现在整个数据仓库的流程已经打通，并且所有脚本也已经封装完成。但从业务数据库抽取数据，一般选择在夜间进行，而且数据仓库的整个处理流程是有先后关系的，所以需要使用自动化调度工具来进行定时、控制依赖关系。
数据库是企业核心业务运行的重要组成部分，数据是企业的生命线，如果数据库出现宕机、数据丢失或不可用等问题，将会对企业的生产、营销和决策产生难以预估的影响，因此，一套高可用的数据库架构对于企业来说至关重要，可以最大化保证业务稳定性和数据可靠性。腾讯云MySQL推出全场景高可用性架构（All-Scenario High Availability Architecture，AS-HAA），用户可根据实际业务需求、业务类型自行配置。
Kettle是一款免费开源的基于Java的企业级ETL工具，功能强大简单易用，无可抗拒。
基于实际的生产业务场景、系统环境，模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试，并持续调优的过程
地址:https://github.com/mcg-helper/mcg-helper/
DIX是CamBuilder中用于实时对接入数据进行处理后输出到指定目的地的系统。可以用来接入Mysql、ActiveMq，syslog等数据源中存储的数据，可以在接入这些数据源存储的数据后，利用DIX对数据进行简单处理后，输出到指定的数据源，目前支持MySql、ActiveMq等。
在当今数字化时代，实时数据处理变得越来越关键。本教程详细介绍如何使用Canal中间件同步MySQL 8数据到Elasticsearch (ES)，确保开发者和数据库管理员能够轻松实施这一过程。涉及关键概念包括MySQL 8配置、Canal安装与设置、数据同步到Elasticsearch、以及监控数据同步状态等，适合各层次技术人员学习和应用。
有时，我们需要处理一批数据，使用while循环是个不错的想法，但while循环中的命令是一个一个执行的，如果要批量处理的数据很多，执行时间就会很长，而parallel可以让命令并行执行，从而缩短命令执行时间。 下面，我们先用ncat来模拟一个处理数据的接口。
FluentFTP是一个基于.Net开发的，可用于FTP和FTPS文件传输。该项目优化了速度，并提供简单易用的API，让开发人员可以快速地集成并满足大多数的需求。
最近在论坛看到一些有关项目复盘的分享，有不少的收获，所以决定也把以往的项目总结分享出来，希望对同行能有所帮助，也期待能看到更多的分享。
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
Hi，大家好，春风不仅吹绿了枝条，也让打工人心中痒痒的。金三银四的跳槽季，很多伙伴都蠢蠢欲动，想要拿更高的薪资，想要去更大的平台。今天给大家分享一波面试题，祝准备跳槽的伙伴们，求职顺利，Offer连连，涨薪多多！
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）。
关于发号器的使用，其实有一个大背景，那就是关于主键的一些设计问题，在MySQL中如果一张表没有主键，实际的数据处理就有点麻烦了。
随着音乐行业的不断发展和热爱音乐的人不断增加，为了适应当今社会人们追求质量和高标准的生活，从大量的歌曲中找到个人喜好的小部分歌曲成了当务之急，然而普通的系统已经无法处理这种相当大的数据，然而基于大数据的音乐推荐系统作为可以解决这个重要难题的主要解决办法，其方法的好用程度已经成为了人类高标准生活的重要的一部分。随着计算机技术和互联网的高速发展，大量的数据随之产生，如何从大量的、冗余度、低质量的数据中找到符合要求的高质量数据成为了重中之重，所以构建一个能够将大量低质量、复杂、冗余的数据转换成高质量数据的音乐推荐系统有非常重要的意义。
在本篇博客中，我们将深入探讨如何使用Canal进行MySQL到Elasticsearch (ES) 的数据同步。本文将涵盖Canal的基本概念、安装过程、配置步骤以及具体的同步操作，旨在帮助开发者和数据工程师理解并实现实时数据处理。关键词包括：Canal介绍、MySQL同步、Elasticsearch配置、实时数据同步、Canal操作指南、数据同步问题解决。适合从技术新手到资深开发者阅读。
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。
最近团队中有分析的场景，用到了JStorm来做数据的实时分析，于是花时间对于一些概念做了了解。 什么是Storm? 这个的话出来应该有几年时间了，阿里巴巴也重写了一套JStorm，核心的类名都是服用的
数据来源于互联网 技术站点 Hacker News：非常棒的针对编程的链接聚合网站 Programming reddit：同上 MSDN：微软相关的官方技术集中地，主要是文档类 infoq：企业级应用，关注软件开发领域 OSChina：开源技术社区，开源方面做的不错哦 cnblogs，51cto，csdn：常见的技术社区，各有专长 stackoverflow：IT技术问答网站 GitHub：全球最大的源代码管理平台，很多知名开源项目都在上面，如Linux内核 Gitee: 中国的源代码管理平台，很多半成品项
在我们实际工作中，尤其在公司的测试环境下，经常会有多个业务方服务共用同一套服务器，部署自身MySQL环境。很不巧的是，会出现有MySQL数据文件被删除/误删除的情况发生。假如真的发生了，想想就很令人崩溃对不对？
Index Condition Pushdown(ICP)是MySQL 5.6中的的新特性，是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。ICP可以减少存储引擎访问基表的次数以及MySQL服务器访问存储引擎的次数。
技术社群的这篇文章《技术分享 | 如何校验 MySQL&Oracle 时间字段合规性》，介绍了对MySQL和Oracle数据库插入时间规范校验方面的问题，这种操作很少见，但校验的场景，还是很常见的。
零基础如何系统地自学Python编程？绝大多数零基础转行者学习编程的目的就是想找一份高薪有发展前景的工作，哪个编程语言就业前景好越值得学习。零基础的同学学Python是一个不错的选择。
