1.博云违反 Apache 2.0 开源协议被要求整改,源码开源协议应如何遵守?
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3.开源免费用|Apache Doris 源码2.0 推出跨集群数据复制功能
4.Flink CDC:基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
5.Apache2Nginx特性
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博云违反 Apache 2.0 开源协议被要求整改,开源协议应如何遵守?
博云因在使用Apache SkyWalking时违反Apache License Version 2.0开源协议,源码被Apache基金会要求整改,源码提醒我们在享受开源便利的源码同时,需重视开源协议的源码菜鸟源码解析下载遵守。开源协议旨在保护知识产权,源码如同软件作者与用户间的源码合同,不遵守将可能引发法律纠纷。源码企业使用开源软件时,源码务必理解协议内容,源码确保性能检测和知识产权风险的源码考量,并在产品发行、源码Notice文件和源码中明确标注开源许可。源码Apache License Version 2.0鼓励代码分享,源码但要求在修改后公开声明并保留原作者版权。在分发衍生作品时,务必注明版权归属并提供许可证拷贝。开源虽好,cad标注属性源码但合规使用至关重要,以避免潜在法律风险。SegmentFault思否社区推出开源项目支持计划,助力优质开源项目的传播和成长,共同构建开源新生态。
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开源免费用|Apache Doris 2.0 推出跨集群数据复制功能
随着业务扩张和数据规模的增加,跨集群数据分布变得普遍,对数据可靠性和服务连续性的保障需求日益凸显。为此,Apache Doris 2.0 推出了全新的跨集群复制(Cross-Cluster Replication,CCR)功能,以提升数据和服务的高可用性。 CCR适用于容灾备份、读写分离、集团间数据共享及升级等场景,它在保证数据一致性的同时,提供了多种灵活性,如库/表级别同步,战地4 透视源码用户可以根据需求选择全量或增量复制,甚至支持DDL同步。Doris CCR的配置简单易用,方便实现负载均衡和多站点备份,满足不同场景的复制需求。 在Doris 2.0中,我们引入了Binlog机制,通过追踪数据修改记录,确保数据的可追溯性和一致性。FE(Frontend)与BE(Backend)通过Meta Binlog和Data Binlog进行持久化存储,编辑操作有序记录在EditLog中。Syncer组件负责源集群与目标集群的数据同步,包括Binlog系列的抽取和数据回放,同时配置了Binlog GC机制以管理存储空间。 为了使用CCR,用户需开启Binlog功能,目前需要具有Root权限。Doris js 怎么保护源码CCR的安装部署包括下载源码编译,配置任务时需要了解详细参数。全量同步测试显示,2TB数据能在4小时内完成,性能随集群规模扩展而提升。目前,Doris CCR支持表和库级别的数据同步,包括轻量级和重量级Schema Change,动态分区等复杂功能。 未来,Doris CCR团队将持续优化,提升同步性能和能力,期待用户提出更多反馈。以下是开发团队的介绍:许瑞亮 - SelectDB资深研发工程师
李仕杨 - SelectDB生态研发工程师
Flink CDC:基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
摘要:本文整理自阿里云 Flink SQL 团队研发工程师于喜千(yux)在 SECon 全球软件工程技术大会中数据集成专场沙龙的分享。内容主要为以下四部分: 1. Flink CDC 开源社区介绍; 2. Flink CDC 的演进历史; 3. Flink CDC 3.x 核心特性解读; 4. 基于Flink CDC 的实时数据集成实践。
1. **Flink CDC 开源社区介绍
**- **1.1 Flink CDC 的演进历史
**- Flink CDC 从 GitHub 开源社区开始,于 年 7 月在 Ververica 公司的 GitHub 仓库下以 Apache 2.0 协议开放源代码。初期主要支持从 MySQL 和 PG SQL 数据库捕获变化数据。2.0 版本增强了运行效率、qt gui编程源码稳定性和故障恢复机制,并扩展了源数据库支持范围至 Oracle、MongoDB 实时数据抽取。
- 年 月发布的 CDC 3.0 版本引入了 YAML pipeline 作业,使其成为独立的端到端数据集成框架,通过简化语法提供更便捷的数据集成作业描述。
