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。
Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler 以 DAG 流式的方式将 Task 组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作
1. 架构和设计思想：NiFi是基于流处理的架构设计，它通过将数据流从源头到目的地的整个过程建模为数据流，实现数据的可靠传输、数据转换和数据处理。而DataX是基于批处理的架构设计，它通过将数据源和目的地分别定义为Reader和Writer，通过数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤完成数据集成。
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。
说来有点惭愧，作为一个日常最爱闲逛 Github 的博主，我却有 3 个来月没有给大家推荐开源项目了。
ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
最近在测试同步数据到kudu，过程中一踩一个坑，记录一下踩过的坑，也避免之后有人也像我一样举步维艰。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台，本期介绍DataSimba的数据采集平台。
Apache Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具。http://sqoop.apache.org/
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
大家好, 我是等天黑, 今天给大家介绍一个功能完善, 性能强悍的图表组件库 ScottPlot, 当我第一次在 github 上看到这个库, 我看不懂，但我大受震撼, 这么好的项目当然要分享出来了。
2020年，普元基于自身技术中台所需，验证了一些新技术并加以使用，旨在不断提升技术中台的综合能力。通过这次机会，将我们团队所做的一些技术验证和使用方式与大家分享，希望在公司内外建立更好的技术沟通，同时提出技术中台的下一步发展想法，供大家参考指正。
模块化和组件化的概念已经看的很多，也都不是新的概念了，很多项目也已经使用了模块化和组件化，本文对现有的模块化与组件化分析得比较深入的文章进行整理。
1、Android组件化概念 组件化大致可分为功能组件化和业务组件化。功能组件化，常见的是将一些底层的公共功能模块进行独立化，如网络请求模块、登录注册模块等。业务组件化，即为业务模块独立化，彼此无关联，由一个项目工程拆分成若干个业务模块，由App主工程提供统一的入口，每个业务独立的模块共享项目的依赖库。
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组件化作为Android客户端技术的一个重要分支，近年来一直是业界积极探索和实践的方向。美团内部各个Android开发团队也在尝试和实践不同的组件化方案，并且在组件化通信框架上也有很多高质量的产出。最近，我们团队对美团零售收银和美团轻收银两款Android App进行了组件化改造。本文主要介绍我们的组件化方案，希望对从事Android组件化开发的同学能有所启发。
在之前我的一篇文章中，提到过关于组件化的一些概念，可以参考《GMTC移动开发者大会纪实（二）组件化只是一句口号吗》。接下来的几篇文章，主要会写下我们团队实施组件化的一些经历。
到了17年的今天，组件化实在不会是一个新名词。各种关于组件化、模块化的讨论层出不穷，具体实践方案也历经了好几代的演进，到了现在甚至已经有完善的组件化框架类如Small、Atlas等。那么回归初心：什么是组件化？
我之前在做业务需求的时候，很多的个性化需求并不能快速响应，实现后有时也很难保证系统的可阅读性。不过好消息是，我今年在做京东内容领域的组件化改造和能力输出，之前的问题或许会得到根本性的解决。那么，接下来我将分享一些个人对于组件化的认知，希望能帮助到你。
在软件开发过程中，大到业务模块的划分，小到技术组件的开发，都属于组件化的思考范畴内。很多时候我们到网上搜索「组件化」关键词，都只会看到关于前端组件化的资料，而对于后台开发组件化的资料却很少，那这是不是代表后台组件化没有意义呢？ 后台组件化肯定是有非常大的价值的，对于业务开发人员也有非常大的效率提升。所以本文我将通过自己做组件化的一些经验，谈谈我对后端组件化的一些看法，以及如何进行组件化开发，希望对在一线开发的工程师们有所帮助。 希望通过组件化的方式，能帮助一线工程师们减少对于重复业务代码的编写，提高开发效率
随着业务系统的复杂性越来越高，系统之间的调用也越来越多，在微服务拆分和迭代过程中，是不断的拆分出新的独立的服务还是封装独立的组件以jar包依赖的方式提供服务是我们经常需要面对的问题，本文将详细探讨这两种不同的方式区别、各自的优劣势及适用的场景，希望能够对大家有所启发。
一、前端为什么要做组件化 在大型软件系统中，web应用的前后端已经实现了分离，而随着REST软件架构的发展，后端服务逐步倾向于微服务，简单来说就是将一个大型后端服务，拆分成多个小服务，它们分别部署，降低了开发的复杂性，而且提高了系统的可伸缩性。而前端方面，随着技术的发展，开发的复杂度也越来越高，传统开发模式总是存在着开发效率低，维护成本高等的弊端。 传统开发方式效率低以及维护成本高的主要原因在于很多时候是将一个系统做成了整块应用，而且往往随着业务的增长或者变更，系统的复杂度会呈现指数级的增长，经常出现的情
随着公司业务的不断发展，团队不断壮大的同时，项目也随之臃肿起来，如何保障团队协作的高效，自然的想到了组件化这个话题。下面总结下本人的梳理和思考。
路由框架 仅限于在 集成模式 下使用 , 组件模式下 , 路由框架不起任何作用 ;
(摘自百度百科)模块化是指解决一个复杂的问题时自顶向下逐层把系统划分为若干个模块的过程，各个模块可独立工作。
上次，我们讲了MVC、MVP、MVVM，其实从狭义上来讲，Android的架构概念就在这儿，无论怎么变，都是加加减减一些边边角角的东西，不足在意。
