作为全链路数字化技术与服务提供商，袋鼠云提供了从数据湖、大数据基础平台、离线开发、实时开发、数据服务、数据治理、指标管理、客户数据洞察、数据孪生可视化等全产品体系的服务。
自从我们在2015年7月发布OpenShift 3以来，我从开发人员那里得到的最常见问题之一就是如何为基于Java的构建节省更长的构建时间。在这篇文章中，我将指导您完成加速基于Java Maven的构建的过程，并说明将要采用的其他选项。
ShardingSphere GitHub地址：https://github.com/apache/shardingsphere ShardingSphere 官网：https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html
canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费
Apriori在数据挖掘中是经典的频繁项集挖掘算法，其主要思想就是如果某个项集不频繁，则任何包含此项集的项集一定不频繁。而今天要实现的增量式的Apriori算法，有点像分布式的Apriori，因为我们可以把已挖掘的事务集和新增的事务集看作两个互相独立的数据集，挖掘新增的事务集，获取所有新增频繁集，然后与已有的频繁集做并集，对于两边都同时频繁的项集肯定全局频繁，而只有一边频繁的项集则需要统计其在两边的频繁计数，这样完成后就能获得所有的全局频繁集，并不需要重新挖掘已有的事务集，效率必然提高。 至于Hbase的C
前期的推文：精准测试系列《一》讲解了 SuperJacoco 这个工具是什么，以及 SuperJacoco 能为我们测试解决哪些问题，以及现存在的一些问题。
TBase 是一款高扩展性、SQL 兼容度高（兼容绝大多数 PostgreSQL 语法以及大部分 Oracle 语法）、提供事务一致性功能支持、具备多级容灾能力以及多维度资源隔离能力 的高安全性的企业级数据库产品，TBase 在多个维度保证集群的容灾能力。其中采用强
早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，产出了canal项目。canal的原理很简单，就是如上图片所示
随着现代软件开发的不断演进，微服务架构已经成为构建高可用性和弹性应用的关键。本文将深入探讨微服务架构的设计原则、关键优势以及实际案例，以帮助您更好地理解如何构建稳健的微服务应用。
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
DBSyncer是一款开源的数据同步中间件，提供Mysql、Oracle、SqlServer、Elasticsearch(ES)、Kafka、SQL(Mysql/Oracle/SqlServer)等同步场景。支持上传插件自定义同步转换业务，提供监控全量和增量数据统计图、应用性能预警等。
Freeline 技术揭秘 Freeline是什么？ Freeline是蚂蚁金服旗下一站式理财平台蚂蚁聚宝团队15年10月在Android平台上的量身定做的一个基于动态替换的编译方案，5月阿里集团内部开源，稳定性方面：完善的基线对齐，进程级别异常隔离机制。性能方面：内部采用了类似Facebook的开源工具buck的多工程多任务并发思想：端口扫描，代码扫描，并发编译，并发dx，并发merge dex等策略，在多核机器上有明显加速效果，另外在class及dex,resources层面作了相应缓存策略，做到真正增
自2019年12月发布1.0版本以来，社区一直在积极构建一个全面的开源低延迟变更数据捕获(CDC)平台。在过去的三年里，我们扩展了Debezium的产品组合，包括用于Oracle的稳定连接器、社区主导的Vitess连接器、增量快照的引入、多分区支持等等。在社区活跃贡献者和提交者的帮助下，Debezium成为CDC领域事实上的领导者，部署在多个行业的许多组织的生产环境中，使用数百个连接器将数据更改从数千个数据库平台输出到实时流。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。Kotlin是JetBrains的一种新的编程语言。它首次出现在2011年，JetBrains推出了名为“科特林”的项目。 Kotlin是开源语言。 基本上像Java一样，C和C ++ – Kotlin也是“静态类型编程语言”。静态类型的编程语言是在使用变量之前不需要定义的那些语言。这意味着静态类型与变量的使用明确声明或初始化有关。 如前所述，Java是静态类型语言的一个例子，类似C和C ++也是静态类型语言。 基本上，静态类型并不意味着我们必须在使用它们之前首先声明所有的变量。变量可以在程序中的任何地方初始化，而我们（开发人员）必须这么做，当有需要时，可以在程序的任何位置使用这些变量。考虑以下示例 – 除了面向对象编程的类和方法之外，Kotlin还支持使用函数进行程序化编程。 像Java，C和C ++一样，Kotlin程序的入口点是一个名为“main”的函数。基本上，它传递一个包含任何命令行参数的数组。考虑以下示例 –
