数据变更捕获技术详解FlinkCDC数据集成框架

轻量高效的数据工具，Seatunnel-1.5.7 算是我最近蛮喜欢的一个版本。灵活、模块化，配置也不复杂，挺适合做多源异构的数据清洗和。 Seatunnel 的核心逻辑其实就是搭建一条“数据流动的高速路”，前面连上数据源，比如 Kafka 或 MySQL，后面接 HDFS、ES 或 HBase，中间插点转换、清洗、过滤啥的，流程就跑起来了，效率还挺高。 1.5.7 的更新也蛮有料的，系统稳定性提升，跑大数据量任务不容易挂。新插件的支持也实用，比如一些新数据库或消息队列直接打通了，省了不少接入工作。 配置这块也更人性化了，config.conf结构清晰了不少，文档也写得更靠谱。嗯，对于初学者友

MongoDB 和 Spark 的结合，简直是大数据领域的绝配。MongoDB作为一个高性能的 NoSQL 数据库，擅长存储和查询非结构化数据，响应速度快，适合需要快速读写的业务场景。而Spark则是一个强大的大数据框架，可以高效地进行批、流、机器学习等多种操作。如果你需要快速大规模的数据，同时又要保持高效的实时存储，MongoDB 和 Spark 联手后，能给你带来超强的性能体验。具体来说，MongoDB能 TB 到 PB 级别的数据，并且支持自动复制，能满足高并发和高可用性需求。而Spark能快速计算大数据集，支持实时流数据，减少了延迟。如果你把这两者结合起来，用 MongoSparkCo

QT框架与SQLite数据库的集成对于开发人员使用Qt进行软件开发至关重要。Qt作为流行的开源C++库，提供了跨平台桌面和移动应用程序的完整工具集。SQLite作为轻量级文件式数据库引擎，常用于嵌入式系统和不需要完整数据库服务器的应用。在集成过程中，使用Qt的QSqlDatabase模块方便地连接和操作SQLite数据库。需要在项目文件(.pro)中添加QT += sql以链接SQLite驱动到应用中。通过调用QSqlDatabase::addDatabase()方法设置数据库连接类型为QSQLITE，指定.db文件路径，并使用open()方法打开连接。之后，使用QSqlQuery类执行SQL

基于 Flink 的小米数据集成方案，算是我最近看到比较成熟的一套实时+离线数据集成架构。小米用 Flink 搞了一整套数据集成引擎，不光支持常见的MySQL、Hive，连Doris、Iceberg也都打通了，扩展性真不赖。 实时+离线一体化调度挺有意思，能自动接管流批作业的调度。你只管写好逻辑，剩下的它来搞定，开发体验省心多了。而且像权限控制、Catalog 注册这些事，它也做得蛮到位的，开发的时候不需要写一堆CREATE TABLE、CREATE CATALOG，省事。 里面提到的Auto Catalog和断点续传机制也实用，是当你对接MySQL的时候，经常会遇到主从切换，这套机制能帮你搞

不同应用中的长度单位统一 在数据集成过程中，经常需要处理来自不同应用的数据，而这些数据可能使用不同的单位或格式表示相同的信息。 以下是一个例子： | 应用 | 长度单位 ||---|---|| 应用 A | cm || 应用 B | inches || 应用 C | mcf || 应用 D | yds | 为了整合这些数据，需要将所有长度单位统一转换为相同的标准，例如厘米 (cm)。

SSIS基础指南作者:Serdar Yegulalp译者：April来源：TT中国。SSIS是SQL Server Integration Services的缩写，是Microsoft SQL Server的一个组件，用于执行数据导入、导出、转换和处理任务。本指南详细介绍了SSIS的基本功能和操作，帮助读者理解如何利用SSIS进行高效的数据集成和处理。

Oracle GoldenGate 是 Oracle 的实时数据集成工具，专门用来企业在数据迁移和复制中遇到的问题。它能支持多种数据源间的双向同步，包括 Oracle、SQL Server、MySQL、DB2 等，不仅能保证数据的一致性，还能做到低延迟的实时复制。你可以在企业面对数据丢失或孤立问题时，使用它来提高业务决策的效率。结合 Oracle Data Integrator（ODI）和 Stream Analytics 等工具，Oracle 为你了一整套完整的方案，帮你打通数据的各种难题。而且，如果你正在考虑云环境下的数据集成，Oracle Cloud Infrastructure（OCI

这篇文章总结了大数据平台常用的技术框架，适合初学者阅读。内容实用且易懂。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。