在軟件世界中，用户的形態正在發生變化。 過去，軟件的使用者是工程師、分析師或運維人員；而如今，他們正在被一羣“數字化身”——Agent 所取代。AI 不再只是一個算法模型，而是逐漸演變為能理解業務語境、自動執行任務、並進行協同決策的智能體。 隨着大模型技術的快速成熟，這場以 “Agent 化” 為核心的軟件革命，正推動企業數據系統從傳統的自動化，走向真正的智能化。 在這一趨勢中，數據基礎設施的智
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在數據集成任務日益複雜的今天，如何實時掌握作業執行過程中的關鍵事件，並基於這些事件觸發後續邏輯處理，已經成為企業構建數據平台時不可或缺的一環。Apache SeaTunnel 從 2.3.0 開始引入了全新的事件監聽機制（Event Listener），為用户提供了靈活的鈎子體系，助力構建更智能、更具業務驅動的數據集成流程。 本文將圍繞事件監聽機制的整體架構、核心概念、使用方式與最佳實踐，帶你深入
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在企業數據架構中，PostgreSQL憑藉其強大的擴展性、事務一致性以及對JSON、GIS、時序數據的原生支持，已成為常見的開源數據庫之一。然而，真正的挑戰並非PostgreSQL本身的性能，而是如何高效、實時地將MySQL、TiDB、SQL Server、API等多源數據聚合到PostgreSQL中，構建統一、可信、可分析的數據資產。ETLCloud通過"ETL+CDC（Change Data
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轉載 | 滑思眉Philip 問題背景 在Apache SeaTunnel 2.3.9版本的Kafka連接器實現中，存在一個潛在的內存溢出風險。當用户配置流式作業從Kafka讀取數據時，即使設置了讀取速率限制(read_limit.rows_per_second)，系統仍可能出現內存持續增長直至OOM(Out Of Memory)的情況。 問題現象 用户在實際部署中觀察到以下現象： 在8核1
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過去，企業數據集成大多采用ETL（提取、轉換、加載）批處理模式，即在夜間或業務低峯期將數據從業務庫同步到數據倉庫。然而，在數字化轉型的浪潮下，實時推薦、實時風控、實時監控等場景要求數據能在秒級甚至毫秒級內得到處理和分析。 ETLCloud作為一個專業的數據集成平台，提供了強大的實時數據集成與ETL處理能力，能夠高效採集業務系統的增量數據並進行實時轉換。然而，在實際應用中，任何處理平台都會面臨資源（
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SQL Server，作為一款功能強大的關係型數據庫管理系統（RDBMS），在企業級應用中佔據着舉足輕重的地位。它不僅提供了可靠的數據存儲與管理能力，還集成了高級數據分析、報表服務、集成服務以及商業智能等功能，為複雜業務場景提供了全面的解決方案。 SqlServer核心特性 高性能與高可用性：SQL Server通過先進的查詢優化器、並行處理技術和內存數據庫功能（如In-Memory OLTP
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在數據驅動的新時代，企業對數據的需求日益增加，尤其是數據同步的速度和準確性。隨着數據源和數據目標的多樣化，如何實現高效、無縫的數據同步成為了許多企業的關注焦點。ETLCloud正是這一領域的先鋒，為用户提供了從 SQLServer 到 Doris 的無縫數據同步解決方案，助力企業在數據整合和分析中保持領先地位。 無縫數據同步的關鍵 無縫數據同步，作為當代信息技術領域的一項核心能力，其關鍵不僅在於技
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在數字化進程不斷深入的今天，越來越多的企業正面臨“數據孤島”的挑戰——數據分散在多個系統和數據庫中，難以統一整合與管理。而有效的數據集成與同步，已成為釋放數據價值、支持業務決策的關鍵一環。 ETLCloud作為一款零代碼的ETL工具，正是為解決這類問題而生。它能夠快速連接各類數據源與應用系統，無需編寫代碼，即可實現高效、穩定的數據同步與傳輸。本文將以從 SQL Server 到 StarRocks
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在企業數字化轉型進程中，將 SQL Server 的業務數據同步至 Hive 數據倉庫，是構建大數據分析平台的關鍵一步。然而，當數據量突破千萬級門檻，傳統同步方式往往陷入效率低下、穩定性差的困境。本文將分享使用ETLCLoud工具實現千萬級數據量下SQL Server到Hive高效同步的實戰經驗。 1.配置數據源 來到平台首頁進入數據源管理模塊。 在新建數據源中選擇SQLserver數據源模板
