1 目前当前版本实现了如下功能：(1)低代码简单配置完成数据比对核心功能(2)数据量级比对、数据一致性比对2 系统功能演示2.1系统主页(系统功能和技术栈介绍)2.2数据库配置信息页面(目前已经实现了MySQL、Hive)2.3 job配置信息页面(选择数据源和表以及主键和对比字段)对比结果页面展示(量级对比、一致性对比)3 后续开发计划:(1)差异case发现(2)数据指针探测----枚举值探测
1背景&现状在大数据领域也已经工作了多年，无论所待过的大公司还是小公司，都会遇到集群升级迁移过程中据搬迁等相关工作，经常会碰到搬迁之后，搬迁的数据是不是能对的上呢？两边数据究竟是不是一致的呢？如果不一致，那又有哪些差异呢？能不能更快地找到差异解决问题呢？之前经常每个开发的同学自己写一些SQL 脚本进行去比对的，而且也没有一个评估标准。这样的话效率比较低下。其实在《阿里巴巴大数据之路》这本其
1数据探针产生的背景在数据开发和接入的过程中，数据开发人员接到一个需求或者一条新的业务线可能需要搭建数仓，做数据处理，然后提供一些指标数据给到需求方，如果是你这边会怎么开始呢？直接开干？抽表，清洗，分层，建模？然后发现做完之后，怎么数据各种不对，取不到想要的数据，比如说：业务上说明明一个字段为空比例非常少(1%以内)，但是加工出来的数据问题非常多？比如说：空值占比接近30%，然后报表显示的结果就各
1背景介绍在日常数据研发工作中，我们会遇到如下常见场景问题，其一为：数据测试人员要对产出多表的一致性进行检测，其二为：数据对账体系，如资金流和订单数据要保持一致，其三为：数据模型迁移过程中，要对迁移前后的数据进行对比，其四为：数据存储在不同库中，例如A存储到ODPS，B存储到ADB，其中AB库中数据必须要保持一致。如上述4种常见问题，我们需要一套能界面交互（勾选或低代码交互）、离线核对、实时核对、
1.背景&现状在大数数据开发过程中，经常会遇到数据迁移或者升级的工作，或者不同的业务方根据需求加工了一下数据，但是认为两边的数据还是一样，因此会出现需要去手动比对数据。那两边数据究竟是不是一致的呢？如果不一致，那又有哪些差异呢？如果没有平台的话，需要手动写一些SQL 脚本进行去比对的，而且也没有一个评估标准。这样的话效率比较低下。《阿里巴巴大数据之路》这本其实有提到这样一个平台，但是由于没
1、前言HiveServer2 属于 Hive 组件的一个服务，主要提供 Hive 访问接口，例如可通过 JDBC 的方式提交 Hive 作业，HiveServer2 基于 Java 开发，整个服务运行过程中，内存的管理回收均由 JVM 进行控制。在 JVM 语言中的内存泄漏与 C/C++ 语言的内存泄漏会有些差异，JVM 的内存泄漏更多的是业务代码逻辑错误引起大量对象引用被持有，导致多次 GC
1、 4lw 与信息泄露问题概述最近有个客户在扫描安全漏洞时，反馈 ZOOKEEPER 存在信息泄露问题,即：ZooKeeper默认开启在2181端口，在未进行任何访问控制情况下，攻击者可通过执行envi命令获得系统大量的敏感信息，包括系统名称、Java环境；大家可以通过 telnet zk-ip zk-port 和 envi 等 4lw复现该问题2、 4lw 与信息泄露问题分析与解决客户反馈的信
在深入学习大数据平台技术之前，需要对大数据平台的整体架构有一定的了解。本文将以目前主流的Lambda架构来介绍大数据平台的整体架构。大数据平台的架构还有另一种实现形式，即Kappa架构。Kappa架构的核心思想是使用流处理取代批处理，因此Kappa架构在处理离线数据时将会显得力不从心。基于这样的原因，目前大数据平台的主流架构依然是Lambda架构。大数据平台的总体架构可以分为五层，分别是：数据源层
1.Solr5.2.1安装1.1 Solr版本要求必须是5.2.1，见官网1.2 Solr下载：http://archive.apache.org/dist/lucene/solr/5.2.1/solr-5.2.1.tgz1.3 解压solr-5.2.1.tgz到/opt/module/目录下面 [kris@hadoop2 module]$ tar -zxvf solr-5.2.1.tgz -C
为什么说 CDC 是SeaTunnel平台中的一个重要功能特性？今天这篇文章跟大家分享一下 CDC 是什么？目前市面上的 CDC 工具现有的痛点有哪些？SeaTunnel面对这些痛点设计的架构目标是什么？另外包括社区的展望和目前在做的一些事情。总体来说，市面上已经有这么多 CDC 工具了，我们为什么还要重复去造一个轮子？带着这个疑问，我先给大家简要介绍下 CDC 是什么！ CDC 的全称是 Cha
1. 实时需求日趋迫切目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切， 需要实时数仓的能⼒来赋能 。传统离 线数仓的数据时效性是 T+1，调度频率以天为单位，⽆法⽀撑实时场景的数据需求 。即使能将调度频率设置成⼩时，也只能解决部分时效性要求不高的场景，对于实效性要求很高的场景还是⽆法优雅的⽀撑 。因此实时使&n
1.Azure Data Lake StoreThe Azure Data Lake Store destination writes data to the Microsoft Azure Data Lake Store. You can use the Azure Data Lake Store destination in standalone and cluster batch pipel
1.Amazon S3The Amazon S3 destination writes data to Amazon S3. To write data to an Amazon Kinesis Firehose delivery system, use the Kinesis Firehose destination. To write data to Amazon Kinesis Stream
1. 基本概念1.1 什么是注册中心？注册中心主要有三种角色：服务提供者（RPC Server）：在启动时，向 Registry 注册自身服务，并向 Registry 定期发送心跳汇报存活状态。服务消费者（RPC Client）：在启动时，向 Registry 订阅服务，把 Registry 返回的服务节点列表缓存在本地内存中，并与 RPC Sever 建立连接。服务注册中心（Registry）：
DestinationsA destination stage represents the target for a pipeline. You can use one or more destinations in a pipeline.You can use different destinations based on the execution mode of the pipeline.
