数据系统管理模板

Tapdata 数据源 Connector 挑战赛（第一届）火热进行中！积累开发经验，瓜分28万现金大奖，我们在这里，等一个热爱技术的你！

释放实时数据平台能量，助力 IT 人效升级和业务增长。

随着云计算技术的发展，计算平台的能力得到了大幅度提升，提供了更高效、更安全、更灵活的计算和存储资源。云原生数仓开始收获关注。本文将以 Databend 为例，重点展示如何实现数据快速同步至新一代云原生数仓。

我们在使用 Tapdata Cloud 的过程中，难免会遇到任务报错的情况，这时我们应当如何处理呢？Tapdata Cloud 智能小助手最新上线的【授权系统自动分析】功能会是个值得推荐的选择。

Tapdata 最新专栏《Tapdata 功能菜单》来啦。每期一个新功能或新特性，为大家讲解功能亮点，快速展示相关操作配置及注意点。本期内容围绕「微信告警」展开， 将和大家一同体验邮件、短信通知外的及时告警快捷新模式。

Tapdata Cloud 自初版公测以来，已累积10,000+ 注册用户。2月28日 19:30，Tapdata CTO 在线讲解 Tapdata Cloud V3 的全谱系功能特性，辅以版本对比与经典场景演示，为大家送上最全面的版本升级指南。

如今，数据正以极大量级、极细颗粒度、极高时效性、极智能方式影响着企业运作，为了从海量数据中获取有价值的洞察，基于 ClickHouse 的实时数仓方案开始成为很多企业的选择。本文将演示如何快速将数据向 ClickHouse 同步。

数据规模仍在持续扩大的今天，越来越多的企业开始把目光投注到云数仓 BigQuery 之上，希望借其运行大规模关键任务应用，从而达到优化运营、改善客户体验并降低总体拥有成本的目的。本文将演示如何快速将数据向 BigQuery 同步。

在内、外部开发者的合力之下，过去一年 Tapdata 新增数据源近20个，实现了60+数据源的接入能力。一个人可以走得很快，一群人可以走得更远，2023年期待与您共创更受欢迎的开源项目。

一个良好的开源生态具有哪些特征？开源与商业一定是对立的吗？开源产品应该如何做好商业化？Tapdata 创始人兼 CEO 唐建法出镜“阿里云大咖说”，与阿里云数据库开源负责人惊玄对话数据技术的开放生态。

作为现代数据栈时代的核心，数仓在企业数字化转型过程中扮演着极为重要的角色。如何在不影响原有业务的前提下，提高数据交付实时性，简化数据入湖入仓架构？三步快速稳定实现数据实时入湖入仓，登录 Tapdata Cloud 3.0 内测版立即体验→

近日，Tapdata 首席架构师杨庆麟在直播活动中，从当下制造行业的企业数据现状和根本痛点切入，结合半导体和汽车制造案例实践，深度分享了实时数据赋能制造的价值及其背后的技术架构。本文为要点回顾。

海量结构化数据存储、查询、实时分析压力当前，Tapdata 联合阿里云数据库 Tablestore，带来低成本、高效的解决方案。如何三步快速实现数据导入 Tablestore，登录 Tapdata Cloud 3.0 内测版立即体验→

制造行业的企业数据现状和根本痛点是什么？Tapdata 将如何帮助制造企业解决数据实时性问题，继而提升产能、实现运营优化？又有哪些成功案例可以参考？12月7日 19:00，我们线上见！

Tapdata Agent 一键自动部署在阿里云计算巢，数据上云、云内/跨云同步和迁移更流畅。计算巢资源支持免费试用，登录 Tapdata Cloud 3.0 内测版立即体验→

Tapdata Cloud 商用版本即将发布，更稳定、更易用，SLA保障您安心上生产！文末附产品内测报名通道。

今年年初，Tapdata 入选阿里云首期云原生加速器，开始携手阿里云共建云原生行业新生态；8月，获阿里云首批产品生态集成认证，与阿里云正式在产品层面展开合作，加速云原生落地，自此，Tapdata 与阿里云形成稳定的生态合作伙伴关系。本期内容为阿里云对话 Tapdata 创始人 TJ。

如今，数据的时效性会真正影响到一个企业的生存。一直以来，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务，都是企业数据资源的重点应用场景。但分析型业务并不是企业的全部，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析以及越来越多的交互型业务场景，更是企业的核心命脉。

近年来，一批新的开源许可证的出现，在社区内引发了一些激烈的讨论。从争论的角度主要分为两大阵营：原教旨主义和实用主义。本文将重点谈谈关于这些争论的思考与实践。

自开源以来，Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区，在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础文档之外，一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档，真正实现快速上手、深度参与，即刻开启实时数据新体验，我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。

8月10日（周三）20:00，Tapdata 直播间与您相约。Tapdata 首席架构师杨庆麟（Arthur）在线讲解当下实时场景的真实诉求，从历史技术架构纵向对比，到新一代解决方案深度剖析，详细梳理有关“实时数据技术”的历史与现在。

Tapdata Live Data Platform 是新一代的实时数据平台，通过把企业核心数据实时集中到中央化数据平台的方式并通过API 或者反向同步方式，为下游的交互式应用，微服务或交互式分析提供新鲜实时的数据。开发者、数据工程师、DBA、应用架构师、数据架构师等都是 Tapdata 的核心用户群，并拥有诸多典型的应用场景......