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各位熱愛 Apache SeaTunnel 的小夥伴們，社區 9 月份月報來啦！ 本月，社區 21 位貢獻者共同參與了 Apache SeaTunnel 的修復與功能升級，助力數據同步能力提升。 核心亮點總結 核心功能持續豐富：新增正則提取轉換、多模態嵌入、向量降維等Transform-V2能力；支持HDFS文件多表源讀取、Databend CDC模式接收，拓展數據處理場景。 多模塊問題修
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在企業數字化浪潮中，數據採集早已不是 "能同步就行" 的簡單命題——多元異構數據源的割裂、TB 級數據的吞吐壓力、跨系統同步的穩定性挑戰，正成為多數企業的 "數據頑疾"。而中控技術，這家服務全球 35000 家客户的工業 AI 平台型企業，卻用 Apache SeaTunnel 交出了一份驚豔答卷：核心數據同步任務實現 0 故障運行。 11 月 11 日 14:00，SeaTunnel 視頻號線
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在當前企業數字化轉型的浪潮中，打破數據孤島、實現異構數據庫間的數據高效流轉已成為提升業務敏捷性與決策效率的關鍵。許多企業在要將 Oracle 數據庫中的海量數據準確地同步至TiDB 分佈式數據庫時遇到了挑戰。這一過程不僅要求數據的絕對一致性，還對同步效率、運維成本和控制靈活性提出了極高要求。 選擇一款強大的ETL工具是成功的關鍵。本文將詳細闡述如何利用ETLCloud這一企業級數據集成平台，構建一
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在製造業數字化轉型浪潮中，數據已成為核心生產要素。然而，系統割裂、數據滯後、開發運維成本高等問題，卻像頑固的 “數據枷鎖”，阻礙着企業發展。ETLCloud與 CDC功能，以創新技術為利刃，精準破除這些難題，為企業打造高效、智能的數據處理體系。 一、ETLCloud與 CDC 功能深度解析 1.ETL 功能：全流程數據治理專家 RestCloud ETLCloud 具備全流程數據處理能力。從數據抽
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在企業全面邁向數據驅動的時代，數據集成已從後台支撐角色躍升為業務創新的核心引擎。無論是構建實時數倉、打通全域數據孤島，還是實現數據服務化，都離不開一個高效、穩定、智能的集成平台。然而，面對多源異構的數據環境、日益嚴苛的SLA要求以及不斷膨脹的運維複雜度，傳統ETL工具已顯疲態。 新一代自動化運維正以“智能調度”與“智能監控”為雙輪驅動，重構數據集成的底層邏輯。而一個真正現代化的ETL平台，必須具備
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我們先來看一個常見的現象，大家也可以看下當前是否也遇到這類情況。 某大型製造企業在推進數字化轉型過程中，面臨一個典型的困境：生產系統的實時工單數據存於MySQL，倉儲物流使用SAP HANA，客户行為日誌流經Kafka，而集團BI分析依賴的卻是每月手動導出的Excel報表。多個團隊嘗試用腳本拼接數據，結果導致數據延遲嚴重、口徑不一，甚至出現財務對賬偏差。更棘手的是，當安全審計要求追溯某條銷售記錄的
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在當今的數字化時代，金融行業面臨着數據安全與數據孤島的雙重挑戰，需要將分散在不同系統和數據庫中的數據進行安全且高效的整合，以實現數據的統一管理和深度分析。Kingbase作為一款金融級數據庫，以其卓越的安全性和穩定性為企業提供了可靠的數據存儲解決方案。而ETL數據集成技術則是實現數據同步與整合的關鍵手段。本文將詳細介紹如何通過ETL技術實現從Kingbase數據庫到Greenplum同步。 —、E
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作者 | 陳飛 中付支付大數據工程師 今天和大家分享一個 簡單但常見的 MySQL 到 MySQL 數據同步與合併場景案例，這個案例也是我在實際工作中遇到的問題，希望能拋磚引玉，歡迎有更豐富經驗的大佬一起分享交流。 版本要求：Apache SeaTunnel -- Apache SeaTunnel-2.3.9 場景描述 在我們的業務系統中，存在兩個 MySQL 源庫： source_a
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