是线性执行，一个接着一个，防止同时变更带来的竞态问题，比如说我们在一个请求中发送了两个 Mutation，那么前一个将始终在后一个之前执行...，它的 v4 版外部 API 只使用 GraphQL。
Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力...作为新一代的数据集成框架，Flink CDC希望解决的问题很简单：成为数据从源头连接到数据仓库的管道，屏蔽过程中的一切复杂问题，让用户专注于数据分析，但是为了让数据集成变得简单，其中的难点仍然很多，比如说百亿数据如何高效入湖入仓...千表数据如何稳定入湖入仓，以及如何一键式的数据同步处理，表结构频繁变更 ，如何自动同步表结构变更到湖和仓中？...CDC分析 传统的基于CDC的ETL分析中，数据采集工具是必须的，国外用户常用的Debezium，国内用户常用的阿里开源的Canal，采集工具负责采集数据库的增量数据，一些采集工具也支持全量数据同步。...CDC数据的加工变得非常简单，用户可以通过SQL便能实现数据库全量和增量数据的清洗、聚合等操作，极大地降低用户门槛，此外Flink DataStream API支持用户编写代码实现自定义逻辑，给用户提供了深度定制业务
3.1.binlog采集 canal是阿里巴巴开源的Mysql binlog增量订阅和消费组件，在业界有非常广泛的应用，通过实时增量采集binlog ，可以降低对mysql 的压力，细粒度的还原数据的变更过程...canal 1.1.1版本引入MQProducer 原生支持kafka消息投递 , 图中instance active 从mysql 获取实时的增量raw binlog数据，在MQProducer 环节进行...2）检查Schema ，并抽取T-1增量 请求mirror后台，获取最新的mysql schema，如果发生了变更则更新mysql-hive镜像表(snap)，让下游无感知；同时根据mysql schema...我们在配置mysql-hive镜像时，会指定一个检查条件，通常是按createTime字段对比7天的数据；mirror后台每天凌晨会预先从mysql 统计出过去7日增量，离线任务通过脚本（http）获取上述数据...该方案已经成为金融在线和离线服务的基石，并在持续扩充使用场景。
SQL类型任务 通过“Sql Parser”（使用ANTLR4系统实现的sql改写工具）工具解析SQL脚本获取表/字段级别的血缘关系。 3.1 离线平台 主要是采集Hive/RDS表的元数据。...举个例子：我们通过访问KP平台落盘的工单数据，获取topic的基础元数据信息，定时消费topic获取抽样数据，解析出字段列表。平台本身提供集群状态和业务监控指标，通过平台服务获取集群资源的使用情况。...数据采集任务配置在阿波罗上，变更配置后发布阿波罗，实时同步配置信息到线上节点的Crontab文件中。 4.3.1 增量任务，准实时 支持获取组件最近变更的元数据，配置增量任务，提升元数据采集的实时性。...比如增量采集Hive表元数据，每隔1分钟查询metastore获取最近变更的元数据列表，更新元数据。...4.4 数据存储，更新 数据采集后，要考虑如何存储、元数据发生变更如何同步更新。我们对采集过来的元数据进行分类归一，抽象出“表模型”，分类存储。
Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力...作为新一代的数据集成框架，Flink CDC希望解决的问题很简单：成为数据从源头连接到数据仓库的管道，屏蔽过程中的一切复杂问题，让用户专注于数据分析，但是为了让数据集成变得简单，其中的难点仍然很多，比如说百亿数据如何高效入湖入仓...千表数据如何稳定入湖入仓，以及如何一键式的数据同步处理，表结构频繁变更 ，如何自动同步表结构变更到湖和仓中？...数据迁移：常用于数据库备份、容灾等数据分发：将一个数据源分发给多个下游，常用语业务的解耦、微服务的使用场景数据采集：将分散异构的数据源集成到数据仓中，消除数据孤岛，便于后续的分析，监控目前主要的CDC有两种...CDC分析传统的基于CDC的ETL分析中，数据采集工具是必须的，国外用户常用的Debezium，国内用户常用的阿里开源的Canal，采集工具负责采集数据库的增量数据，一些采集工具也支持全量数据同步。
Flink 1.16 Preview: Hive SQL如何平迁到Flink SQL 1 迁移的动机 为什么Flink要做hive sql迁移？...离线用户吸引离线数仓用户，打磨批引擎，螺旋迭代；离线业务开发门槛降低用户flink开发离线业务的门槛；hive生态工具生态是最高的壁垒，融入离线生态；流批一体 推动业界，先统一殷勤，后统一API。...2 迁移的挑战 3 如何迁移 复用hive语法 hivesql到hive parser 再到flink relnode做了大量的工作，目的为了更好的与flinksql引擎的兼容。...我们可以通过checkpoint链路上看这些优化技术在graph中的体现，在触发checkpoint的时候，我们知道source阶段barrier随着graph进行流动，然后在刚打开了buffer debloating...通常我们说的CDC技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。
