数据集成

qData 数据中台开源版 1.1.2 版本更新公告：新增 Apache Doris 数据源全面支持，稽查规则与转换组件持续完善在数据中台的实际使用过程中，我们持续关注社区用户的真实反馈与使用场景。本次 qData 数据中台开源版 1.1.2 更新，围绕数据源扩展、数据质量能力增强、数据集成易用性提升三个方向进行了集中优化，并修复了社区中反馈的若干问题。

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Apache SeaTunnel Zeta、Flink、Spark 怎么选？底层原理 + 实战对比一次讲透本文档将深入解析 Apache SeaTunnel 支持的三大执行引擎：Zeta (SeaTunnel Engine)、Flink 和 Spark。我们将从架构设计、核心特性、优缺点对比以及使用方法等多个维度进行详细讲解，帮助你根据业务需求选择最合适的引擎。

不剪发的Tony老师

DataCap：一款开源数据中台软件DataCap 是一款用于数据转换、集成和可视化的集成软件，可以实现多数据源的管理和监控，对数据进行各种操作和转换、制作数据图表等功能。

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保姆级 SeaTunnel 入门！再学不会小编当场表演倒立敲代码欢迎来到 Apache SeaTunnel 的世界！这份文档旨在帮助新手快速了解 SeaTunnel 的核心功能、基本架构，并完成第一个数据同步任务。

谷云科技发布 API × AI 战略：让 AI 从“理解数据”走向“驱动业务能力”过去两年，企业AI在数据分析、智能问答和辅助决策层面不断取得进展，但在真实业务场景中，AI如何安全、可控地参与业务执行，依然是横在企业面前的关键难题。

异步 vs 同步：ETL在任务调度中的架构选择在数据集成与处理领域，任务调度是ETL流程稳定、高效运行的核心环节。面对不同的业务场景与时效要求，如何选择合适的调度方式，直接关系到数据作业的可靠性、资源的利用效率以及运维的复杂度。ETLCloud提供了灵活多样的流程任务调度模式，主要包括同步与异步两大架构方向，涵盖了从即时手动触发到复杂的自动化依赖调度等多种场景。本文将深入解析ETLCloud中几种关键的调度方式，帮助您理解其特点与适用场景，从而根据自身需求做出最适宜的架构选择。

如何用ETL做实时风控？从交易日志到告警系统的实现在当今快速发展的金融行业中，实时风控已成为保障业务安全、提高客户满意度的关键环节。传统的风控系统往往依赖于批量处理数据，难以及时发现和响应潜在的欺诈行为。而通过利用ETL技术，企业可以实现从交易日志到告警系统的实时数据处理，从而有效提升风控效率和准确性。本文将详细介绍如何利用ETL技术实现这一目标。

人大金仓数据库集成实战：ETL 如何解决国产化替代挑战随着企业信息化建设的不断推进，数据来源日益多样化，数据量呈爆发式增长。不同业务系统之间的数据孤岛问题逐渐凸显，严重制约了企业对数据的综合分析和利用。人大金仓数据库作为国内领先的数据库管理系统，以其高性能、高可用性和良好的兼容性，在众多企业中得到了广泛应用。然而，如何将分散在不同系统中的数据高效地集成到人大金仓数据库中，并保持数据的实时同步，成为企业亟待解决的问题。下面将演示如何使用ETLCLoud将其他数据库数据集成到人大金仓。

qData 数据中台商业版整库同步全面上线，让数据同步真正“省心、省力、省出错”在数据工程中，“数据同步”一直是最让人心累的工作之一：表多、脚本复杂、流程繁琐、不透明、不稳定…… 本次 qData 数据中台商业版的大更新，正是为了解决这些长期困扰一线工程师的痛点。

神州通用数据库的 ETL 集成方案：兼容性与性能实战在数字化时代，数据已经成为企业的重要资产，而神州通用数据库它以其卓越的兼容性和出色的性能，为企业数据管理提供了强大的支持。采用了先进的数据库内核技术和优化算法，能够高效处理大规模数据，支持高并发访问，满足企业级应用对性能的严格要求。它在事务处理、查询优化、数据存储等方面都进行了深度优化，确保在各种复杂场景下都能提供稳定、高效的性能表现。本文将详细阐述如何利用ETLCloud企业级数据集成平台，实现神州通用数据库数据同步到mysql数据库。

