白鲸开源

《新兴数据湖仓设计与实践手册·从分层架构到数据湖仓架构设计（2025 年）》 系列文章将聚焦从数据仓库分层到数据湖仓架构的设计与实践。手册将阐述数据仓库分层的核心价值、

如何将千万计的数据集成作业（比如 DataX 等）迁移到 Apache SeaTunnel 是一个比较繁琐的任务。

业务技术背景 在当今数字化转型浪潮下，企业正面临着海量数据的爆炸式增长，尤其在构建数据湖业务、BI分析以及AI/ML数据准备等关键场景中，需要高效、可扩展的大规模大数据存储解决方案。

北京白鲸开源科技有限公司凭借“白鲸开源-Agentic AI 时代下的数据基础设施平台”，荣登企业组 TOP150，并获得大赛组委会颁发的获奖证书。

本文聚焦某大数据团队的实战优化经验，系统阐述该团队的核心实践：针对任务依赖机制的源码级改造（新增节点级别判断逻辑）、与Open-Falcon的告警对接升级（实现信息精简、优先级分级与分群推送）等。

在大型企业里，管理用户身份始终是个难题，得在安全与用户便捷之间找到平衡。对于像 Apache DolphinScheduler 这样的企业级工作流编排平台，强大且灵活的认证机制可不是锦上添花，而是刚需

数据仓库通过分层结构，使得每层数据都有特定的应用范围和职能，从而保证数据结构层次更清晰，结构更明确。使用时，数据表的层级划分能帮助用户快速理解和定位相关数据，减少查询复杂性。

本文将介绍 Apache DolphinScheduler 的 Worker 负载均衡，含加权随机、平滑轮询、线性负载（默认）三种算法，及配置修改、Worker 权重与预热机制，并细述各算法原理。

今天和大家分享一个 简单但常见的 MySQL 到 MySQL 数据同步与合并场景案例，这个案例也是我在实际工作中遇到的问题，希望能抛砖引玉。