近日， Tapdata 实时数据平台（Tapdata Live Data Platform, Tapdata LDP）与优炫数据库管理系统（优炫数据库，UXDB）完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和北京优炫软件股份有限公司协同严格测试，结果证实 Tapdata 实时数据平台与优炫数据库管理系统 V2.1 完全兼容，运行稳定，可为各类信息化应用提供保障。这表明 Tapdata 已进一步覆盖金融、能源、医疗、教育等主流行业生态场景，实现更广泛的数据源连接与打通。
一般来说，同事类之间的关系是比较复杂的，多个同事类之间互相关联时，他们之间的关系会呈现为复杂的网状结构，这是一种过度耦合的架构，即不利于类的复用，也不稳定。例如在下图中，有六个同事类对象，假如对象1发生变化，那么将会有4个对象受到影响。如果对象2发生变化，那么将会有5个对象受到影响。也就是说，同事类之间直接关联的设计是不好的。
2022年4月，Tapdata 启动 PDK 插件生态共建计划，致力于全面连接数据孤岛，加速构建更加开放的数据生态，旨在充分激发实时数据流动的价值，助力各行各业完成从传统数据架构平滑过渡到新一代数据库架构，为用户提供更好的数据服务体验。作为参与该计划的首批生态共建伙伴，Apache Doris 与 Tapdata 强强联手，共建下一代数据架构。
近日，新一代实时数据平台 Tapdata 牵手专注开源 API 管理工具的 Eoapi，发布首款合作插件——导入 Tapdata 数据插件。当强大的数据源连接能力遇上灵活的 API 开发工具，会给用户创造出怎样的惊喜呢？
世界上存在着各种各样的数据库，不同数据库有各自的应用场景，对于同一份数据，最开始可能使用关系型数据库（如MySQL）进行存储查询，使用Redis作为缓存数据库，当数据量较大时使用MySQL进行查询可能较慢，所以需要将数据同步到Elasticsearch或者列式数据库如Hbase中进行大数据查询。
来源：dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
这个技术方案的难点就在于：如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的
近日，Tapdata 旗下产品 Tapdata Real Time Data Pipelines 正式上线 Google Cloud Marketplace。
近日， Tapdata 实时数据平台（Tapdata Live Data Platform, Tapdata LDP）与麒麟软件完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和麒麟软件有限公司协同严格测试，结果证实 Tapdata 实时数据平台与银河麒麟高级服务器操作系统（飞腾版）V10、银河麒麟高级服务器操作系统（鲲鹏版）V10 完全兼容，在性能及可靠性方面表现出色，能够满足用户的关键性应用需求。自此，Tapdata 在国产信创产业中的兼容适配范围进一步扩大，在国产操作系统中运行的稳定性、安全性得到充分验证。
我们常见的大型网站，如百度、淘宝、京东等，都是一个分布式系统。这么复杂的系统也不是一天建成的，每个系统都经历了漫长的演变过程。
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
不知不觉，分布式数据存储这一站已经到了最后一讲。在前面几讲，我与你分享了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）、（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）、数据分布式分片方法和数据复制技术（分布式数据复制技术，今天就教你真正分身术），其中数据分片方法和数据复制技术均是导购中的关键技术。
嗯，你们要的大招。跟着这篇文章一起也发布了CTPersistance和CTJSBridge这两个库，希望大家在实际使用的时候如果遇到问题，就给我提issue或者PR或者评论区。每一个issue和PR以及评论我都会回复的。 持久化方案不管是服务端还是客户端，都是一个非常值得讨论的话题。尤其是在服务端，持久化方案的优劣往往都会在一定程度上影响到产品的性能。然而在客户端，只有为数不多的业务需求会涉及持久化方案，而且在大多数情况下，持久化方案对性能的要求并不是特别苛刻。所以我在移动端这边做持久化方案设计的时候，考虑
1、创建一个Django Project #使用下面的命令可以创建一个project linjiqin@ubuntu~: django-admin.py startproject mysite #创建好之后可以看到如下的project结构
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
