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  • 提交了问题 2021-12-16

    云原生消息服务所提及的“云原生”是指什么?

  • 提交了问题 2021-12-16

    云进化历史图是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-16

    PC 端在哪里登录就可以在浏览器中体验 RocketMQ在线可交互教程?

  • 提交了问题 2021-12-16

    《云原生消息队列 Apache RocketMQ》包含了哪些内容?

  • 提交了问题 2021-12-16

    《云原生消息队列 Apache RocketMQ》在哪下载?

  • 提交了问题 2021-12-16

    《云原生消息队列 Apache RocketMQ》讲了什么内容?

  • 提交了问题 2021-12-11

    上云后用采业务系统使用的关系库主要是 PolarDB-X,如何进行数据拆分比较合适?

  • 提交了问题 2021-12-11

    对于全量采集类数据,是存储在MaxCompute中,还是列数数据库中,或者PolarDB-x中?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统数据库解决方案中所提及的“SG168”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统数据库解决方案中所提及的“数据召测”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统数据库解决方案中所提及的“日冻结数据”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统数据库解决方案中所提及的“台区”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统数据库解决方案中所提及的“HPLC”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统数据库解决方案中所提及的“智能电表”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    PolarDB-X 和 ADB 都 能 提供在线查询能力,两者有什么差别?应用如何区分?

  • 提交了问题 2021-12-11

    上云以后,业务应该如何使用 MaxCompute、PolarDB-X、ADB、列式数据库等不同存储?

  • 提交了问题 2021-12-11

    如何实现传统数据库的数据(实时数据 + 档案)实时上云?

  • 提交了问题 2021-12-11

    根据用采业务需求,对数据入库主要有哪些考虑?

  • 提交了问题 2021-12-11

    在用采数据入库的场景下主要有哪些场景特征?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统会涉及到哪些数据?

  • 提交了问题 2021-12-11

    针对用电信息采集和主站应用系统的显著特点需要着重解决什么样的问题?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统具有什么显著特点?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统数据库解决方案的技术架构图针对每个场景所能实现的功能有哪些?

  • 提交了问题 2021-12-11

    基于对用采系统总体架构的分析,在采用阿里云数据中台的基础上,技术架构图是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统数据库解决方案的主要架构有几个部分?

  • 提交了问题 2021-12-11

    用电信息采集和主站应用系统数据库解决方案是在什么背景下提出的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    电力用采系统的现状如何?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中所提及的“TPS”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中所提及的“HA切换”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中所提及的“RTO”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    针对特步客户的业务痛点和整体技术架构是什么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的大促弹性升降配解决方案具有哪些优势?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的PolarDB 快速弹升架构图是什么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的大促弹性升降配解决方案架构是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的业务报表加速解决方案具有哪些优势?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的业务报表加速解决方案的操作流程及关键步骤是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的业务报表加速解决方案架构是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的业务报表加速解决方案包括哪些内容?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的新开门店和新业务渠道接入解决方案具有哪些优势?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的亿级订单以及千家门店支撑解决方案具有哪些优势?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的PolarDB-X 数据库平滑扩容流程是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案中的PolarDB-X 计算节点升降配流程是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    PolarDB-X 数据库的架构是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    上下游数据打通解决方案的架构是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案的整体业务架构是怎么样的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业数据库解决方案是在什么样的背景下提出的?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业典型业务场景所提供数据库解决方案有哪些优势?

  • 提交了问题 2021-12-11

    服饰行业典型业务场景包括哪些方面?

  • 提交了问题 2021-12-11

    异地多活与传统容灾方案中所提及的“单元闭环”是什么意思?

  • 提交了问题 2021-12-11

    异地多活与传统容灾方案中所提及的“数据质量”是什么意思?

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  • 回答了问题 2022-01-20

    Flink CDC + JDBC Connector 同步方案中功能测试有哪些?

    如图所示: 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    《Flink CDC:新一代数据集成框架》这本书可以在哪里下载?

    下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    Flink CDC中的CDC是什么意思?

    CDC 的全称是 Change Data Capture ,在广义的概念上,只要是能捕获数据变更的技术,我们都 可以称之为 CDC 。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    目前通常描述的 CDC 技术是指什么?

    目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更,是一种用于捕获数据库中 数据变更的技术。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    CDC 技术的应用场景有哪些?

    CDC 技术的应用场景非常广泛: 1.数据迁移:常用于数据库备份、容灾等; 2.数据分发:将一个数据源分发给多个下游,常用于业务解耦、微服务; 3.数据采集:将分散异构的数据源集成到数据仓库中,消除数据孤岛,便于后续的分析。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    目前业界主流的 CDC 实现机制可以分为哪几种?

    目前业界主流的 CDC 实现机制可以分为两种: 1.基于查询的 CDC; 2.基于日志的 CDC。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    基于查询的 CDC技术包括什么内容?

    基于查询的 CDC: 1.离线调度查询作业,批处理。依赖表中的更新时间字段,每次执行查询去获取表中最新的数据; 2.无法捕获删除事件,从而无法保证数据一致性; 3.无法保障实时性,基于离线调度存在天然的延迟。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    基于日志的 CDC技术包括什么内容?

