一 數(shù)據(jù)集成介紹

數(shù)據(jù)集成平臺是一種用于管理和協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)流動的軟件工具或服務(wù)。它的主要目標(biāo)是將來自多個不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合到一個統(tǒng)一的、易于訪問和分析的數(shù)據(jù)存儲庫中。這些數(shù)據(jù)源可以包括數(shù)據(jù)庫、云應(yīng)用、傳感器、日志文件、社交媒體等等。數(shù)據(jù)集成平臺的關(guān)鍵任務(wù)是確保數(shù)據(jù)的一致性、完整性和可靠性，以便業(yè)務(wù)用戶可以信任和使用這些數(shù)據(jù)來做出決策。
按照數(shù)據(jù)的生命周期，我們通常將大數(shù)據(jù)技術(shù)分為數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲、批/流處理、數(shù)據(jù)查詢與分析、數(shù)據(jù)調(diào)度與編排、數(shù)據(jù)開發(fā)、BI 7 個部分。

可以看到數(shù)據(jù)集成在數(shù)據(jù)生命周期的最前面位置，它負責(zé)將多個來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)聚合存放在一個數(shù)據(jù)存儲中（如數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)湖)，組合為用戶提供單一統(tǒng)一視圖，可以兼顧數(shù)據(jù)的增長量及所有不同的格式，合并所有類型的數(shù)據(jù)方便了后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘工作。

二 datax簡介

datax 是阿里巴巴開源的一個異構(gòu)數(shù)據(jù)源離線同步工具，致力于實現(xiàn)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)同步功能。

它將傳統(tǒng)的點對點結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)同步方式向星型結(jié)構(gòu)模式轉(zhuǎn)變。
datax演進過程：datax–> datax-web --> dataworks(datax商業(yè)版)

三 數(shù)據(jù)集成工具介紹

下面將介紹下國內(nèi)使用的主流數(shù)據(jù)集成工具。

3.1 開源數(shù)據(jù)集成工具

3.1.1 datax

官網(wǎng)：https://github.com/alibaba/DataX
DataX 是一個異構(gòu)數(shù)據(jù)源離線同步工具，致力于實現(xiàn)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)同步功能。

3.1.2 datax-web

官網(wǎng)：https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web
DataX Web是在DataX之上開發(fā)的分布式數(shù)據(jù)同步工具，提供簡單易用的 操作界面，降低用戶使用DataX的學(xué)習(xí)成本，縮短任務(wù)配置時間，避免配置過程中出錯。用戶可通過頁面選擇數(shù)據(jù)源即可創(chuàng)建數(shù)據(jù)同步任務(wù)，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等數(shù)據(jù)源，RDBMS數(shù)據(jù)源可批量創(chuàng)建數(shù)據(jù)同步任務(wù)，支持實時查看數(shù)據(jù)同步進度及日志并提供終止同步功能，集成并二次開發(fā)xxl-job可根據(jù)時間、自增主鍵增量同步數(shù)據(jù)。

3.1.3 kettle

官網(wǎng)：https://github.com/pentaho/pentaho-kettle
Kettle 是一款國外開源的 ETL（Extract, Transform, Load，即數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載）工具，它使用純Java編寫，并可以在Windows、Linux、Unix等多個操作系統(tǒng)上運行。

3.1.4 Sqoop

官網(wǎng)：https://sqoop.apache.org/
Sqoop(發(fā)音：skup)是一款開源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(mysql、postgresql…)間進行數(shù)據(jù)的傳遞，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)進到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

3.1.5 Apache NiFi

Apache NiFi 是一個易于使用、功能強大而且可靠的數(shù)據(jù)拉取、數(shù)據(jù)處理和分發(fā)系統(tǒng)?；赪eb圖形界面，通過拖拽、連接、配置完成基于流程的編程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集等功能。NiFi是美國國家安全局NAS開發(fā)并使用了8年的可視化數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品，2014年貢獻給了Apache社區(qū)，2015年成為Apache頂級項目。 是為數(shù)據(jù)流設(shè)計。它支持高度可配置的指示圖的數(shù)據(jù)路由、轉(zhuǎn)換和系統(tǒng)中介邏輯，支持從多種數(shù)據(jù)源動態(tài)拉取數(shù)據(jù)。