磁盘I/O一般费时费力，需重点关注。所以Redis开发者也早就把Redis设计为:
近日，由深圳市人民政府指导，深圳市南山区人民政府、深圳市科技创新委员会主办，深圳市南山区科技创新局承办，深圳市南山区创新发展促进中心执行的第十四届深创赛之创新南山2022“创业之星”大赛正式公布六大行业赛决赛名单。经过初赛到复赛的激烈角逐与层层选拔，Tapdata 携“实时主数据服务平台”项目从600个参赛者中脱颖而出，成功晋级决赛。
近日，爱分析联合 TapData 发布实时数据集成解决方案调研报告，结合金融行业案例，从实时数据业务场景的定义和需求发展现状，剖析到传统方案与现代化数据平台方案的优劣对比，以期为各行业的数据资源挖掘与应用提供新的思路参考。以下为报告正文。
流处理比起之前的批处理而言，需要考虑的东西更多。批处理有个前提，那就是输入必定是固定的大小，而流处理处理的数据是不会暂停的，与线上服务需要处理的数据也不一样，线上服务需要等待使用者发送请求再回复请求。流(stream)这个概念应用的相当广泛，例如TCP协议，Unix里的pipeline，而流处理的流特指的是‘event stream’，什么是event呢？它指的是一个携带着时间以及信息的不可变，self-contained的对象，event可以是一个文本，或者其他什么的二进制文件。相关的event可以包含进一个topic或者stream。说完了概念，那我们再看看两种主要的流处理框架。
一、需求缘起 明明架构要求高可用，为何系统中还会存在单点？ 回答：单点master的设计，会大大简化系统设计，何况有时候避免不了单点 在哪些场景中会存在单点？先来看一下一个典型互联网高可用架构。 典
本文主要介绍 Windows 环境下搭建 PostgreSQL 的主从逻辑复制，关于 PostgreSQl 的相关运维文章，网络上大多都是 Linux 环境下的操作，鲜有在 Windows 环境下配置的教程，所以本文采用 Windows 环境作为演示系统来进行 PostgreSQL 高可用数据库服务的搭建。
本篇博客介绍 django 如何和数据库进行交互并且通过 model 进行数据的增删查改
本文关键字：mineportal,wordpress+owncloud,owncloud file backend for website
在项目开发当中，经常要实现分页功能，在面试时也会经常被问到，什么是分页。这是因为在一个页面上能够显示的数据是有限的，而存放在数据库中的数据往往很多，我们必须将这些数据安放到不同的页面中去。
简介 渗透测试-地基篇 该篇章目的是重新牢固地基，加强每日训练操作的笔记，在记录地基笔记中会有很多跳跃性思维的操作和方式方法，望大家能共同加油学到东西。 请注意： 本文仅用于技术讨论与研究，对于所有笔记中复现的这些终端或者服务器，都是自行搭建的环境进行渗透的。我将使用Kali Linux作为此次学习的攻击者机器。这里使用的技术仅用于学习教育目的，如果列出的技术用于其他任何目标，本站及作者概不负责。 一、前言 数据库作为业务平台信息技术的核心和基础，承载着越来越多的关键数据，渐渐成为单位公共安全中最具有战略性
canal是阿里的开源框架，其优势在于可以方便地同步数据库中增量数据到其他的存储应用（MySQL、Kafka、Elastic Search、HBase、Redis等等）。
翻译自 7 Core Elements of an Internal Developer Platform 。与本文相比，译者团队用的工具是 Gitea, Backstage 和 Jenkins 。
关于数据同步的方式有很多种，现在有一个场景需要将mysql数据库的数据主动同步到我们的工程中，并且能再mysql数据库客户端更改某一行的数据也能将数据同步到另一个数据库或者工程中，对于这种场景的使用我们应该怎么去实现呢？
Mysql 的主从延迟 指的是 主库受写入 后 到这个写入能体现在 从库上 的这段时间
本文将介绍在业务持续发展环境中，复杂系统的改造过程以及实施的一些经验，希望能给面对同样问题的同学提供一些借鉴思路。
最近遇到一个互联网金融应用系统的性能问题，看了开发的优化方案，觉得还不够深入。结合之前看到一些互联网企业分享的方案，今天从运维角度整理一下比较理想的应用系统性能优化思路。 先列一个传统应用架构的几个组成部份： 上面的架构容易出现几个常见问题： 1、应用内部服务APP的服务承载的交易服务过多，从交易看是紧耦合的； 2、源交易应用到目标应用之间经过总线、多个过程系统，最终才到目标系统，任一环节出问题都将影响这支交易的性能； 3、从应用来看，高并发的情况下前端容易出现并发数过高导致的异常，后端DB数据处理容易
说起 Redis 应该没有人会陌生了吧，作为开发中最最最最最最最常用的 nosql，它的重要性不言而喻。
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