集成技术如何支撑“双十一零售高峰”？每年“双十一”，不仅是一场消费狂欢，更是对零售系统稳定性与性能的考验。从品牌旗舰店、第三方电商平台，到直播间、线下门店，全渠道零售系统同时爆发，订单、库存、支付、物流、会员数据在短时间内呈几何级增长。面对瞬时高并发流量，企业能否平稳“迎峰”，已超越营销层面，成为检验其系统集成与数据协同能力的关键标尺

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结项报告完整版 | Apache SeaTunnel支持metalake开发过去两周，我们对开源之夏活动中表现优异的开发者们进行了简单的采访，初步粗略地了解了一下他们的开发过程和心得体会。今天，我们将通过同学们的完整结项报告，深入了解项目的开发技术细节，希望能够帮助大家更好地了解 Apache SeaTunnel 项目的最新进展。

Apache SeaTunnel 支持 Metalake 开发了！避免任务配置敏感信息暴露今年的开源之夏活动已接近尾声，Apache SeaTunnel 社区的开发者们在经过漫长的开发过程也都收获了自己的成果。上周，我们通过文章《巾帼力量助力 Flink 引擎 CDC 源模式演进》分享了董嘉欣同学的开发故事，今天，让来看看另一位同学——来自上海交通大学软件工程专业的吴天宇，在本次活动中是如何完成开发任务的吧！

不剪发的Tony老师

Starlake：一款免费开源的ETL数据管道工具Starlake 是一款免费开源的 ETL 数据管道编排工具，可以通过声明式的配置方法（YAML、SQL）简化数据处理流程。

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从小时级到分钟级：多点DMALL如何用Apache SeaTunnel把数据集成成本砍到1/3？作者 | 贾敏多点DMALL 资深大数据研发工程师贾敏，多点 DMALL 资深大数据研发工程师，主导公司核心数据集成平台架构设计与 LakeHouse 的技术落地。拥有丰富的大数据平台架构经验，长期专注于PB 级数据实时同步、数据湖建设以及 Spark 计算引擎性能调优等主流大数据技术领域。作为 Active Contributor，持续在多个开源项目如 Apache Spark、Apache Iceberg、Apache Amoro (incubating) 、Volcano、Flink CDC 、A

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（三）数仓人必看！ODS 到 DWS 各层设计规范全解析，含同步/存储/质量核心要点《新兴数据湖仓设计与实践手册·数据湖仓建模及模型命名规范（2025年）》由四篇递进式指南组成，以“模型架构—公共规范—分层规范—命名规范”为主线，系统构建可演进、可治理、可共享的现代数据湖仓。

零售行业全渠道应如何与零售后端系统集成？一、什么是全渠道零售的后端集成？二、零售全渠道与后端系统集成的 5 种场景集中处理来自电商平台、门店、社交媒体的订单。

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从日志到告警，带你用好 SeaTunnel 的事件监听能力在数据集成任务日益复杂的今天，如何实时掌握作业执行过程中的关键事件，并基于这些事件触发后续逻辑处理，已经成为企业构建数据平台时不可或缺的一环。Apache SeaTunnel 从 2.3.0 开始引入了全新的事件监听机制（Event Listener），为用户提供了灵活的钩子体系，助力构建更智能、更具业务驱动的数据集成流程。

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MySQL 数据同步至 S3file，并接入 Hive 访问：SeaTunnel 实践指南作者 | 番兄如何借助 Apache SeaTunnel 将 MySQL 数据高效同步至 S3file？本文详述的步骤已全部通过测试验证，适用于构建基于对象存储的数据中台场景，具备部署灵活、扩展性强等优势，对有 MySQL 到 S3 数据集成需求的用户具有较高的参考价值，点赞、收藏学习吧！