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DataLakeAnalysis: 使用DataX同步Kafka数据到OSS进行分析

平常业务开发中我们经常有流式数据保存在Kafka里面,这部分数据很多场景也是需要分析的,今天给大家介绍下如果使用DataX把数据从Kafka同步到OSS,保存成对分析友好的Parquet格式,然后利用DLA进行分析的全流程。

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MySQL SQL模式

MySQL服务器可以以不同的SQL模式来进行操作,并且依赖于sql_mode系统变量的值对不同的客户端可以应用这些不同的SQL模式。DBA可以设置全局SQL模式来匹配服务器操作要求,并且每种应用程序可以设置它的会话SQL模式来满足它的要求。

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MaxCompute问答整理之12月

本文是基于本人对MaxCompute产品的学习进度,再结合开发者社区里面的一些问题,进而整理成文。希望对大家有所帮助。

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数据库中间件分片算法之hash

Hash分区算法是一种比较典型而且常用的算法。要使用HASH分区算法需要在rule.xml中定义两个部分。

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今天聊聊怎么给表写入数据

上期给大家将了,如何在交互式分析中高效建表,并构建表索引以及给表设置属性,以期在同等资源情况下,能更快的查询到表数据。今天小编就来为大家讲讲如何把数据写入进表里。

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今天来聊聊怎么给表写入数据

上期给大家将了,如何在交互式分析中高效建表,并构建表索引以及给表设置属性,以期在同等资源情况下,能更快的查询到表数据。今天小编就来为大家讲讲如何把数据写入进表里。

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权威发布!阿里云分析型数据库AnalyticDB 荣膺中国信通院大数据产品评测双料认证

阿里云分析型数据库产品 AnalyticDB for PostgreSQL 获得中国信通院大数据能力评测分析型数据库基础能力和性能双料认证,是迄今为止通过信通院评测认证的最大规模分布式分析型数据库集群,综合评测结果遥遥领先。

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DM7闪回与闪回查询

闪回当用户操作不慎导致错误的删改数据时,非常希望有一种简单快捷的方式可以恢复数据。闪回技术,就是为了用户可以迅速处理这种数据逻辑损坏的情况而产生的。 闪回技术主要是通过回滚段存储的UNDO记录来完成历史记录的还原。

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MaxCompute问答整理之11月

本文是基于本人对MaxCompute产品的学习进度,再结合开发者社区里面的一些问题,进而整理成文。希望对大家有所帮助。

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MySQL 8部分新特性(8.0.17)

参考官方文档,记录了部分我关注的新特性。本文仅仅是大概记录而已,准确描述参考官方文档: MySQL 8.0 Reference Manual 欢迎关注我的《深入理解MySQL主从原理 32讲 》,如下: 数据字典使用事务性存储引擎。

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大表分区改造最佳实践

一个超过4000万的大表RESACTIVEINFO没有分区,将第一列主键ID按照范围分区,采用oracle的interval自动分区技术,做了一个改造,所有的索引均采用本地索引,实践证明性能大大提升,后续的维护也更为方便,以下是具体实施步骤,供参考。

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宜信的105条数据库军规

本文介绍宜信105条数据库使用规范,帮助研发团队评估数据库开发质量,达到尽早发现问题解决问题的目标。

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阿里云大数据产品Dataworks2.0问题排查思路

1.数据同步不支持数据包含换行符n2.PAI节点可以支持TenSorFlow。3.遇到连通性通过,但是配置同步作业或运行时会有超时情况。这种情况通常自定义资源组来做同步。4.正常调用正常但重跑报错报错ODPS-0130071,重新打开窗口重跑流程。

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什么?你还不会使用DataWorks调度?

在DataWorks的强大功能背景的支持下,经过交互式分析加速查询的数据(MaxCompute、实时计算),可以通过HoloStudio直接对接到数据服务、调度等模块,轻松实现大数据的一站式开发对接。今天小编就来为大家讲讲,HoloStudio中的数据如何在Dataworks中实现周期性调度,搬好板...

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PostgreSQL使用表继承实现分区表

PostgreSQL9.6支持基本表的分区。这部分将描述为什么以及如何来实现表分区作为你数据库设计的一部分。 概述 分区指的是将逻辑上一的一个大表分成多个小的物理上的片(子表),分区可以提供以下好处: .在某些情况下查询性能能够显著提升,特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时。

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深度 | 带领国产数据库走向世界,POLARDB底层逻辑是什么?

阿里妹导读:在刚刚结束的乌镇世界互联网大会上,阿里云自主研发的POLARDB云原生数据库当选世界互联网领先科技成果,凭实力站上C位。这个”包管“了北京市每天800万人次的公交出行的下一代分布式数据库到底有多强大?我们请阿里云智能数据库事业部总经理鸣嵩跟大家一起聊聊。

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数据上云,应该选择全量抽取还是增量抽取?

作者:向师富 转自:阿里巴巴数据中台官网https://dp.alibaba.com概述数据抽取是指从源数据抽取所需要的数据, 是构建数据中台的第一步。 数据源一般是关系型数据库,近几年,随着移动互联网的蓬勃发展,出现了其他类型的数据源,典型的如网站浏览日期、APP浏览日志、IoT设备日志从技术实现方式来讲,从关系型数据库获取数据,可以细分为全量抽取、增量抽取2种方式,两种方法分别适用于不用的业务场景 增量抽取 时间戳方式用时间戳方式抽取增量数据很常见,业务系统在源表上新增一个时间戳字段,创建、修改表记录时,同时修改时间戳字段的值。

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