大數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品介紹范文第一篇大數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品介紹范文第一篇在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的場景中，數(shù)據(jù)加載到數(shù)倉后，隨后進行數(shù)據(jù)加工和數(shù)據(jù)應(yīng)用，其中涉及的3類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品如下：

數(shù)據(jù)集成：面向數(shù)據(jù)匯聚與交換

產(chǎn)品流程：配置數(shù)據(jù)源-->創(chuàng)建同步任務(wù)-->配置調(diào)度任務(wù)

核心任務(wù)：ETL、校驗、補數(shù)、合并

數(shù)據(jù)加工：面向數(shù)據(jù)分析

產(chǎn)品流程：創(chuàng)建表-->編寫加工邏輯（insert）-->配置調(diào)度任務(wù)

數(shù)據(jù)加工方式：離線計算、實時計算、機器學(xué)習(xí)等

任務(wù)調(diào)度：工作流編排

產(chǎn)品流程：創(chuàng)建任務(wù)節(jié)點-->配置節(jié)點依賴關(guān)系-->提交并執(zhí)行

任務(wù)調(diào)度：任務(wù)執(zhí)行、任務(wù)調(diào)度與運維

1）聯(lián)系

數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)加工都是數(shù)據(jù)生命周期中的一環(huán)

數(shù)據(jù)集成任務(wù)和數(shù)據(jù)加工任務(wù)其實就是任務(wù)調(diào)度中的任務(wù)節(jié)點job，任務(wù)調(diào)度保證數(shù)據(jù)被順序采集和加工出來

以用戶畫像分析為例，oss_數(shù)據(jù)同步和rds_數(shù)據(jù)同步兩個節(jié)點是數(shù)據(jù)集成任務(wù)節(jié)點，ods_log_info_d、dws_user_info_all_d、rpy_user_info_d三個節(jié)點是數(shù)據(jù)加工任務(wù)節(jié)點，繪制各節(jié)點間的連線即工作流編排。

提交并執(zhí)行畫布中的流程節(jié)點，數(shù)據(jù)就會按照箭頭方向執(zhí)行各節(jié)點，產(chǎn)出最終結(jié)果。

2）區(qū)別

數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)加工雖然都是ETL，但是各自的重點并不相同

核心動作

數(shù)據(jù)集成核心動作是抽數(shù)（讀、寫、轉(zhuǎn)換），也就是數(shù)據(jù)交換。轉(zhuǎn)換動作也只是簡單的數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)加工的核心動作是計算邏輯/清洗等加工規(guī)則的編寫。加工規(guī)則復(fù)雜

核心目標(biāo)

數(shù)據(jù)集成的核心目標(biāo)是保證數(shù)據(jù)被高效準(zhǔn)確的遷移到目標(biāo)端數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)加工的核心目標(biāo)是加工規(guī)則編寫準(zhǔn)確“翻譯”業(yè)務(wù)需求

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數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品流程

離線集成與實時集成在實際運行中，的側(cè)重點是不同的，對于離線集成，面對的是批數(shù)據(jù)，更多考慮大規(guī)模數(shù)據(jù)量的遷移效率問題，對于實時集成，面對的是流數(shù)據(jù)，更多考慮數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性問題。

大數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品介紹范文第二篇離線集成分為全量和增量兩種方式對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行批量遷移，

全量遷移是將某些表的全部歷史數(shù)據(jù)同步到目標(biāo)數(shù)據(jù)源中（指定時間范圍）

增量遷移，通常需要使用where子句（RDB）或者query子句（MongoDB）等增量配置參數(shù)，同時在結(jié)合調(diào)度參數(shù)（定時任務(wù)的重復(fù)周期：分鐘、小時、天、周、月等）可實現(xiàn)增量遷移任意指定日期內(nèi)的數(shù)據(jù)。

比如，想要實現(xiàn)每日數(shù)據(jù)的增量同步，各參數(shù)可配置為：

Where子句：配置為DS='${dateformat(yyyy-MM-dd,-1,DAY)}'，

配置定時任務(wù)：重復(fù)周期為1天，每天的凌晨0點自動執(zhí)行作業(yè)

增量遷移的數(shù)據(jù)可以對目標(biāo)端數(shù)據(jù)源表中數(shù)據(jù)進行追加、覆蓋和更新操作。

離線集成SQL實現(xiàn)邏輯如下：

-完-

大數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品介紹范文第三篇我們主要采用基于日志的CDC方式來實現(xiàn)增量數(shù)據(jù)的實時同步，CDC即changedatacapture，捕獲數(shù)據(jù)的變化。

實時集成通過讀取源端數(shù)據(jù)庫日志bin_log來捕獲數(shù)據(jù)的變化情況（insert、update、delete），將其傳輸?shù)絢afkatopic中，然后通過sparkstreaming對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換/清洗，寫入到stg增量表中，最后將增量數(shù)據(jù)與全量數(shù)據(jù)合并到數(shù)倉ods表中。

由于數(shù)據(jù)庫日志抽取一般是獲取所有的數(shù)據(jù)記錄的變更（增、刪、改），落到目標(biāo)表時，需要根據(jù)主鍵去重，并按照日志時間倒序排列獲取最后狀態(tài)的變化情況。

具體的實時集成任務(wù)執(zhí)行邏輯及流程如下所示：

實時集成有以下特點：

故相較于離線集成，在數(shù)據(jù)同步鏈路上，實時集成會增加數(shù)據(jù)校驗和數(shù)據(jù)合并兩個動作。

大數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品介紹范文第四篇數(shù)據(jù)同步致力于保證數(shù)據(jù)在不同數(shù)據(jù)源之間被高效準(zhǔn)確地遷移。根據(jù)數(shù)據(jù)時效性要求和應(yīng)用場景，數(shù)據(jù)同步可分為離線同步和實時同步：