3.1.6 Apache SeaTunnel

官網(wǎng)：https://seatunnel.incubator.apache.org/
Apache Seatunnel 是一個分布式、高性能、易擴展、用于海量數(shù)據(jù)（離線&實時）同步和轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)集成平臺。

3.1.7 Flink CDC

Flink CDC(Change Data Capture)是Flink提供的一個功能，用于捕獲和處理數(shù)據(jù)源中的變化，特別是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)變動。它通過在數(shù)據(jù)源上設(shè)置機制，能夠?qū)崟r地捕獲并傳遞變化的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)管道和處理分析。

3.2 商用數(shù)據(jù)集成工具

• FineDataLink
• dataworks
• ETLCloud
• kafka streams

四 數(shù)據(jù)同步方式

按照使用場景劃分，目前數(shù)據(jù)同步主要有離線同步、實時同步和全增量同步三種方式。

4.1 離線同步

在固定時間段或者按照預(yù)定計劃進行的數(shù)據(jù)同步，它不強調(diào)數(shù)據(jù)的實時性，而是批量處理歷史數(shù)據(jù)或者定時抓取數(shù)據(jù)的變化。比如在每天特定時間點或每個小時執(zhí)行一次同步任務(wù)，將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)抽取、處理后加載到目標(biāo)系統(tǒng)。這種同步模式適用于數(shù)據(jù)量較大且對實時性要求不高的場合，例如每日業(yè)務(wù)報表的生成、夜間批量數(shù)據(jù)遷移或備份等。

4.2 實時同步

數(shù)據(jù)在源頭發(fā)生變化時立即觸發(fā)同步動作，以極低的延遲甚至接近實時的方式將數(shù)據(jù)更新反映到目標(biāo)系統(tǒng)中。這通常涉及到復(fù)雜的事件驅(qū)動機制、消息隊列、流處理技術(shù)等，以便捕獲和傳遞數(shù)據(jù)變更事件，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)流動。實時同步的應(yīng)用場景包括實時交易系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)數(shù)據(jù)收集、金融風(fēng)控、在線廣告推薦系統(tǒng)等，這些都需要數(shù)據(jù)的實時一致性來支持高效決策和業(yè)務(wù)運作。

4.3 全增量同步

一種結(jié)合了離線同步與實時同步優(yōu)點的數(shù)據(jù)同步策略，旨在既能快速完成初次完整數(shù)據(jù)同步，又能高效地保持后續(xù)數(shù)據(jù)的實時更新。具體定義如下：首先執(zhí)行一次全量批量同步操作，然后設(shè)置一種機制來跟蹤源數(shù)據(jù)庫的變更，持續(xù)進行實時同步。這樣既保證了在同步開始階段目標(biāo)數(shù)據(jù)庫能獲取完整的數(shù)據(jù)視圖，又能在后續(xù)的時間里通過實時同步及時、高效地更新目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，從而減少了數(shù)據(jù)傳輸量，提高了同步效率，并且維持了數(shù)據(jù)的一致性。

五 數(shù)據(jù)集成工具選型對比

數(shù)據(jù)同步	SeaTunnul	ETLCloud	FineDataLink	DataWorks	Flink CDC	DataX	Kettle	OGG	Cannel	Sqoop
CDC機制	日志/查詢	日志/查詢	日志/查詢	日志/查詢	日志	查詢	查詢	日志	日志	查詢
增量同步	√	√	√	√	√	×	×	√	√	×
斷點續(xù)傳	√	√	√	√	√	×	×	√	√	×
全量同步	√	√	√	√	√	√	√	√	×	√
全量+增量	√	√	√	√	√	×	×	√	×	×
架構(gòu)	分布式	分布式	分布式	分布式	分布式	單機	單機	分布式	單機	單機
Transformation	※※※	※※※※	※※※※	※※※※	※※※※	※※	※※	※※	※※	※※
生態(tài)	※※※※	※※※	※※※	※※※	※※※※	※※	※※	※※※	※※	※※
開源	√	×	×	×	√	√	√	√	√	√
學(xué)習(xí)難度	低	低	低	低	高	中	低	中	高	低

六 總結(jié)

如果想使用開源數(shù)據(jù)集成平臺，自我推薦使用 Apache Seatunnel 或者 Flink CDC(3.0后變化很大) 作為企業(yè)數(shù)據(jù)集成平臺。

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