    基于日志的 CDC: 1.实时消费日志,流处理。例如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更,可以把 binlog 文件当作流的数据源; 2.保障数据一致性,因为 binlog 文件包含了所有历史变更明细; 3.保障实时性,因为类似 binlog 的日志文件是可以流式消费的,提供的是实时数据。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    对比常见的开源 CDC 方案可以发现哪些内容?

    发现以下内容: 1) DataX 不支持增量同步,Canal 不支持全量同步。虽然两者都是非常流行的数据同步工具,但在场景支持上仍不完善。 2) 在全量+增量一体化同步方面,只有 Flink CDC、Debezium、Oracle Goldengate 支持较好。 3) 在架构方面,Apache Flink 是一个非常优秀的分布式流处理框架,因此 Flink CDC 作为Apache Flink 的一个组件具有非常灵活的水平扩展能力。而 DataX 和 Canal 是个单机架构,在大数据场景下容易面临性能瓶颈的问题。 4) 在数据加工的能力上,CDC 工具是否能够方便地对数据做一些清洗、过滤、聚合,甚至关联打宽?Flink CDC 依托强大的 Flink SQL 流式计算能力,可以非常方便地对数据进行加工。而Debezium 等则需要通过复杂的 Java 代码才能完成,使用门槛比较高。 5) 另外,在生态方面,这里指的是上下游存储的支持。Flink CDC 上下游非常丰富,支持对接MySQL、PostgreSQL 等数据源,还支持写入到 TiDB、HBase、Kafka、Hudi 等各种存储系统中,也支持灵活的自定义 connector。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    Flink 有哪两个基础概念?

    Flink 有两个基础概念:Dynamic Table 和 Changelog Stream。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    Flink 中的Dynamic Table基础概念是什么意思?

    Dynamic Table 就是 Flink SQL 定义的动态表,动态表和流的概念是对等的。参照上图,流可 以转换成动态表,动态表也可以转换成流。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    Flink 中的Changelog Stream基础概念是什么意思?

    在 Flink SQL 中,数据在从一个算子流向另外一个算子时都是以 Changelog Stream 的形式, 任意时刻的 Changelog Stream 可以翻译为一个表,也可以翻译为一个流。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    联想 MySQL 中的表和 binlog 日志会发现MySQL 数据库有什么?

    联想下 MySQL 中的表和 binlog 日志,就会发现:MySQL 数据库的一张表所有的变更都记录在 binlog 日志中,如果一直对表进行更新,binlog 日志流也一直会追加,数据库中的表就相当于 binlog 日志流在某个时刻点物化的结果;日志流就是将表的变更数据持续捕获的结果。这说明 Flink SQL 的 Dynamic Table 是可以非常自然地表示一张不断变化的 MySQL 数据库表。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    RowData 中的元数据 RowKind包括哪些类型?

    每条 RowData 都有一个元数据 RowKind,包括 4 种类型, 分别是插入 (INSERT)、更新前镜 像 (UPDATE_BEFORE)、更新后镜像 (UPDATE_AFTER)、删除 (DELETE),这四种类型和数据库 里面的 binlog 概念保持一致。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    Debezium 数据结构中的op 字段包括哪些内容?

    Debezium 的数据结构,也有一个类似的元数据 op 字段, op 字段的取值也有四种,分别 是 c、u、d、r,各自对应 create、update、delete、read。对于代表更新操作的 u,其数据部 分同时包含了前镜像 (before) 和后镜像 (after)。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    传统 CDC 的 ETL 分析链路是怎么样的?

    如图所示: 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    传统的基于 CDC 的 ETL 分析中用的是什么数据采集工具?

    传统的基于 CDC 的 ETL 分析中,数据采集工具是必须的,国外用户常用 Debezium,国内用户常 用阿里开源的 Canal,采集工具负责采集数据库的增量数据,一些采集工具也支持全量数据同步。 采集到的数据一般输出到消息中间件如 Kafka,然后 Flink 计算引擎再去消费数据并写入到目的端, 目的端可以是各种数据库、数据仓库、数据湖和消息队列。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    Flink CDC 的 ETL 分析流程是怎么提出来的?

    Flink 提供了 changelog-json format,可以将 changelog 数据写入离线数仓(如 Hive); 对于消息队列(如 Kafka),Flink 支持将 changelog 通过 upsert-kafka connector 直接写入 Kafka 的 compacted topic。在思考是否可以使用 Flink CDC 去替换上图中虚线框内的采集组件和消息队列,从而简化 分析链路,降低维护成本。同时更少的组件也意味着数据时效性能够进一步提高。答案是可以的, 于是就有了基于 Flink CDC 的 ETL 分析流程。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    使用了 Flink CDC后有哪些优势?

    在使用了 Flink CDC 之后,除了组件更少,维护更方便外,另一个优势是通过 Flink SQL 极大地 降低了用户使用门槛。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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  • 回答了问题 2022-01-20

    基于 Flink CDC 的 ETL 分析图是什么样的?

    如图所示,这个例子是通过 Flink CDC 去同步数据库数据并写入到 TiDB,用户直接使用 Flink SQL 创建了产品 和订单的 MySQL-CDC 表,然后对数据流进行 JOIN 加工,加工后直接写入到下游数据库。通过一 个 Flink SQL 作业就完成了 CDC 的数据分析、加工和同步。 资料来源:《Flink CDC:新一代数据集成框架》,下载链接:https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。
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