apache如何连接数据库
社区干货
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
> Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点,展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势... 它使用适当的凭据和 API 集成确保与 S3 存储桶的安全身份验证和连接。一旦数据从 AWS S3 中获取,Airflow 会协调数据的转换和加载到 ByteHouse 中。它利用 ByteHouse 的集成能力,根据预定义的模式和数据模型高效地存...
基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理最佳实践|CommunityOverCode Asia 2023
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e6e61480462741628c0a006a373ea731~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926051&x-signature=7xj16x75eMxOM2P%2FOwjUy0Z0qa8%3D) 来源|火山引擎 LAS 团队 文章介绍了基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理的技术原理与最佳实践,包括 **指标管理的常见方式、指标管理的最佳实践、指标管理的实现原理...
深度剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构 |社区征文
本文会从以下几个方面来剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构: - 什么是 EventMesh - 云原生生态下的事件驱动架构模型 - EventMesh 架构 - EventMesh 的相关特性以及应用场景 - 总结回顾 - 未来... 上面这张图我们可以看到 EventMesh 所处的位置就是连接云应用和基础设施的一个中间层, Event Mesh 与 Service Mesh 具有同等的定位,而且它本身支持云原生的部署方式并且可以在 Kubernetes 上运行。Service Mesh ...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Do... 我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Ca...
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申请 Thrift2 连接地址
表格数据库 HBase 版默认提供了 ZK 连接地址,同时也支持 Thrift 多语言访问,Thrift 是 HBase 标准版实例中的一种服务组件,基于 Apache Thrift(多语言支持的通信框架)开发。本文介绍如何通过控制台申请 Thrift2 连接地址。 注意事项表格数据库 HBase 版提供的 Thrift 地址的协议版本为 Thrift2,Thrift 客户端版本需为 v0.13.0。 操作步骤登录 HBase 控制台。 在顶部菜单栏的左上角,选择实例所属的地域。 在实例列表页,单击目标实例...
揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数... 我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Catalog 会...
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
该方案在存储层提供对多流数据的关联能力,旨在解决实时场景下多流 JOIN 遇到的一系列问题。接下来,本文会详细介绍多流拼接方案的背景以及实践经验。# 1. **业务面临的挑战**字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较...
表格数据库 HBase 版-火山引擎
兼容Apache HBase的海量数据库
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
方案在存储层提供对多流数据的关联能力,旨在解决实时场景下多流 JOIN 遇到的一系列问题。接下来,本文会详细介绍多流拼接方案的背景以及实践经验。LAS **业务面临的挑战**=============字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 ...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第... 我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Catalog 会...
使用说明
1 Pulsar 简介Apache Pulsar(以下简称 Pulsar)是一个基于发布/订阅模式,且支持多租户、分布式、云原生的开源高性能消息与流平台,提供消息队列和计算服务,解决服务器间的消息传输与队列问题。 Pulsar 集合了传统消息... 数据库 binlog、服务监控和日志数据等,同时也可以支持实时数仓的中间层结果数据的存储、计算与服务。 3 Pulsar 的基本概念3.1 概览Pulsar 基于发布/订阅模式(publish-subscribe pattern,简称为 pub-sub)构建。在这...
干货|数据湖储存如何基于 Apache Hudi落地企业基建
直接通过流批一体 SQL 运行离线任务。 