1.1.DirectoryThe Directory origin reads data from files in a directory. The origin can use multiple threads to enable the parallel processing of files.The files to be processed must all share a file n
1.Amazon S3The Amazon S3 origin reads objects stored in Amazon S3. The object names must share a prefix pattern and should be fully written. To read messages from Amazon SQS, use the Amazon SQS
1.OriginsAn origin stage represents the source for the pipeline. You can use a single origin stage in a pipeline.You can use different origins based on the execution mode of the pipeline.In standalone
1.File TailThe File Tail origin reads lines of data as they are written to an active file after reading related archived files in the same directory. File Tail generates a record for each line of data
1.Data Formats1.1.Data Formats OverviewData formats - such as Avro, JSON, and log - are methods to encode data that adhere to generally accepted specifications.The way that stages process data can be
1.1. Pipeline Designer UIThe following image shows the Pipeline Designer UI when you configure a pipeline: AREA/ICONNAMEDESCRIPTION1Pipeline canvasDisplays the pipeline
udf也称作user define function，即用户自定义函数，是一个统称，主要分为三类操作单个数据行，产生单个数据行 ---- udf操作单个数据行，产生多个数据行作为一个表输出 ---- udtf (table)操作多个数据行，产生一个数据行 ---- udaf(aggregate)https://cwiki.apache.org/confluence/displa
1.功能介绍 metabase是一款开源的BI分析工具，开发语言clojure+React为主、也有高阶的收费版。 官网：https://www.metabase.com/ 可以利用Metabase进行数据分析，数据可视化，报表生成等。开源地址：https://github.com/metabase/metabase官网学习地址：https:/
1、DataSophon是谁开源的？国内某大厂2、DataSophon想干嘛？致力于快速实现部署、管理、监控以及自动化运维大数据服务组件和节点的能力，帮助您快速构建起稳定，高效的大数据集群服务。3、DataSophon是什么？DataSophon是致力于自动化监控、运维、管理大数据基础组件和节点的，帮助您快速构建起稳定，高效的大数据集群服务。4、DataSophon都有哪些特性？极易部署,1小时可
1、概述在大数据领域，肯定有很多小伙伴跟笔者一样为了让生产中数据执行速度更快、性能更高而去使用Spark，当我们用Spark程序实现功能开发并使程序正常稳定运行起来的时候，一定是非常有成就感的；但是随着数据量的增加以及需求的完善，我们就开始关注我们这个程序能否做到在运行起来的时候让数据查询更快、让页面响应更快、尽可能的节省空间占用率；而前面提到这些"美好的设想"其实是由很多方面决定的，由很多部分组
1、简介DataSophon是近日开源的一款国产自研大数据管理平台，致力于快速实现部署、管理、监控以及自动化运维大数据服务组件和节点的能力，帮助你快速构建起稳定、高效的大数据集群服务。2、主要有以下特性:极易部署，1小时可完成300节点的大数据集群部署 国产化兼容，兼容ARM服务器和常用国产化操作系统 监控指标全面丰富，基于生产实践展示用户最关心的监控指标 灵活便捷的告警服务，可实现用户自定
1 数据集成概览在对数据集成做概论之前，首先我们要提出一个问题，什么是数据集成？ 从字面意义上来讲，数据集成就是把不同来源格式以及特点性质的数据在逻辑上或者物理上有机地进行集中，从而为企业提供全面的数据共享。企业可以通过高度集中的数据快速做出一系列的分析和决策，从而实现数据利用的价值。实际上，一家公司每个业务部门负责的业务线是不一样的，每个业务部门每天都在产生数据，如果把这些数据做有效的
1、配置文件创建及导出1.1 src/resources/application.properties创建1.2 将application.properties文件移到服务器或者本地。2、文件配置读取类编写 示例如下：import java.util.Properties object PropsApp { //TODO 配
1、Oozie介绍官网首页介绍：http://oozie.apache.org1.1 Oozie是一个管理 Apache Hadoop 作业的工作流调度系统。1.2 Oozie的 workflow jobs 是由 actions 组成的 有向无环图(DAG)。1.3 Oozie的 coordinator jobs 是由时间 (频率)和数据可用性触发的重复的 workflow jobs
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