在项目开发当中，经常要实现分页功能，在面试时也会经常被问到：什么是分页。这是因为在一个页面上能够显示的数据是有限的，而存放在数据库中的数据往往很多，我们必须将这些数据安放到不同的页面中去。
随着近年来SOA（面向服务技术架构）的兴起，越来越多的应用系统开始进行分布式的设计和部署。系统由原来单一的技术架构变成面向服务的多系统架构。原来在一个系统之间可以完成的业务流程，通过多系统的之间多次交互来实现。这里不打算介绍如何进行SOA架构的设计，而是介绍一下应用系统之间如何进行数据的传输。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 在本系列分享的最后一期，我们整理了关于TDSQL-A大家最关心的十个问题，腾讯云技术大咖们将对这些问题一一解答。 TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库引擎，采用全并行无共享架构，具有自研列式存储引擎，支持行列混合存储，适应于海量OLAP关联分析查询场景。它能够支持2000台物理服务器
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
数据库事务的四大特性：数据库在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，该单元中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。只要其中一个操作执行失败，都将导致整个事务回滚。 A（Atomic）：原子性，构成事务的所有操作，要么全部执行，要么都不执行； C（Consistency）：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏； I（Isolation）：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避免脏读、重复读等问题； D（Durability）：持久化，事务完成后，该事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。
小伙伴们选择大数据平台，想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求，面临着海量数据的存储和计算问题。
大家都在学SpringCloud，貌似学会了SC就牛逼哄哄，感觉不得了的样子。但微服务，在整个企业级应用中，只占了一小部分。微服务引入的问题比解决的问题还要多，你会遇到各种各样的bottleneck。
本节课我们来开始数据工厂的正式核心内容了。关于数据工厂，我们其实有很多设计，无论是交互还是架构还是底层具体的实现算法等。
在python2或者python3的安装目录下D:\python3.6\Scripts/
浏览器页面采集： 主要是收集页面的 浏览日志（PV/UV等） 和 交互操作日志（操作事件）。
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
2021年10月20日，Tapdata 创始人唐建法（TJ）受邀出席 DTCC 2021（中国数据库技术大会）,并在企业数据中台设计与实践专场上，发表主旨演讲“Real Time DaaS ：面向 TP+AP 业务的数据平台架构”，从AP业务场景 vs. TP 业务场景、常见数据平台优劣势、如何打造面向 TP 业务的数据平台等角度，全面分享了 Tapdata 在全链路实时数据融合平台的独特技术优势和最佳实践案例，整场分享干货满满、广受好评。
本文主要介绍数据交换过程中常用的数据交换方法和方式以及数据交换在新技术下所面对的“挑战”，方便大家深入理解数据交换过程。普元实施数据交换项目已有多年成功经验，本文也将分享大数据时代数据交换所遇到的问题和应对策略。
作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
Sync Framework 2.1 引入了新功能，这些功能支持您计算机上的 SQL Server 或 SQL Server Compact 数据库与 SQL Azure 数据库进行同步。此发行版还引入了基于参数的筛选、从数据库删除同步作用域和模板的功能，并且增强了性能可加快和简化同步过程。 SQL Azure 同步 使用 Sync Framework 2.1，您可以通过综合利用 Windows Azure 平台和 SQL Azure 数据库将您的数据范围扩展到 Web。通过将您企业内部部署的 S
本文的数据涉及到之前遇到过的问题，大概一次 http 请求到收到响应需要多少时间。这个问题在实际工作中与框架有比较大的关系，因此特别就框架的性能做了一次分析。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
