熟悉Taier的小伙伴们应该都知道，在11月7日发布的Taier1.3新版本中，我们融合了「DataSourceX 模块」。这是十分重要的一个变化，移除Taier外部插件依赖，新增数据源插件相关特性，支持后续Taier对接更多的RDBMS类型的SQL任务。
dynamic-datasource-spring-boot-starter 是一个基于SpringBoot的快速集成多数据源的启动器。其支持 Jdk 1.7+, SpringBoot 1.4.x 1.5.x 2.x.x。
文档 | Documentation 详细文档(opens new window) #特性 支持 数据源分组 ，适用于多种场景 纯粹多库 读写分离 一主多从 混合模式。 支持数据库敏感配置信息 加密 ENC()。 支持每个数据库独立初始化表结构schema和数据库database。 支持无数据源启动，支持懒加载数据源（需要的时候再创建连接）。 支持 自定义注解 ，需继承DS(3.2.0+)。 提供并简化对Druid，HikariCp，Mybatis-Plus，Quartz，ShardingJdbc，P6s
SQL 审核工具 SQLE 2.2306.0-pre1 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
A：可以使用 外部数据源 来实现，目前支持 HTTP 请求和云函数（自定义代码）两种方式，详情请参见 数据源自定义方法。
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
数据源是微搭低代码的重要能力，通过对数据源模型的设计、对页面组件的数据绑定，可快速实现各类应用中数据的存储、使用。
岁末年初，在开源领域刚埋下一颗生机勃勃的种子的 Tapdata，想和正在关注我们的开发者，聊聊这一年的进展和新一年的共建计划。
我们在调用任何持久层的框架，都是基于JDBC进行操作的，只要集成了Spring框架就一定会注入配置的DataSource获取连接dataSource.getConnection()。既然是我们配置的，我们可以实现一个自定义的DataSource,然后动态提供数据源。说干就干
最近做了一个自动支持多数据源配置的功能，基于springboot生态扩展，可自动识别配置文件中的数据库配置参数，并进行autoconfig。
基于工作上班累死了。。。打开自己电脑 不知道干些啥 就康康 MP 网站康康 更新了啥
1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext，因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。
由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。
导读：本文将介绍过去15年中，网易大数据团队在应对不断涌现的新需求、新痛点的过程中，逐渐形成的一套逻辑数据湖落地方法。内容分为五部分：
把微信api文档里的wx改成app就可以了。在命令行里的输入app可以显示所有的属性和列表
在企业生产管理和运营的数字化转型过程中，报表工作作为基础型工作，其自动化、智能化已经成为了必然趋势，也是判断其数字化转型是否成功的前提。所以选择一套合适的报表工具软件显得尤为重要，这不仅可以降低工作量、提高工作效率和报表工作的准确性，还可以增强决策的实时性和科学性，为企业的发展提供有力的支持。
项目介绍 积木报表，是一款免费的企业级Web报表工具，像搭建积木一样在线设计报表！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ Web 版报表设计器，类似于excel操作风格，通过拖拽完成报表设计。 秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题。 当前版本：v1.1.05 | 2021-01-15 #资料下载 示例代码: https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport 马上体验: http://www.j
有时用条码打印软件制作标签或者条码二维码的时候，需要在一个条形码或者文本对象连接两个数据源甚至多个数据源的数据，实现这种功能在条码打印软件中也是非常简单的，接下来我们简单了解下。小编做了三个Excel表测试数据。
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，主要用于大规模指标数据的可视化展示。
背景 当前的互联网数据仓库系统里，数据中心往往存放了大量Cube化或者半Cube化的数据。如果需要将这些数据的内在关系体现出来，需要写大量的程序和SQL来发现数据之间的内在规律，往往会造成用户做非常多的重复性工作；而且由于没有数据校验的机制，还容易出错，无法直观查看各种数据（没有可视化的UI图表）。这时就急需一款基于Cube的报表工具快速为用户提供报表服务，可以完成多维查询、上卷、下钻等各种功能。针对这一场景，美团点评酒旅技术团队开发了大圣魔方。 难点 一款好的BI报表工具，需要考虑并能够解决如下问题： 统
官方文档：https://baomidou.com/（建议多看看官方文档，每种功能里面都有讲解）【本文章使用的mybatisplus版本为3.5.2】
DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台，自由制作任何您想要的数据看板，支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。 系统基于Spring Boot、Jquery、ECharts等技术开发。
