基于dataX实现多种数据源数据汇聚(一)
在数据中台项目实践过程中，经常需要获取多个部门、多个系统的数据，此时面临多种多样的数据库，如何快速稳定的获取数据，并持续归集到数据中台的数据仓库中，是每个数据中台项目必须解决的问题。本文介绍了我在项目实践过程中，基于dataX实现数据汇聚的一些使用心得，在此和大家分享，希望有所帮助。
基于dataX实现多种数据源数据汇聚(二)
上一篇文章提到在数据中台项目实践过程中，基于dataX实现数据汇聚的一些使用心得，在众多项目中，发现一个趋势，国产数据库的发展趋势，越来越多的企业要求国产化保障核心资产的安全。本章节主要介绍国产数据的安装、连接、与归集的知识。涉及场景的国产数据库如下：
1、达梦
2、人大金仓（后续补充）
3、南大通用（后续补充）
Python 数据可视化的完整指南
Python 数据可视化在数据分析和科学研究中至关重要，它能帮助我们理解数据、发现规律并以直观方式呈现复杂信息。Python 提供了丰富的可视化库，如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Pandas 的绘图功能，使得图表生成简单高效。本文通过具体代码示例和案例，介绍了折线图、柱状图、饼图、散点图、箱形图、热力图和小提琴图等常用图表类型，并讲解了自定义样式和高级技巧，帮助读者更好地掌握 Python 数据可视化工具的应用。
Flink 助力美团数仓增量生产
本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：1、数仓增量生产；2、流式数据集成；3、流式数据处理；4、流式 OLAP 应用；5、未来规划。
浅谈数据同步
数据同步在后端是非常常见的场景，数据同步的稳定性和实时性对业务有非常重要的影响。数据同步的方式主要有全量同步和增量同步两种，本文主要介绍上述两种方式的差异，以及常用的解决方案。
