[Community] Who is using chunjun?

[lvyanquan]

[Community] Who is using chunjun？

Hi, All! Thanks to everyone who participated in this open source project.
We appreciate your contributions to make this community better.

Original intention

Go a step further, providing the landing practice of the chunjun project in the actual production environment can be a useful reference for other developers, so we raised this issue.

Expectation

Please submit a comment in this issue to include the following information:

• Name: your company/school/organization name
• Location: city & nation
• Contact: contact info, e.g: blog, email, Twitter (optional)
• Usage Scenario: scenario of your applied chunjun project
• Desired Features: features you care about but don't implement or don't fully implement(optional)

Thank you again for your active participation in this project！

谁在使用chunjun？

大家好!
感谢参与到chunjun社区中的每个人，是你们让这个开源项目不断成长。

初衷

更进一步地，充分展示chunjun项目在企业环境下的应用实践能够给其他开发者有效的参考。
所以我们建立了这样一个issue。

期望

欢迎在这个issue下添加一条评论，包含：

• 名字: 您所在公司/学校/组织的名称
• 地点：您所在的城市
• 联系方式: 博客、邮件等（可选项）
• 使用场景: 您所应用chunjun项目的场景
• 期望功能：您所关心但未实现或不完全实现的功能（可选项）

再次感谢您能积极参与这个项目当中！

[libailin]

名字: 奇虎 360
地点：北京
联系方式: bailin_li@163.com
使用场景: 数据集成

[frank451209123]

名字：leansight
地点：苏州
联系方式：zhongwei_sun@leansight.cn
使用场景：数据集成

[zhongqishang]

名字: 企查查
地点：苏州
联系方式：zhongqishang@gmail.com
使用场景：数据集成
期望功能：binlog 整库同步

[liumengkai]

名字: Adtiming
地点：北京
联系方式：liu_mengkai@foxmail.com(个人)
使用场景：数据集成

[baisui1981]

支持敏捷 DataOps 基于 Flink-CDC, Chunjun 等， 利用 Web-UI集成的大数据领域Jenkins

https://github.com/datavane/tis

特点

• 极致的安装体验，TIS预先将ChunJun的各端（Source/Sink）二次封装成独立插件预置在TIS的仓库中。使用时，按需加载Chunjun Source/Sink插件、热生效，使用体验如同安卓、iOS中安装第三方App一般
• 免去编写Chunjun JSON执行脚本，在企业级场景中完美践行DataPipeLine模式
• 让不需了解ETL技术细节数据分析师也能轻松玩转大数据
• 基于Apache2开源协议

初衷

期望大家在生产环境中更加高效，低成本地玩转大数据，傻瓜式地使用Chunjun等开源工具栈

开通Flink实时数据通道

添加Flink-Cluster、设置重启策略、CheckPoint机制等

设置Source/Sink组件属性

基于数据库元数据信息自动生成Flink-SQL脚本,您没看错全部脚本自动生！

实时数据通道创建完成！构建一个实时数仓就这么简单！！！

联系方式

钉钉

使用场景

实时ETL中台

[zoudaokoulife]

名字: 袋鼠云
地点：杭州
联系方式: xuchao@dtstack.com
使用场景: 数据集成