实时数据

涤生大数据

放弃Canal后，我们用Flink CDC实现了99.99%的数据一致性对数据的实时性要求越来越高。传统的离线数仓（T+1）已无法满足业务对秒级响应的需求，而实时数仓和数据湖（Data Lake）架构正成为主流。然而，如何将业务数据库中的变更数据（Insert/Update/Delete）低延迟、高可靠、无侵入地同步到下游系统，一直是构建实时链路的关键挑战。

小红书×云器科技｜增量计算+实时湖仓构建小红书实验数仓生产新范式随着移动互联网内容生态爆发，带来小红书日均千亿级的流量日志增长，与此同时，算法实验迭代的时效要求也在持续提高，传统的数据架构难以在低成本和低延迟之间取得很好的平衡。小红书与云器科技合作，基于增量计算与数据湖技术，以通用增量计算方案构建了一套近实时实验数仓体系。实践显示，该方案在满足实时业务需求的同时，带来了更少的资源投入，更准确一致的数据，更简洁的流批一体链路，更好的查询性能等优势，为后续大范围构建全域近实时数仓体系奠定基础。

Tapdata 钛铂数据

TapData vs Kafka ETL Pipeline：竞争？共存？——企业实时数据策略的正确打开方式企业 IT 架构的演进，从最初的数据孤岛，到集中式数据仓库，再到如今的实时数据驱动架构。在这一过程中，数据的集成（数据源→目标）与数据的计算（数据变化的处理与应用）成为两大核心需求。

【力扣（LeetCode）】数据挖掘面试题0002：当面对实时数据流时您如何设计和实现机器学习模型?面对实时数据流时，机器学习模型的设计与实现需要兼顾低延迟、高吞吐量、动态适应性（应对数据分布变化）和稳定可靠性，核心目标是让模型能实时处理连续数据、快速输出结果，并随数据流演化持续优化。以下从数据处理、模型设计、训练与更新策略、部署与监控四个维度展开具体方案：

数仓报表需要支持历史数据和实时数据的整合的场景要如何处理结合你的需求，需要支持历史数据和实时数据的整合，并支持按时间粒度查询（如今日、本周、本月），这是一个常见的实时+离线混合处理场景。以下是详细分析和推荐方案，帮助你设计一个高效的 ETL 流程来满足这些需求。

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淘宝数据分析——Python爬虫模式♥大数据时代，数据收集不仅是科学研究的基石，更是企业决策的关键。然而，如何高效地收集数据成了摆在我们面前的一项重要任务。

ETLCloud数据集成社区

ETLCloud：实现数据库快速输入输出的利器在当今大数据时代，数据的高效处理和管理成为企业发展的关键。而数据库作为数据存储和管理的核心，其输入输出效率的提升对于企业来说至关重要。ETLCloud数据集成工具，为企业提供了快速、灵活、稳定的数据库输入输出解决方案，极大地简化了数据处理流程，提高了工作效率。

ETLCloud数据集成社区

ETLCloud的应用策略——实时数据处理是关键ETLCloud又称数据集成（DataOps），是RestCloud旗下的一款数据仓库管理工具，通过自动化数据转换和集成来实现企业内部和外部数据的无缝对接，从而帮助企业快速获取准确的数据信息，进而作出正确的业务决策。

我是有底线的