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
如图所示，在master分支提交了HelloController，然后从master拉了个新分支test；提交了第1次代码，增加了WorldController；提交了第2次代码，增加了DonController。增量的获取方式有两种：
目前有赞共享技术团队测试介入的微服务应用有几百个，大部分底层应用的单测覆盖率在 70% 以上，同时测试组提供的多纬度集成测试自动化的覆盖率也在 70% 以上。有赞的业务发展非常快，当存量代码较多时，新项目功能测试的整体覆盖率偏低是正常现象，另外开发提测时，并不能依据已有的全量覆盖率来判断对新增代码的自测完成度，基于这个背景，我们研发了增量代码覆盖率工具，作为项目质量的参考纬度之一，支持统计功能测试、单测和集成测试，并集成到了 DevOps 平台。
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统， 可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 腾讯云大学，CODING DevOps 8月份系列直播分享课活动报名开始啦～ 此次课程分有两期，每期都包含了3个课时，循序渐进， 从夯实基础，到一场又一场的实战经验分享，让你飞速成长。 现在报名并参与集赞活动还有精美礼品等着你， 在学习之余，积极参与活动，跟我们一起传播分享云计算前沿技术知识吧！ 叮咚～【腾讯云大学】提醒你，你有一份课程快递待取中哦～ 8月直播课 |第一期 8月11日—8月13日 每晚19：00——20：00 腾讯云大学重磅推出 《CODING D
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
在Java项目的开发中，需要引入自动化构建工具来帮助我们管理项目的外部依赖包、项目编译、打包等工作。Gradle和Maven是Java世界中两个重要的自动化构建工具，在项目中我们在两者之间如何选择呢？两者有什么异同点呢？
S2I增量构建重用以前构建的image中的工件 要创建增量构建，请修改BuildConfig策略定义：
热部署就是正在运行状态的应用，修改了他的源码之后，在不重新启动的情况下能够自动把增量内容编译并部署到服务器上，使得修改立即生效。热部署为了解决的问题有两个， 一是在开发的时候，修改代码后不需要重启应用就能看到效果，大大提升开发效率；二是生产上运行的程序，可以在不停止运行的情况下进行升级，不影响用户使用。
尘锋信息 (www.dustess.com) 是基于企业微信生态的一站式私域运营管理解决方案供应商，致力于成为全行业首席私域运营与管理专家，帮助企业构建数字时代私域运营管理新模式，助力企业实现高质量发展。
美团点评业务快速发展，新项目新业务不断出现，在项目开发和测试人员不足、开发同学粗心的情况下，难免会出现少测漏测的情况，如何保证新增代码有足够的测试覆盖率是我们需要思考的问题。
摘要： 主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。
【AI科技大本营导读】在经过一年多的开发工作之后，LibRec 3.0 版本终于发布了。LibRec 是一个基于 Java 的开源算法工具库，覆盖了 70 余个各类型推荐算法，可以有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题，目前已经在 GitHub 上收获了 1457 个 Star，612 个 Fork。
Gradle是一个基于DSL（领域特定语言）进行声明性配置的开源构建自动化工具。它结合了Apache Ant的灵活性和Apache Maven的依赖管理功能，可以用于编译、测试、部署和发布代码。Gradle最初设计是为了Java项目，但现在它也广泛支持Kotlin、Scala、Groovy、C++等多种语言和平台。
本文主要演示通过 Tapdata Cloud 来进行 Oracle 数据同步。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ
总第495篇 2022年 第012篇 Sonic是美团内部一款用于热部署的IDEA插件。本文主要讲述Sonic的实现细节以及底层原理，从IDEA插件到自动化部署，再到沉浸式开发产品闭环，全方位讲述了Sonic在美团的落地与实践经验。目前业界对标的产品并不多，希望本文能对从事联调/开发/测试等相关方向的同学有所帮助或启发。 1 前言 1.1 什么是热部署 1.2 为什么我们需要热部署 1.3 热部署难在哪 1.4 Sonic可以做什么 1.5 技术产品落地和推广实践经验 2 整体设计方案 2.1 Sonic