实际上，Parquet就是一系列jar包，这些jar包提供了相关的读取和写入API，上层计算引擎只需要调用对应的API就可以将数据写成Parquet格式的文件，这个jar包里面实现了如何将复杂类型的数据进行处理...两者在partition上有很大的不同： Metastore中partition字段不能是表字段，因为partition字段本质上是一个目录结构，不是用户表中的一列数据。...基于Metastore，用户想定位到一个partition下的所有数据，首先需要在Metastore中定位出该partition对应的所在目录位置信息，然后再到HDFS上执行list命令获取到这个分区下的所有文件...上面所述的写入API，读取API最大的不同也介绍了，就是Metastore表格式不支持增量拉取，而Iceberg表格式支持增量拉取，同时Iceberg表格式支持文件级别的谓词过滤，查询性能更佳。...[新API提供了准实时增量消费] 4.所有数据基于Parquet等通用开源文件格式，没有lambad架构，不需要额外的运维成本和机器成本。 5.高效低成本的表schema和partition字段变更。
请求 manifest 资源文件，确认增量变更范围 浏览器加载发生变更的增量模块 Webpack 运行时触发变更模块的 module.hot.accept 回调，执行代码变更逻辑 done 接下来我会展开...的 watch 能力，在代码文件发生变化后执行增量构建，生成： manifest 文件：JSON 格式文件，包含所有发生变更的模块列表，命名为 [hash].hot-update.json 模块变更文件...module.hot.accept 是 HMR 运行时暴露给用户代码的重要接口之一，它在 Webpack HMR 体系中开了一个口子，让用户能够自定义模块热替换的逻辑。...中无法捕获 bar.js 的变更事件 这一特性与 DOM 事件规范中的冒泡过程极为相似，使用时如果摸不准模块的依赖关系，建议直接在应用的入口文件中编写热更新函数。...，学习如何灵活使用 module.hot.accept 函数处理文件更新。
但，当用户使用 Nebula 插入一条边时，命令都类似于： insert edge known(degree) VALUES "100" -> "101":(299792458); 上述语句看上去只写了正向边...聊聊 Nebula Graph 如何插入一条边 以上文的那条 INSERT 语句为例，后台的执行流程有： Nebula Console 将 INSERT 对应的 request 发给连接的 Nebula...的调用使用 RPC，那么当 INSERT 操作执行的次数足够多，就一定会遇到一边 RPC 成功，另一边 RPC 失败（超时）的情况。...于是，诞生了一个需求——保证正反向边的原子性，即变更边时，正反边要么同时变更成功，要么同时变更失败。...TOSS 使用方法 随着 Nebula v2.6.0 的发布，TOSS 功能已经上线。但基于性能和稳定性考虑，Nebula Graph 默认将该功能设为 default disable 状态。
操作的timeline,可以获取给定时间内的CDC数据(增量查询)。...4.Hudi增量查询语义是返回给定时间内所有的变更数据，所以会在timeline在里查找历史所有commits文件。...但历史commits文件会根据retainCommits参数被清理，所以如果给定时间跨度较大时可能会获取不到完整的变更数据。...如果只关心数据的最终状态，可以根据_hoodie_commit_time来过滤获取增量数据。...增加字段的schema变更，预计在在 0.10 版本实现 full schema evolution。
我们要解决三个问题，第一，如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi，降低开发维护成本。第二，源端Schema变更如何同步到Hudi表。...第三，使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表)，DWS层的增量聚合如何实现。...和DWS并非必须的，根据你的场景而定，你可以直接让OLAP引擎查询ODS层的Hudi表）我们希望能够使用到Hudi的增量查询能力，只查询变更的数据来做后续DWD和DWS的ETL，这样能够加速构建同时减少资源消耗...如果使用Flink引擎上文已经说明想要自动实现Schema的变更，通过HoodieFlinkStreamer以DataStream API的方式实现Hudi写入的同时融入Schema变更的逻辑。...总结 本篇文章讲解了如何通过EMR实现CDC数据入湖及Schema的自动变更。