首先我觉得”组件”在这里不太合适，因为按我理解组件是指比较小的功能块，这些组件不需要多少组件间通信，没什么依赖，也就不需要做什么其他处理，面向对象就能搞定。而这里提到的是较大粒度的业务功能，我们习惯称为”模块”，指较大粒度的业务模块。
Tech 导读 组件化渗透在开发的方方面面，本文主要从“为什么”、“是什么”、“怎样做”三方面来系统讲述前端组件化的相关知识。通过阅读本文，读者可以对组件化形成一个更加深入的认识和理解。在实现前端组件化的过程，大家可以更加关注组件化的目的，需求及其特点，了解前提才能结合项目来思考如何更好的拆分和实现组件化。 01 思考：为什么要实施前端组件化？ 在项目开发中，页面和功能大都拆分为多文件来实现，多文件管理逐渐暴露出以下问题： 1.相似的业务代码无法复用：X同事实现了一遍A页面，Y同事要实现一个和A页面类似
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助，也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
将一个程序按照其功能做拆分，分成相互独立的模块，以便于每个模块只包含与其功能相关的内容。模块我们相对熟悉,比如登录功能可以是一个模块,搜索功能可以是一个模块,汽车的发送机也可是一个模块。
DataX 是阿里内部广泛使用的离线数据同步工具/平台，可以实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式，目前已开源，代码托管在github
google官方MVVM框架讲解 我前面对比了MVC和MVP《两张图看懂Android开发中MVC与MVP的区别》，可以相对于MVC我们的MVP是有多优越，但是Android开发现在已经开始流行了MV
遇到一大堆复杂的问题时，直接上手解决的话是非常困难的。面对这种情况，我们可以将这个大问题细分成许多小问题，逐一的去研究解决这些小问题，累积下来，这个大问题也会被我们解决。
百度 App(大型 App) 复杂度来源 1. 业务规模大：百度 App 技术方向及子方向 70+，单端代码量 180w+； 目标：隔离各组件间影响避免故障蔓延，并控制整体 App 的复杂度； 2. 团队规模大：有代码权限的数百人 ; 目标：保障高效并行开发； 3. 公司内部接入业务多：30+, 非单纯基础库，与百度 App 关系复杂； 目标：处理接入业务与百度 App 架构及架构中各组件关系，保障快速高效接入与基础能力复用。 4. 迭代速度快：3 周一个版本，2 周开发 1 周测试； 目标：避免高速迭代情况下组件化程度劣化。 5. 技术形态多：H5、NA、Hybrid、Talos、Flutter 并存； 目标：保障基础能力复用，构建系统支撑。 另外启动速度、体积等准入流程的约束；以及目标的多样性也是大型 App 复杂度来源因素；由背景产生的目标是天生的技术需求，除此之外，百度 App 在不同阶段有不同的产品技术目标。
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
我们很高兴向大家宣布，2023年4月14日，Taier 正式发布 1.4 版本。自2022年2月份 Taier 正式开源以来，收到了很多开发者和行业用户的积极评价，在诸多生产环境中已得到充分应用。Taier 1.4版本正是吸收了各类实践经验及大家的建议，进行了此次迭代优化。
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数据库中间件承担应用与数据库之间的粘合与润滑，数据库中间件设计的合理应用跑起来就丝滑，否则会拉胯。本文就常见数据库组件相关的功能设计点做个归纳整理:
前言 一位计算机前辈曾说过： Controlling complexity is the essence of computer programming. 随着前端开发复杂度的日益提升，组件化开发应运而生，并随着 FIS、React 等优秀框架的出现遍地开花。这一过程同样发生在美团，面临业务规模的快速发展和工程师团队的不断扩张，我们历经引入组件化解决资源整合问题、逐步增强组件功能促进开发效率、重新打造新一代组件化方案适应全栈开发和共享共建等阶段，努力“controlling complexity”。本文将介
在上一篇博客 【Android Gradle 插件】组件化中的 Gradle 构建脚本实现 ① ( 组件化简介 | 创建组件化应用 | 依赖库模块 / 应用模块 切换设置 ) 最后提到了 在 Gradle 构建脚本中 , 需要实现 依赖库模块 / 应用模块 切换设置 , 主要涉及如下两个方面 :
我们经常会听到组件化、插件化、模块化这三个概念，可是我们真的对这三个概念了解吗？明白它们三者之前的关系和区别吗？本文就我个人的理解做一下简单的总结，如有错误之处，请留言讨论，谢谢。
前段时间由于工作需要，学习了关于组件化和插件化架构相关的知识。查阅了很多Android开发架构的资料，组件化自己写了个简单的Demo并且开始了原有项目的改造，插件化自己也尝试了滴滴的VirtualAPK框架。这篇记录一下架构方面的相关知识总结以及自己学习后对模块化、组件化和插件化这三化概念的理解。具体的搭建组件化方法可以看我写的这篇文章。Android组件化入门：一步步搭建组件化架构。
随着移动互联网的不断发展，很多程序代码量和业务越来越多，现有架构已经不适合公司业务的发展速度了，很多都面临着重构的问题。
近期在工作中需要用到DataX去作为公司内部的数据同步引擎，特花了一些时间研究了DataX的整体架构和设计思想，从中吸收了很多优秀的设计思路，作为一款纯Java实现的数据同步工具，相对于市面上已存在的基于大数据框架为背景的数据同步工具有着易部署、易扩展的优点，但不足的地方是alibaba只是开源了DataX单机模式代码，并未开源分布式部分代码，目前在Github中的只是阉割版是DataX，对此我表示很遗憾。
如果将一个复杂的问题，拆分成很多个可以处理的小问题，再将其放在整体当中，你会发现大的问题也会迎刃而解。
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