自带 ETL 的实时数据平台
全球首个基于数据即服务(Data as a Service,简称 DaaS)架构理念、面向 OLTP 业务或场景的企业实时数据服务平台。
行业头部企业均在使用 Tapdata
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Tapdata 数据源 Connector 挑战赛


这是一个面向全体开发者的开源项目贡献回馈活动!您可以选择最为熟悉的数据源类型进行开发贡献,赢取首次现金奖励,并持续享受成果上线后的收益。

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干货直播:如何应对当下实时场景需求?


8月10日(周三)20:00~21:00 为您带来实时数据架构盘点及优劣势解析,推荐观众:开发者、数据工程师、DBA、应用架构师、数据架构师等。

白皮书
干货分享

Tapdata 在数字化疫情场景的最佳实践


防疫任务严峻复杂,如何用好流调、核酸、隔离等防疫数据,张家港市卫健委通过 Tapdata 快速搭建疫情防控数据服务底座,保障防控的前瞻性、及时性、准确性...

Tapdata Live Data Platform - 数据孤岛终结者
Tapdata 是一款基于数据即服务(DaaS)架构理念自主研发的数据平台,可帮助企业无代码快速连接孤岛系统,构建敏捷型的实时数据服务平台,
能够为联机分析处理(OLAP)业务提供实时数据输入,以及为联机事务处理(OLTP)提供亚秒级延时的数据服务。

  • 基于实时同步的数据虚拟化 →
  • 基于 Pipeline 的流式主数据处理 →
  • Push & Pull API Service →





基于实时 CDC 数据同步,作业处理周期实现准实时,无需等待批处理任务,通过数据镜像实现虚拟化,中央化存储避免了对源数据的影响,且满足大并发、毫秒级响应的查询要求。


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通过内建的流处理引擎的计算能力,支持聚合统计、复杂分析、时间窗分析,将数据进行合并、去重、转型,构建成企业的主数据模型层。


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完整的 Data API 开发管理,支持标准 RESTful API 和主动推送。图形化操作、自动生成文档和测试用例,提供完善的权限、监控和分析能力,可横向扩展的高可用架构,支持自助式服务。


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Tapdata 技术白皮书
14000 字详解 Tapdata 技术特性和优势
实时数据采集和同步能力
以实时的方式从各个数据来源,包括数据库,API,队列,物联网等数据提供者采集或同步最新的数据变化。
- 实时 CDC 数据同步,捕获源数据库的数据变化,并在毫秒内更新到目的数据库
- 支持大部分商业和开源的数据库类型,包括关系型和非关系型数据库
- 支持多源异构数据双向同步,自动映射关系型到非关系型
- 定义数据规则,监控和分析所提取的数据质量
实时数据流处理
基于 Pipeline 流式数据处理,以应对基于单条数据记录的即时处理需求,如数据库CDC,消息,IOT事件等。
和传统 ETL 的不同点是,每一条新产生并进入到平台的数据,会在秒级范围被响应,计算,处理并写入到目标表里。
同时,针对于实时分析场景,系统需要提供基于时间窗的统计分析能力,如计算最近一个小时的订单总数,页面点击总数,订单总额,实时计算游戏排行等场景。

实时性
比定时轮询具备更高的实时性,
可达亚秒级延时。

灵活性
基于 MongoDB 实现的统一数据缓存层,支持随时修改模型。
全局模型关联
与 Flink 支持时间窗时间缓存相比,
功能更强大。
支持跨库乱序
将所有数据源汇聚到统一缓存数据层,
然后进行模型合并计算。
可视化开发与建模
无需专业的编程能力,即可完成创建数据同步任务、数据映射与合并、数据建模、数据服务 API 开发等
- 业务人员、数据工程师、数据科学家等均可快速进行数据的开发和使用
- 支持数据流向可视化展现及追溯
- 可随时监控并持续优化数据开发流程
低代码数据发布和实时查询
拖拉拽的方式开发和配置业务需要的 Data API,能够提供毫秒级延迟、大并发的实时交互式数据访问能力,做到真正意义上支持 TP 型业务
- 自动发布、自动生成文档和测试用例
- 完善的、可配置的数据访问权限和机制
- 高可用、可扩展架构设计,应对大并发和大流量的访问
- 支持访问监控和分析能力
- 可为数据需求部门提供基于权限内的自助式主数据访问服务
成功案例
Tapdata 已为多个行业头部客户提供服务,并获得了客户的广泛认可