Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李劲松/胡争 FLINK FORWARD #ASIA 2020 #1 #2 #3 #4 常见的CDC 为何选择 Flink 如何实时写 未来规划 分析方案 + Iceberg 入读取 FLINK FORWARD #ASIA 2020 ## #1 常见的CDC分析方案 ## 离线 HBase 集群分析 CDC 数据 ↓ ## MySQL 3、通过RegionServer定位HFile，Server的优化和缓存完全用不上。 4、数据格式绑定HFile，不方便拓展到Parquet、Avro、Orc等。 FLINK FORWARD #ASIA 2020 ## Apache Kudu 维护 CDC 数据集 ## MySQL ## 方案评估 优点 1、支持实时更新数据，时效性佳。 2、列存加速，适合OLAP分析。 ## 缺点 1、独立的Kudu集群，比较小众。维护成本高。 等割裂。数据独立，且存储成本不如 S3 / OSS。 3、Kudu的批量扫描不如parquet。 4、不支持增量拉取。 FLINK FORWARD #ASIA 2020 ## MySQL → GQOOP → HVE ## 方案评估 优点 1、流程能工作 2、Hive存量数据不受增量数据影响。 ## 缺点 1、数据不是实时写入； 2、每次数据导致都要 MERGE 存量数据。T+1

Apifox（广州睿狐信息科技有限公司）成立于 2021 年，是一家专注于企业 API 研发管理工具及解决方案的创新企业。围绕 API 全生命周期协同与管理需求，提供 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化测试等核心产品能力，致力于为全球研发团队提高 API 开发与协作效率，节省研发团队的每一分钟，助力企业研发效能升级。 |项目名称|负责人|项目范围|预算分配（万元）|实际支出（ 物联网化 微服务化  数字化转型 数据来源：《Postman 2022 年 API 调查报告》 API 协同人数激增，管理难度加大 据调研，拥有不到 1 年 API 开发经验的人员占比约 17%，远超 2021 年的 4%。多人协同难度系数增加。 上。有此反馈的人员从 2020 年的 40% 上升到 2022 年的 51%。后端开发至少花费 20 小时/周。 多个单点工具混用，体验割裂 传统多个单点工具需要频繁切换，团队花费大量时间在信息一致性对齐上，数据难以复用、认知负荷重、低效且容易引发软件工程事故。 API 放养式开发，资产管理失序 微服务与接口数量激增，API 作为核心软件资产未受到有效管理，缺少一致的定义、分发与治理规范。 API 输出质量差，有损业务竞争力

大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践  IBM $ ^{®} $ ## 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减 开源软件项目，支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集，并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System（用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这 。 ## 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都可以通过这项技术一一实现，从而大幅降低成本并创造新的收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop

Curve元数据节点高可用 • 1. 需求 • 2. 技术选型 • 3. etcd clientv3的concurrency介绍 • 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 • 3.2 Campaign的流程 • 3.2.1 代码流程说明 • 3.2.2 举例说明Campagin流程 • 3.3 Observe的流程 4. MDS使用election模块的功能进行选主 区 4.2.5.1 事件一先发生 4.2.5.2 事件二先发生 4.2.6 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 ### 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds，但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的m 熟知的就是zookeeper和etcd，考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql，用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制：TTL和CAS。TTL(time to live)指的是给一个key设置一个有效期，到期后key会被自

开发调试 Mock.js API 数据Mock 鱼 JMeter API 自动化测试 API 压力测试 前端开发 测试人员 ## 存在问题 API设计者、前端开发、后端开发、测试人员大量重复工作。 可视化程度低、操作不友好。 效率低 多系统 数据不互通 无法团队协作 初学者难以入手，需要大量的学习成本、培训成本。 单机离线使用为主，成员之间无法实时同步数据，无法协作。 。 学习成本高 数据一致性 困难 每次变更，都需要不同角色手动去多套系统修改，维护一致性非常困难。时间久了，不一致性越来越严重，最终不可维护。 ## Apifox = Postman + Swagger + Mock + JMeter  API 设计者 后端开发 API 文档 API 调试 比 Swagger、Markdown 更好用 比 Postman 更强大 前端开发 测试人员 API 数据 Mock API 自动化测试 比 Mock.js 更智能 比 JMeter 更高效 ## 更多特性 ![Image](/uploads/documents/c/4/d/b/c4dbcd0833877aca2fe91dbcd47d672c/p8_2