1）離線同步

主要用于大批量數(shù)據(jù)的周期性遷移，對時效性要求不高，一般采用分布式批量數(shù)據(jù)同步方式，通過連接讀取數(shù)據(jù)，讀取數(shù)據(jù)過程中可以有全量、增量方式，經(jīng)過統(tǒng)一處理后寫入目標(biāo)存儲。

成熟的產(chǎn)品有：Sqoop、DataX、kettle等。

2）實時同步

針對數(shù)據(jù)時效性要求高的場景，其將源端數(shù)據(jù)的變化實時同步到目標(biāo)端數(shù)據(jù)源中，保證源端數(shù)據(jù)與目標(biāo)端數(shù)據(jù)實時保持一致，就可滿足業(yè)務(wù)實時查詢分析使用數(shù)據(jù)或?qū)崟r計算等需求。

成熟的產(chǎn)品有：Canal、otter等。

在實際業(yè)務(wù)場景中，離線同步和實時同步搭配使用，為保證已有的數(shù)據(jù)表在目標(biāo)端數(shù)據(jù)源中可用，會使用離線同步將該表的歷史數(shù)據(jù)全量遷移到目標(biāo)端數(shù)據(jù)源中，對于增量數(shù)據(jù)則通過實時集成來增量遷移。

大數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品介紹范文第五篇在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的場景中，數(shù)據(jù)加載到數(shù)倉后，隨后進行數(shù)據(jù)加工和數(shù)據(jù)應(yīng)用，其中涉及的3類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品如下：

1）數(shù)據(jù)集成：面向數(shù)據(jù)匯聚與交換

產(chǎn)品流程：配置數(shù)據(jù)源—創(chuàng)建同步任務(wù)—配置調(diào)度任務(wù)。

核心任務(wù)：ETL、校驗、補數(shù)、合并。

2）數(shù)據(jù)加工：面向數(shù)據(jù)分析

產(chǎn)品流程：創(chuàng)建表—編寫加工邏輯（insert）—配置調(diào)度任務(wù)。

數(shù)據(jù)加工方式：離線計算、實時計算、機器學(xué)習(xí)等。

3）任務(wù)調(diào)度：工作流編排

產(chǎn)品流程：創(chuàng)建任務(wù)節(jié)點—配置節(jié)點依賴關(guān)系—提交并執(zhí)行。

任務(wù)調(diào)度：任務(wù)執(zhí)行、任務(wù)調(diào)度與運維。

聯(lián)系：

以用戶畫像分析為例，oss_數(shù)據(jù)同步和rds_數(shù)據(jù)同步兩個節(jié)點是數(shù)據(jù)集成任務(wù)節(jié)點，ods_log_info_d、dws_user_info_all_d、rpy_user_info_d三個節(jié)點是數(shù)據(jù)加工任務(wù)節(jié)點，繪制各節(jié)點間的連線即工作流編排。

提交并執(zhí)行畫布中的流程節(jié)點，數(shù)據(jù)就會按照箭頭方向執(zhí)行各節(jié)點，產(chǎn)出最終結(jié)果。

區(qū)別：數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)加工都基于任務(wù)執(zhí)行和調(diào)度實現(xiàn)，兩者雖然都是ETL，但是各自關(guān)注的重點并不相同。

①核心動作

數(shù)據(jù)集成核心動作是抽數(shù)（讀、寫、轉(zhuǎn)換），也就是數(shù)據(jù)交換，轉(zhuǎn)換動作也只是簡單的數(shù)據(jù)清洗。

數(shù)據(jù)加工的核心動作是計算邏輯/清洗等加工規(guī)則的編寫，加工規(guī)則復(fù)雜。

②核心目標(biāo)

數(shù)據(jù)集成的核心目標(biāo)，是保證數(shù)據(jù)被高效準(zhǔn)確地遷移到目標(biāo)端數(shù)據(jù)源。

數(shù)據(jù)加工的核心目標(biāo)，是加工規(guī)則編寫準(zhǔn)確“翻譯”業(yè)務(wù)需求。

大數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品介紹范文第六篇實時集成一般采用先全量在增量的方式來進行數(shù)據(jù)的遷移，即先將歷史數(shù)據(jù)全量遷移到目標(biāo)數(shù)據(jù)源，完成初始化動作，在進行增量數(shù)據(jù)的實時同步，這樣保證目標(biāo)端數(shù)據(jù)的可用性。當(dāng)然也有不care歷史數(shù)據(jù)的場景，此時就無需進行全量遷移的動作。

我們主要采用基于日志的CDC方式來實現(xiàn)增量數(shù)據(jù)的實時同步。CDC即changedatacapture，捕獲數(shù)據(jù)的變化。實時集成通過讀取源端數(shù)據(jù)庫日志bin_log來捕獲數(shù)據(jù)的變化情況（insert、update、delete），將其傳輸?shù)絢afkatopic中，然后通過sparkstreaming對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換/清洗，寫入到stg增量表中，最后將增量數(shù)據(jù)與全量數(shù)據(jù)合并到數(shù)倉ods表中。

具體的實時集成任務(wù)執(zhí)行邏輯及流程如下所示：

實時集成有以下特點：

源端數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生一條記錄，數(shù)據(jù)集成實時同步一條記錄，

流數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)傳輸過程中可能會被丟失或延遲

故相較于離線集成