深度解析：DataHub的数据集成与管理策略
【10月更文挑战第23天】DataHub 是阿里云推出的一款数据集成与管理平台，旨在帮助企业高效地处理和管理多源异构数据。作为一名已经有一定 DataHub 使用经验的技术人员，我深知其在数据集成与管理方面的强大功能。本文将从个人的角度出发，深入探讨 DataHub 的核心技术、工作原理，以及如何实现多源异构数据的高效集成、数据清洗与转换、数据权限管理和安全控制措施。通过具体的案例分析，展示 DataHub 在解决复杂数据管理问题上的优势。
字节跳动基于 Flink 的 MQ-Hive 实时数据集成
在数据中台建设过程中，一个典型的数据集成场景是将 MQ (Message Queue，例如 Kafka、RocketMQ 等)的数据导入到 Hive 中，以供下游数仓建设以及指标统计。由于 MQ-Hive 是数仓建设第一层，因此对数据的准确性以及实时性要求比较高。
基于DataWorks搭建新零售数据中台
文章作者：许日（欢伯），在2016年盒马早期的时候，转到盒马事业部作为在线数据平台的研发负责人，现任阿里云计算平台DataWorks建模引擎团队负责人。
文章简介：本篇文章向大家分享新零售企业如何基于DataWorks搭建数据中台，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台搭建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务，辅助人工与智能的决策。
内容贡献：李启平（首义），盒马从初创至今的数据研发负责人，有非常资深的数仓及数据中台建设的经验，原阿里巴巴国际业务数仓负责人。