聊聊大数据元数据管理重要的一环字段血缘。

订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大，数据的重视程度与数据规模的膨胀带来了新的挑战。首先，订单量对于数据的存储、持久化、访问带来了挑战，这不仅增加了开发面对的困难，也为系统的运维带来了挑战。其次，随着大数据技术的发展以及运营水平的不断提高，订单数据的后续数据分析工作，如流批处理、ETL，也越来越重要，这也对数据的存储系统提出了更高的要求。

本文提出了一种基于MySQL + Tablestore 的大规模订单系统设计方案。这种方案基于分层存储的思想，使用 Tablestore 辅助 MySQL 共同完成订单系统支持。在系统中，利用 MySQL 的事务能力来处理对事务强需求的写操作与部分读操作；利用 Tablestore 的检索能力、大数据存储能力等弥补 MySQL 在功能上的短板。

大数据是这个时代赋予我们的强大引擎，在数字化大潮中 ，借助数据驱动的方法推动业务乘风破浪，几乎是每家公司的核心战略。数据驱动的落脚点是数据，能否将组织或业务运行过程中的信息，进行有效收集并组织成信息流，是数据驱动的基石所在。本文分享了滴滴数据体系建设过程中，MySQL这一类数据源的采集架构和应用实践。

2017年9月携程金融成立，本着践行金融助力旅行的使命，开始全面开展集团风控和金融业务，需要在携程DC构建统一的金融数据中心，实现多地多机房间的数据融合，满足离线和在线需求；涉及数千张mysql表到离线数仓 、实时数仓、在线缓存的同步工作。由于跨地域、实时性、准确性、完整性要求高，集团内二次开发的DataX（业界常用的离线同步方案）无法支持。

在数据量日益增长的当下，传统数据库的查询性能已满足不了我们的业务需求。而Clickhouse在OLAP领域的快速崛起引起了我们的注意,于是我们引入Clickhouse并不断优化系统性能，提供高可用集群环境。本文主要讲述如何通过Clickhouse结合大数据生态来定制一套完善的数据分析方案、如何打造完备的运维管理平台以降低维护成本，并结合具体案例说明Clickhouse的实践过程。

为应对软件危机，诞生了软件工程，以期望其达到降低软件生产成本 、改进软件产品质量、提高软件生产率水平的目标。自上个世纪60年代以来，从模块化、面向对象设计到设计模式，从瀑布流模型到敏捷开发，dev-ops, 软件生产的指导理论和工程方法都在不断进步，软件的生产效率有了很大改善。然而直到今天，业务需求的增长和企业开发资源紧缺的矛盾依然广泛存在。

与此同时, 近年来no-code/low-code的理念得到越来越多的国内外企业的重视，各类零代码、低代码开发平台层出不穷。据Gartner的研究预测，到2024年低代码平台将被应用于65%的应用程序开发。尽管它也不是解决所有问题的“银弹”, 但是低代码作为一个趋势，代表了业界向自动化编码迈进了重要的一步，在AI编程变得普适之前，低代码能够大幅提升业务交付效率。

本文介绍了有赞大数据离线集群迁移实战。

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