背景 2016年Q3季度初，在美团外卖上单2.0项目上线后，商家和商品数量急速增长，预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB（数据库，以下统一称DB）主从延迟、表变更困难等一系列问题。 要解决上面所说的问题，通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分，可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有的商品库大表进行分库分表，从根本上解决现有问题。方案一实施起来周期较短，但只能解决一时之痛，由此可见，分库分表是必然的。 在确
我们知道将GIS数据大致分成矢量数据和栅格数据（地形和三维模型都是兼具矢量和栅格数据的特性）。但是如果用来Web环境中，那么使用图片这个栅格形式的数据载体无疑是最为方便的，因为图片本身就是一种非常重要的GUI元素，使用非常广泛。另外，基于矢量的地图叫做线划图，基于栅格的地图则是影像图。这也是网络地图服务（Web Map Service，以下简称WMS）的含义，可以将传统意义上的矢量数据或者栅格数据，发布成图片形式的地图数据，供浏览器的用户使用。
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据，已应用于数百家企业生产，也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
导语：得益于调度单元是通用的SQL语句，SuperSQL能够做到与特定计算引擎解耦，也正因为此原因，SuperSQL只需专注在最优执行计划生成，并根据SQL具体类型选择最佳的计算引擎。 天穹SuperSQL是腾讯自研的跨数据源、跨数据中心、跨计算引擎的大数据SQL引擎，能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。在腾讯整个天穹大数据图谱中，负责连接端与存储。 数据源无论是关系型数据库、NoSQL还是大数据系统；数据存储无论是跨集群还是跨数据中心；数据计算无论是报表生成、分析挖掘
CSI snapshot是由华为在kubernetes社区主导开发的存储特性，在K8S 1.12进入Alpha阶段。上篇文章我们介绍了snapshot的API对象，以及external-snapshotter的架构设计和实现原理，本篇文章，我们将会介绍从snapshot还原数据卷，以及演示如何使用这两种特性。
为了满足企业大数据对联邦查询、高性能交互式查询、成本优化的需求，DLC团队正式发布数据湖计算DLC2.2.5版本！该版本推出联邦查询增强、网络配置模块、日志信息、原生函数等重磅特性～全方位提升产品能力，助力企业数据资产分析与管理！ 重点特性 重点特性一：联邦查询分析增强，支持更多数据源 联邦查询新增Postgresql， SQLServer， ClickHouse三种数据源支持，支持数据源连通性测试。联邦查询分析覆盖更多用户使用场景，提高用户使用便捷性。 重点特性二：新增网络配置管理模块，规范数据引擎
输入DStream代表了来自数据源的输入数据流。在之前的wordcount例子中，lines就是一个输入DStream（JavaReceiverInputDStream），代表了从netcat（nc）服务接收到的数据流。除了文件数据流之外，所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象，该对象是一个关键的组件，用来从数据源接收数据，并将其存储在Spark的内存中，以供后续处理。 Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持； 1、基础数据源：StreamingContext API中直接提供了对这些数据源的支持，比如文件、socket、Akka Actor等。 2、高级数据源：诸如Kafka、Flume、Kinesis、Twitter等数据源，通过第三方工具类提供支持。这些数据源的使用，需要引用其依赖。 3、自定义数据源：我们可以自己定义数据源，来决定如何接受和存储数据。
查询 是一种从数据源检索数据的表达式。 查询通常用专门的查询语言来表示。 随着时间的推移，人们已经为各种数据源开发了不同的语言；例如，用于关系数据库的 SQL 和用于 XML 的 XQuery。 因此，开发人员对于他们必须支持的每种数据源或数据格式，都不得不学习一种新的查询语言。 LINQ 通过提供一种跨各种数据源和数据格式使用数据的一致模型，简化了这一情况。 在 LINQ 查询中，始终会用到对象。 可以使用相同的基本编码模式来查询和转换 XML 文档、SQL 数据库、ADO.NET 数据集、.NET 集合中的数据以及 LINQ 提供程序可用的任何其他格式的数据。
HarmonyOS图像模块支持图像业务的开发，常见功能如图像解码、图像编码、基本的位图操作、图像编辑等。当然，也支持通过接口组合来实现更复杂的图像处理逻辑。
datacap-client-cli-1.6.0.jar，重命名为 datacap，使用 chmod +x 使其可执行。
在复杂的企业级应用中，经常需要访问和管理多个数据源。Spring Boot通过灵活的配置和强大的框架支持，可以轻松实现多数据源的整合及事务管理。本篇博客将探讨如何在Spring Boot中配置多数据源，并详细介绍事务管理的策略和实践。