Tapdata Live Data Platform 发布会演讲精华总结+直播回放！阅读文章详情，获取首批体验官专属权益！时代为何需要一个全新的实时数据架构？Tapdata 技术架构有何优势和特性？Tapdata 的开源路线图又是怎样？

上一个十年，最主流的大数据平台主要面向的场景是对企业离线数据的统一汇聚和分析洞察，但无法满足交互型业务场景和新一代运营分析对来自业务系统的实时数据的诉求。常见的实时数据集成方案有哪些利弊？新的十年，实时数据架构技术又有什么革新？6月29日 14:30，相约 Tapdata 直播间。

数据孤岛是熵增，而主数据管理则是熵减，如果一开始的主数据没定义好，再回头返工把主数据和主数据管理的这些基础设施工作做好，将导致数字化转型项目开展到深水区之后便更加困难重重，一款好的主数据管理软件，可以让主数据管理在企业中落地时事半功倍的，而高层支持以及对主数据和主数据管理有正确的认知，则能够一起推动企业的变革。

在“动态清零”总方针的指导下，国内疫情防控工作渐趋规范化、常态化，各类防疫应用和手段层出不穷，防疫战也是数据战。Tapdata 基于数据虚拟化和主数据管理能力的防疫专项解决方案，助力张家港市卫健委高效落地疫情防控数字化，实现精准防疫。

拆除数据烟囱，加速落成实时数据共享、交换中心，Tapdata 凭借实时数据服务领先的技术优势，助力某市大数据局盘活数据资源，实现各政务部门通过数据接口快速调用中心数据，高效、低成本上线所需的政务服务应用。

对于 PostgreSQL 的实时数据采集， 业界经常遇到了包括：对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题。Tapdata 在解决 PostgreSQL 增量复制问题过程中，获得了一些不错的经验和思考，本文将分享 Tapdata 自研的 TAP-CDC-CACHE，和其他几种市面常见的解决方案的优势和特性。

鉴于现代化数据的动态特性，企业必须基于不断变化的特性来构建架构，并持续监视和调整其数据流转系统的性能，本文分享了数据集成的11个最佳实践，并介绍 Tapdata Real Time DaaS 如何满足当下多种数据集成的应用场景。

如何打造一套企业级的实时数据融合平台？Tapdata 已经找到了最佳实践，下文将以 Tapdata 的零售行业客户为例，与您分享：基于 ES 和 MongoDB 来快速构建一套企业级的实时数据融合平台。

我们为什么需要一个Real Time DaaS？它和大数据平台技术上有什么区别？如果企业还没有构建数据平台，我是应该考虑DaaS还是Big Data？如果已经有了大数据平台，我是否还需要DaaS？如果你想了解更多，请参加本次的在线研讨会。

数据中台的存在是有合理性的，企业需要中台帮助他们来有效管理企业的数据资产，为业务所用。但在经历过大数据时代的热度之后，你在为企业构建数据中台的时候可以考虑另外一种比较务实的 DaaS 架构。DaaS 更加专注于数据层面：打通企业内部的孤岛数据，在中台构建共享模型，以API方式快速发布数据服务...

2021年10月20日，Tapdata 创始人唐建法（TJ）受邀出席 DTCC 2021（中国数据库技术大会）,并在企业数据中台设计与实践专场上，发表主旨演讲“Real Time DaaS ：打造面向 TP+AP 业务的数据平台架构”，从 AP 业务场景 vs. TP 业务场景、常见数据平台优劣势、如何打造面向 TP+AP 业务的数据平台等角度，全面分享了 Tapdata 在全链路实时数据融...

数字化时代的到来，企业业务敏捷度的提升，对传统的数据处理和可用性带来更高的要求，实时数据同步技术的发展，给基于数据的业务创新带来了更多的可能。 Tapdata 产品合伙人徐亮带来实时数据同步的5大典型场景以及4种主流的技术模式分享，并一起了解作为新生代实时数据同步的 Tapdata Cloud 如何更轻松灵活的满足各种实时数据场景。

在企业客户里, SQL Server 在传统的制造业依然散发着持久的生命力，SQL Server 的 CDC 复杂度相比 Oracle 较低, 因此标准的官方派做法就是直接使用这个 CDC 接口进行同步，但江湖上也有通过裸解析 ldf 文件来直接读取数据库变更，本文将就这两大门派展开探讨。

企业信息化过程形成了大量的数据孤岛，这些并不连通的数据孤岛是企业数字化转型的巨大挑战。Tapdata Real Time DaaS 采用的CDC模式，具有巨大的优势，同时是一个有技术壁垒的活。当然，我们应对数据挑战的方式不止于此。

想实现 Oracle 的 CDC，排除掉一些通用的比如全量比对, 标记字段获取之外, 真正的增量形式获取变更, 有三种办法: Logminer 、XStream 、裸日志解析，但不管哪种方法都会导致 Oracle 的同步变得工程量巨大, 而使用 Oracle 的客户, 又大多对数据的准确性要求非常严格的, 这里形成了一个非常庞大而传统的市场。

本文将选取市面上一些流计算框架包括 Flink 、Spark 、Hazelcast，从场景需求出发，在核心功能、资源与性能、用户体验、框架完整性、维护性等方面展开分析和测评，剖析实时数据框架的特色。

在对数据的认识里, TAPDATA 引擎的设计和一些其他的流框架不太一样, 他的对象抽象里没有批数据和流数据的区分, 数据只有一种, 被命名为 Record, 数据来源只有一种, 命名为 DataSource, 而数据流阶段也只有一种, 被命名为 DataStage ......

前言2006 年诞生的 hadoop 和 她周边的生态, 在过去的这些年里为大数据的火热提供了足够的能量, 十几年过去了, 场景在变化, 技术在演变, 大家对数据的认知已经不再局限于 T+1 与 高吞吐高延迟 为主要特征的上一代框架理念, 在真实的场景里, 实时, 准确, 多变 的数据也发挥着越来越重要的作用为满足这些新的需求, 各种框架和中间件如雨后春笋般不断涌出hive 的出现让这头大象...