如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/MongoBD或ES/ClickHouse中呢？ 二、数据同步有哪些方案？...优点：使用CDC可以做到业务代码完全解耦，API完全解耦，可以做到准实时。缺点：构建CDC系统较为复杂。...目前canal只能支持row模式的增量订阅(statement只有sql，没有数据，所以无法获取原始的变更日志)。...3.3 数据库日志解析同步 大多数主流数据库都已经实现了使用日志文件进行系统恢复，因为日志文件信息足够丰富，而且数据格式也很稳定，完全可以通过解析日志文件获取发生变更的数据，从而满足增量数据同步的需求...，比如mysql，一般是通过解析binlog日志方式来获取增量的数据更新，并通过消息订阅模式来实现数据的实时同步。
◆ 通过查询实施解放 基于查询的数据解放涉及查询数据存储并将所选择的结果发布到相关的事件流中。一个使用合适的 API、SQL 或类 SQL 语言的客户端会被用于向数据存储请求特定的数据集。...当需要在每个轮询间隔加载整张表时，以及在进行增量更新之前，都需要执行批量加载。 批量加载成本很高，因为它需要从数据存储中获取整个数据集。...◆ 增量时间戳加载 使用增量时间戳加载，可以查询并加载自上一个查询结果的最大时间戳以来的所有数据。这种方法使用数据集中的一个 updated_at 列或字段来跟踪记录最后一次修改的时间。...例如，用户可以根据特定的字段过滤业务伙伴的数据，然后将每个合作伙伴的数据发送到自己的事件流。 ◆ 增量更新 任何增量更新的第一步都是确保数据集中的记录有必需的时间戳或自增 ID。...使用只读副本可以减轻此问题，但会带来额外的财务成本和系统复杂性。 ◆ 数据变更导致的查询性能变化 查询和返回的数据量取决于对底层数据所做的变更。在最坏的情况下，每次都会更改整个数据集。
使用场景包括多个MongoDB集群之间的增量数据同步、高风险操作审计（删库删表）、将MongoDB的变更订阅到其他关联系统实现离线分析/计算等等。...用户可以很方便地对数据库建立一个监听（订阅）进程，一旦数据库发生变更，使用change stream的客户端都可以收到相应的通知。...使用场景可以包括但不限于以下几种： 1）多个MongoDB集群之间的增量数据同步； 2）高风险操作的审计（删库删表）； 3）将MongoDB的变更订阅到其他关联系统实现离线分析/计算等等； 以下是一些change...tailable和awaitData两个选项 故障恢复 简单，内核进行统一的进度管理，通过resumeToken+API实现故障恢复 相对复杂，需要自行管理增量续传，故障时需要记录上一次拉取的oplog...Change Stream目前是串行执行的，即对每一个变更流只有一个线程来执行oplog的获取、过滤和转换工作。
基于表的字段元数据，如字段中的时间字段、字段在下游使用中的过滤次数等，选择业务过程标识字段。 基于主从表的关联关系、关联次数，确定和主表关联的从表。...基于主从表的字段使用情况，如字段的查询次数、过滤次数、关联次数、聚合次数等，确定哪些字段进入目标模型。...3.4.1 生命周期管理策略 周期性删除策略 彻底删除策略 永久保留策略 极限存储策略 冷数据管理策略 增量表 merge 全量表策略：交易增量数据，使用 订单创建日期或者订单结束日期作为分区，同时将未完结订单放在最大...Language）：数据操纵语言命令；使用户能够查询数据库以及操作已有数据库中的数据。...，以完成数据的校对； BCP 的校验过程： 获取数据源：用户在 BCP 平台订阅数据源，获取需要校验的数据源； 编写规则：针对所订阅的数据源进行规则的编写，即校验的逻辑； 规则 / 逻辑：是至关重要的，
缺少元数据、数据集合的规范存储，业务部门有数据分析角度需求时，需要程序员、DBA突击查数据、做报表，尤其年底各个部门排队等DBA协助出数据 如何提高用户服务水平，提高教育质量是每个机构都面临的问题。...教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育培训领域，为企业经营提供数据支撑： 1.建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据进行预先处理和存储 2.根据业务分析需要，从海量的用户行为数据中进行挖掘分析...，定制多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用 3.前端业务数据展示选择和控制，选取合适的前端数据统计、分析结果展示工具 项目需求： 4.在线教育业务需求 4.1访问和咨询用户数据看板...增量方案优缺点： 问题 我们DWS中是包含了年、季度、月等维度的结果数据 由于新增了一天的数据，当前年、当前季度、当前月的结果数据就失效 了 需要重新计算 问题在于：DWS表用的失效数据如何处理...缺点： 数据冗余过多（只要业务需要，冗余不是事） 对BI不友好（换一天，换一个表，如果BI不支持动态规则配置自动 变更表，就要手动变更） 看板二： 增量方案优缺点： 拉链表
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