- **1.2 Flink CDC 社区现状
**- CDC 作为 Flink 的一个子项目,于 年初正式加入 Apache 软件基金会,遵循 ASF 标准进行迭代开发。截至最新版本 3.1.1,累计超过 名贡献者提交了 余次代码提交,GitHub 收获超过 颗 star。
- 社区生态多元,GitHub Top 代码贡献者来自 家公司,覆盖 MongoDB、Oracle、Db2、OceanBase 等连接器及 Pipeline Transform 等核心功能。社区通过多种渠道保持与用户沟通,如钉钉群、邮件列表和 Slack 频道。
2. **Flink CDC 的演进历史
**- **2.1 CDC 技术简介
**- CDC 技术专注于实时监控数据变更,并将变化记录实时写入数据流,用于数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖。技术包括 Query-based CDC 和 Log-based CDC,后者通过监听数据库日志来实现低延迟变化捕获,减轻数据库压力,确保数据处理一致性。
- **2.2 早期 CDC 技术局限
**- 早期实现存在实用性问题,如依赖数据库查询、并发处理和状态管理的复杂性,以及对数据库性能的高要求。
- **2.3 Flink CDC 接入增量快照框架
**- Flink CDC 2.0 引入增量快照算法,支持任意多并发快照读取,无需数据库加锁,实现故障恢复。通过 Netflix DBlog 论文中的无锁快照算法,实现了高效并发处理。
- **2.4 Flink CDC 增强
**- 引入 SplitEnumerator 和 Reader 架构,实现数据源的逻辑划分和并发读取,增强了处理效率和吞吐量。支持 Schema Evolution,允许在不重启作业的情况下处理表结构变更,提高了作业的稳定性和维护性。
3. **Flink CDC 3.0 核心特性解读
**- **3.1 Flink CDC 2.x 版本回顾
**- CDC 2.x 版本提供 SQL 和 Java API,但缺乏直观的 YAML API 和高级进阶能力支持。
- **3.2 Flink CDC 3.0 设计目标
**- 3.0 版本引入 YAML API,提供端到端数据集成流程描述。支持 Schema Evolution、Transform 和路由功能,增强数据处理灵活性。
- **3.3 Flink CDC 3.0 核心架构
**- 采用无状态设计,简化部署和运维。分离连接层,保留对 Flink 生态系统的兼容性,支持多样化的部署架构和集群环境。
- **3.4 Flink CDC 3.0 API 设计
**- YAML API 提供直观的数据集成任务配置,支持转换、过滤、路由等高级功能,简化了开发和配置流程。
- **3.5 Flink CDC 3.0 Schema Evolution 功能
**- 提供了在不重启作业的情况下处理表结构变更的机制,确保数据处理的一致性和稳定性。
4. **基于 Flink CDC 的实时数据集成实践
**- **4.1 实例:MySQL 到 Kafka 实时传输
**- Flink CDC 3.0 内建 Kafka 输出连接器,简化了 MySQL 数据至 Kafka 的实时传输过程,无需额外基础设施配置。
- **4.2 实时数据集成实践
**- Flink CDC 3.0 支持模式进化、列操作和丰富的内置函数,提供了高度可定制的预处理能力,提升数据处理的灵活性与效率。
总结:Flink CDC 是一个高效、易用的实时数据集成框架,通过不断演进优化,满足了数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖的需求。社区活跃,支持多渠道沟通,鼓励代码贡献和用户参与,是实时数据处理领域的有力工具。
Apache2Nginx特性
此工具的源代码基于Apache HTTPD,并采用了Apache License 2.0版本,这是一种广泛认可的开源协议。它旨在与Apache Web服务器兼容,支持常见的模块和指令的使用。 其核心功能是将Apache的配置文件转换为Nginx格式。在转换过程中,它会生成一个详细的报告,包括:报告中列出了所有的指令总数;
成功转换的指令比例,让您了解转换效果;
成功转换的指令数量,明确哪些指令已成功适应Nginx环境;
未转换的指令数,提醒您注意哪些可能需要特别处理或手动调整的部分。
此外,该工具具有良好的可扩展性,能够轻易地支持更多的Apache模块,为用户提供更多功能和灵活性。这使得它在迁移或优化Web服务器配置时,成为了一个强大的辅助工具。apache2çApache çå®è£
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