Web程序开发过程一般包括以下几个阶段：需求分析，设计阶段，实现阶段，测试阶段。其中测试阶段通过人工或自动来运行测试某个系统的功能。目的是检验其是否满足需求，并得出特定的结果，以达到弄清楚预期结果和实际结果之间的差别的最终目的。
大家好，我是老表，今天早上看B站，发现首页给我推了前不久关注的一个up主（@是我_是我_就是我，为了方便下文中以 小是 代称）视频，于是我就打开看了，于是就有了接下来的故事～
问题是这样的，最近有同学问关于MySQL 的字符乱码的问题，说从一个数据库到另一个数据库，配置相同，但是为什么这个数据库的中文就是中文，到另一个数据库就是乱码？
数据库往往是系统中的性能瓶颈，所以通常在系统设计中会引入各种各样的缓存机制，以避免频繁访问数据库。另外，数据库由于其重要性，高可用要求也是避免不了的，因为一旦数据库挂了基本上整个系统也就不能使用了。
废话不多说，直接来干货。 APP 目前开发的有些团队还在既有安卓又有IOS再开发，其实这样的团队配置已经过时。现在跨平台打包支持的越来越多，所以团队上可以回头看看你的团队了； 黑完前端我们说说后端流程吧，如下： 第一：服务器代码重0搭建，首先考虑的是用什么语言；现在不管动态语言或者静态型的语言都可以实现服务器与客户端通信；不过选择最好还是自己擅长的语言。 例如， 1 我们选择的是Golang语言开发，开发平台是Windo
大数据技术作为决策神器，日益在社会治理和企业管理中起到不容忽视的作用，美国，欧盟都已经将大数据研究和使用列入国家发展的战略，类似谷歌，微软，百度，亚马逊等巨型企业也同样把大数据技术视为生命线以及未来发
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。 而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。
针对系统运行现状，建立性能基线。将业务指标与性能指标建立起对应关系。这里所说的性能指标包括CPU、MEM、DISK、NET等。在诸多资源中，肯定存在不均衡的情况，短板的资源最有可能成为业务增长后的瓶颈。在具体操作上，可首先确定一个业务高峰时间段，通过监控平台或监控工具收集系统各资源的使用情况。然后依据收集的信息，分析可能的性能短板在哪里。
数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。物联网的本质就是更多采集数据的入口和节点；云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。大数据在如此的社会背景下产生并逐渐发展。接下来，我们具体聊一下大数据的方法与技术。
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？
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这是Dapr的特色项目，具体参见： https://github.com/dapr/test-infra/issues/11 ，在全天候运行的应用程序中保持Dapr可靠性至关重要。在部署真正的应用程序之前，可以通过在受控的混沌环境中构建，部署和操作此类应用程序来实现这种信心。
数据是创立Asana的核心部分，并且每一个团队都依赖他们自己的方式。我们的负责增长的团队依靠事件数据来分析试验结果（对比试验）。我们做很多快速的实验–通常会有很多实验一起跑–让这些互相影响的作用和其他关键度量引导我们需要放弃什么和投入什么。 项目经理，设计师和产品工程师通过分析使用数据来发现不可避免的妥协，比如简洁性对强大性。通过这种方法，我们可以知道什么样的新产品方向能够释放出最多的潜力。 市场部门需要明确在他们的竞争力中的哪个部分能够驱使新用户到Asana。财会部门需要非常可靠的关于总体增长模式的统
在MySQL中对于并发，锁问题总是会有很多值得讨论的地方，但是通常来说，要模拟这些锁或者一些锁的问题需要花点功夫，比如创建多个表，创建大量的数据，然后像调试钟表的秒针一样，让问题刚好复现在哪个时间点上。如果换一个角度，单表来模拟这类而是可以吗，其实是可行的。 今天简单通过单表的测试模拟死锁，事务中的隐式提交（其实可以理解是个bug),间歇锁。 初始化数据 首先的准备工作就是初始化数据，我们创建一个表test,事务隔离级别为默认的RR。 建表语句： create table test( id int
在我们使用mysql和elasticsearch结合使用的时候，可能会有一些同步的需求，想要数据库和elasticsearch同步的方式其实有很多。
摘要、提交人、发现时间、严重程度、优先级、重现步骤、所属模块、测试版本、测试类型、引入阶段、状态
上面的查询语句中，我们使用了select…for update的方式，这样就通过开启排他锁的方式实现了悲观锁。
我们在做数据统计类的测试时，往往需要准备各种源数据，如果是本系统的内部产生的数据，还好处理，但如果是一些对接第三方的数据报表测试，该如何展开呢？本文通过两种常见的场景来做一些分享。
今天分享一期 mysql中 备份之后发生灾难造成数据丢失 那么如何恢复中间的数据呢？
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试：https://tech.meituan.com/test-of-storms-reliability.html），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，
Canal就是一个很好的数据库同步工具。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。
客户在夜间批量执行数据处理时发生了死锁现象，是由不同的会话并发删除数据引起的，这个问题原因是比较简单，但想通过这个案例让大家熟悉如何去排查死锁问题，如何去阅读死锁日志这才是目的。通过模拟用户死锁现象后，死锁日志如下:
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