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DataPipeline CTO陈肃：构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证
首先，本文将从数据融合角度，谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。如果数据无法实现一致，即使同步再快，支持的功能再丰富，都没有意义。
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2020已来，看完这篇帮你详细了解数据策略
诸如员工资产，与数据一样，员工也是企业资产的重要组成部分。只不过相较于数据资产管理在国内企业中仍然处于早期阶段。大部分企业在员工的选育用留上已经形成了一套标准化流程和相对成熟的管理策略。基于此，我们是不是应该考虑像管理员工资产那样，以相同的方式处理数据呢？这时，数据策略显得尤为重要。
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DataPipeline「自定义」数据源，解决复杂请求逻辑外部数据获取难题
DataPipeline在新版本的数据同步任务中增加了「自定义数据源」功能，用户可以通过上传JAR包的方式自定义获取数据逻辑。
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下篇丨数据融合平台DataPipeline的实际应用场景
我们分别从7个场景介绍了客户在使用最新2.6版本中遇到的一些情况。
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上篇丨数据融合平台DataPipeline的应用场景
本篇将集中介绍7种场景
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最新2.7版本丨DataPipeline数据融合产品最新版本发布
此次发布的2.7版本在进一步优化产品底层数据处理逻辑的同时更加注重提升用户在数据融合任务的日常管理、运行监控及资源分配等管理方面的功能增强与优化。
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DataPipeline成功入选微软加速器 企业创新力获业界专家认可
历经多轮角逐，在上千家企业激烈竞争中，DataPipeline成功入选。
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DataPipeline在大数据平台的数据流实践
企业级数据面临哪些问题和挑战？如何解决？本文为你详解！
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携程实时计算平台架构与实践丨DataPipeline
五个层面详解携程实时计算平台架构与实践！