Grafana默认支持的数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch
RSA1 Data Warehousing Workbench RSA2 Datasource Repository，查看数据源信息，如增量模式（AIE/ABR等）、字段名称 RSA3 Extractor Checker S-API，模拟抽取数据源中部分数据进行查看，如增量初始化表、出口处理的结果 RSA5 Installation of DataSource from Business Content，可交付的数据源，未激活 RSA6 Postprocess DataSource and Hierarchy，激活后的数据源 RSA7 BW Delta Queue Maintenance
工业企业要实现数据驱动的新质生产力升级，一个重要的环节便是如何准确、可靠地收集并利用生产过程中的数据流。
其中 https://github.com/baomidou/dynamic-datasource-spring-boot-starter 这个挺不错的。 内容丰富，完善。
SAP BI模块PM面试主要关注你的能力是否适合现有的项目，主要是技术和经验，与简历写的能力相符，同时你的倾向技术要明确。
在实际开发中，经常会遇到应用要访问多个库的情况，需要配置多个数据源。本文会介绍spring多数据源的典型场景，如何优雅的实现多数据源，并结合spring、mybatis源码进行分析，为什么在事务中，不能切换数据源。最后，还会提供一个多数据源的完整源码案例。
MLSQL大部分数据源集成的是第三方实现。比如excel的支持得益于spark-excel项目。同样，Kafka的配置参数和Spark 对Kafka的需求配置是一样的，JDBC则也是标准的Spark文档中描述的那样。不过大部分人使用时，不会使用所有参数， MLSQL也提供了两种方式展示可选参数：
作者｜高俊 编辑｜邓艳琴 在今年 2 月份的 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，Apache SeaTunnel PPMC Member 高俊 分享了题为《EtLT 架构下的数据集成平台—Apache SeaTunnel》，本文由此整理，复制链接下载完整 PPT：https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/5173 此次分享的主要内容分为 6 块，分别是—— 1. ETL 到 EtLT 架构演进 2. 数据集成领域的痛点 & 常见的解决方
自开源以来，Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区，在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础文档之外，一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档，真正实现快速上手、深度参与，即刻开启实时数据新体验，我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。 以下，为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践，细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源，再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示，主要任务包括：
数据源是腾讯云微搭低代码的重要能力。数据源本质上是一系列操作数据的方法集合，通过对数据源模型的设计、对页面组件的数据绑定，可快速实现各类应用中数据的存储、使用，此外微搭低代码还提供了提供了数据源管理功能，可以创建、管理多个数据源。
导读：业务系统或者日志系统产生了大量的原始数据，我们根据业务场景需求将数据保存到不同的存储中。然而，数据只有通过整合、加工、计算，才能提取出其潜在的信息，让数据变为资产，从而实现数据的价值。Moonbox就是这样一款计算服务平台，在敏捷大数据（Agile BigData）理论的指导下，围绕“计算服务化”和“数据虚拟化”两个核心概念进行设计，支持多种数据源混合计算。Moonbox的设计理念是怎样的？又有什么功能特点呢？本文带您初步走进Moonbox~
随着订单数量的增多，以及大促时需要扛住比平时多N倍的流量，单库单表的瓶颈日益显现。
导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘，提升对数据的洞察，助力数字化决策，进而促进业务发展，是每个企业构建数据湖的根本目的所在。随着业务迭代的不断加速，企业对数据时效性和数据分析敏捷性提出了更高的要求。为此，腾讯云推出了数据湖计算(Data Lake Compute，DLC)。DLC采用存储和计算分离的架构，结合腾讯云对象存储COS和弹性容器服务EKS，打造了一个开箱即用、弹性扩展、按量付费的交互式分析服务。 图1 DLC架构图 高性
4月26日晚，ChunJun项目核心成员、袋鼠云数栈大数据引擎开发专家渡劫为大家带来分享《ChunJun支持异构数据源DDL转换与自动执行》，我们将直播精华部分做了整理，带大家再次回顾内容，加深技术细节的了解。
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