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。
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。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
canal [kə'næl]，中文翻译为 水道/管道/沟渠/运河，主要用途是用于 MySQL 数据库增量日志数据的订阅、消费和解析，是阿里巴巴开发并开源的，采用Java语言开发；
Git版本管理库用于存放上线系统的 CM工程（Configuration Management，配置管理工程，后续会详细介绍）以及需要部署的业务系统。
15年在中信银行做持续集成时，由于当时的项目是基于三方采购的 Java 配置开发平台做的，平台自己基于 Ant 插件实现了增量和热部署。
SpringBoot 部署起来虽然简单，如果服务器部署在公司内网，速度还行，但是如果部署在公网（阿里云等云服务器上），部署起来实在头疼：编译出来的 Jar 包很大，如果工程引入了许多开源组件（SpringCloud 等），那就更大了。
Gradle是一个基于Apache Ant和Apache Maven概念的项目自动化构建工具，用于Java应用程序的构建、测试、发布和部署。官网地址为：https://gradle.org/。
随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件，并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合，完美地实现了计算与存储的分离。Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。本质来说Hudi是整合现有的技术方案实现的，属于新瓶装旧酒，Hudi内部需要整合各种组件（存储、Indexer、Compaction，文件分区），为了达到通用及灵活性，每个组件会有大量的配置参数需要设置，且各种组件 的配置是有关联性的，所以对与新手来说要构建一个生产环境中可用的数据库方案，面对一大堆配置往往会望而却步。本文就向大家介绍如何通过TIS来改善Hudi数据湖实例构建流程，从而大幅提高工作效率。
随着 ToB（企业服务）的兴起和 ToC（消费互联网）产品进入成熟期，线上故障带来的损失越来越大，代码质量越来越重要，而「质量内建」正是 DevOps 核心理念之一。
XMonitor监控系统( svn目录 svn.d.xiaonei.com/Hadoop/Xmonitor)
Gradle是一个自动化构建工具，它的发展历史可以追溯到2000年初的项目构建工具演变。以下是Gradle的简要发展历史：
前言 美团点评业务快速发展，新项目新业务不断出现，在项目开发和测试人员不足、开发同学粗心的情况下，难免会出现少测漏测的情况，如何保证新增代码有足够的测试覆盖率是我们需要思考的问题。 Bad-Case
从简单的工具栏到高级的面板和复杂的应用程序，Wolfram 界面开发解决方案使开发和部署用户界面变得容易，从而减少了界面创建的开销并优化了底层应用程序的使用。
对这个问题稍微Google了一下，在Stack Overflow上面找到了答案，赞数很高，可以采信，原文为：
这是为数据开发人员使用的辅助工具，用于数据库之间的表同步，说同步并不严谨，因为不是实时更新的，更确切的说法是复制，可以方便的从一个数据库复制表到另一个数据库，以下遇到同步的词请理解为复制。
一、微服务架构概述 1.单体应用架构 优点：比较容易部署测试，项目初期可以很好的运行 存在的问题：随着需求的增加，开发人员的增加，单体应用越来越臃肿，可维护性，灵活性变低，维护成本越来越高。 复杂性高，可靠性低，扩展能力受限，阻碍技术创新。 例如：电影售票系统 2.什么是微服务？ 微服务本身并没有严格定义，每个人的理解也可能不同。 martin fowler是这样描述的： 微服务架构风格是一种将一个单体应用程序开发为一组小型服务的方法，每个服务运行在自己的进程中，服务间通信采用轻量级通
ps: 特别注意 spring.datasource.data.continue-on-error: true 配置
本文借助于《演进式架构》这本书中关于演进式架构体系的描述，探索我们如何在数据这个领域，设计出演进式数据架构。
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。 canal 就是一个同步增量数据的一个工具。
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