数据湖 Iceberg

目前比较流行的开源数据湖 Iceberg。 数据湖是一个用于存储结构化和非结构化数据的集中式数据存储库,它可以存储各种类型的数据,包括传统的关系型数据、半结构化数据、非结构化数据等。数据湖的主要特点是具有高度的灵活性和可扩展性,能够方便地进行数据的存储和处理。 相比之下,传统的数据仓库主要用于存储结构化数据,它们通常采用关系型数据库进行存储和管理。数据仓库的主要特点是具有高度的规范化和结构化,能够保证数据的准确性和一致性。但是,数据仓库的缺点在于它们不够灵活,无法存储和处理非结构化或半结构化数据,而且难以进行扩展和升级。 数据湖相比数据仓库的优势主要有以下几点: 1. 存储不受限制:数据湖可以存储各种类型的数据,包括传统的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等。这使得数据湖更加灵活,适用于不同类型和规模的数据存储需求。 2. 处理速度更快:数据湖通常采用分布式存储和计算技术,能够实现高速数据处理和分析。而传统的数据仓库则往往需要进行多次数据转换和计算,导致处理速度较慢。 3. 成本更低:数据湖通常采用开源技术,如Hadoop、Spark等,成本相对较低,而传统的数据仓库
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Flink CDC 组件

Flink CDC(Change Data Capture)组件是 Apache Flink 的一个重要组成部分,它提供了一种轻松实现数据流变更捕获和同步的方法。在大数据领域,CDC是一个非常常见的技术,因为它能够帮助我们实现数据在不同系统之间的同步和数据的实时处理。 Flink CDC组件的工作原理是通过捕获源数据系统的变更日志,将其转化为数据流并进行实时处理。这个过程可以在不影响源系统的情况下进行,因为CDC组件只是读取源系统的日志,而不会对源系统进行写操作。 Flink CDC组件的优点在于它可以支持多种数据源,包括关系型数据库(如MySQL,Oracle等)和NoSQL数据库(如MongoDB,Cassandra等)。此外,它还能够支持多种数据格式,如JSON,CSV等。 使用Flink CDC组件可以实现实时的数据同步和数据流处理。例如,我们可以使用CDC组件将MySQL数据库中的数据同步到Kafka,然后使用Flink进行实时数据处理。这样就可以实现数据的实时同步和处理,从而提高数据的效率和准确性。 Flink CDC组件内置了以下几个组件: 1. Source
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Kettle工具使用

最近使用了Kettle这款ETL工具、对于多数据源进行数据之间的同步,迁移,转换,修正等功能进行了解与使用。 Kettle-水壶、顾名思义就是把各种数据源中的表数据都当做水流、从多个水流汇总、分流、解析的工具。它是一款开源的数据集成工具,它提供了丰富的数据处理功能,包括数据抽取、转换和加载(ETL)等。Kettle的核心是一个基于图形化界面的设计工具,用户可以通过简单的拖拽和连接操作来构建数据处理流程。Kettle还提供了强大的数据处理引擎,支持多线程和分布式处理,可以高效地处理大规模数据。同时,Kettle还支持多种数据来源和目标,包括关系型数据库、文件、Web服务等,可以方便地与各种数据源进行集成。Kettle还提供了丰富的插件机制,用户可以自定义开发插件,扩展Kettle的功能。总之,Kettle是一款功能强大、易用性好、可扩展性强的数据集成工具,广泛应用于数据仓库、商业智能、数据分析等领域。 无需任何编程、只需要手动拖动配置组件。即可完成复杂的数据处理功能。Kettle对于CDC层面来说,是基于查询的方式进行数据的读取与转换,适合一次性的数据迁移与转换。不能用于实时性要求较
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随心笔记

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