网站根目录怎么写,网站为什么要服务器,wordpress 一键安装包,专门做橱柜衣柜效果图的网站分享嘉宾#xff1a;某政务公司大数据技术经理 孟小鹏 编辑整理#xff1a;白鲸开源 曾辉 导读#xff1a;本篇文章将从数据集成的基础概念入手#xff0c;解析数据割裂给企业带来的挑战#xff0c;阐述数据集成的重要性#xff0c;并对常见的集成场景与工具进行阐述某政务公司大数据技术经理 孟小鹏 编辑整理白鲸开源 曾辉 导读本篇文章将从数据集成的基础概念入手解析数据割裂给企业带来的挑战阐述数据集成的重要性并对常见的集成场景与工具进行阐述最后介绍了Apache SeaTunnel在应对技术挑战的架构演进。 包括以下几方面内容
什么是数据集成为什么要做数据集成常见的数据集成工具离线场景的数据集成工具分析离线 实时场景的数据集成需求与挑战Apache SeaTunnel 简介
什么是数据集成
在当今的数字化时代数据被称为“新石油”其价值在于通过分析和应用为企业提供决策支持。然而许多企业面临的一个共同挑战是数据割裂——数据分散在不同的业务线或系统中导致信息孤岛、效率低下等问题的产生。 拿数据集成到底是什么呢数据集成作为解决上述问题的重要手段主要是通过将来自不同来源的数据标准化、清洗并统一整合成视图或存储形式为企业的数据治理、分析和业务使用提供坚实的基础。
为什么要做数据集成
在企业发展的早期通常存在多个独立发展的业务线比如 APP 1、APP 2 和 APP 3。 这些业务线在早期阶段缺乏统一的规划导致各业务线分别维护自己的数据存储形成了割裂的场景。独立的数据系统之间缺乏连接与协同形成了数据“烟囱效应”和“信息孤岛”。这些问题的存在直接影响了企业的运营效率和决策能力并引发了一系列具体挑战。
数据割裂带来的问题
决策数据的缺失 信息孤岛使得高层管理人员无法获取完整的数据视图决策依据不完整可能导致错误的决策。
资源浪费 多个业务线独立存储数据增加了存储成本。同时分散的数据管理也增加了复杂性和运维难度。
用户体验的割裂 在割裂的系统下难以为用户提供一致性的服务。例如不同APP中的数据无法同步导致用户体验不佳。
数据安全隐患 数据重复存储如多APP中都存储用户表增加了数据丢失和泄露的风险。
数据流通效率低下 割裂的数据使企业难以实现高效的数据流通和跨业务的协同最终导致整体业务效率的下降。
数据集成的必要性
为了应对以上挑战需要通过数据集成工具将原本割裂的数据统一汇聚到一个中心化的存储位置如数据中心或数据湖。 这种统一的存储方式可以带来以下优势
支持多维度分析 例如在电子商务场景下构建用户忠诚度模型可能需要综合以下数据来源
商品详情用户满意度评分用户活跃度数据
如果数据割裂难以进行统一统计。而通过数据集成工具能够将所有数据汇聚到一个仓库中以实现多维度分析。
提升业务效率 通过统一的数据存储可以减少数据重复优化资源使用并为业务提供高效的数据支持。
增强数据安全 数据的集中存储和统一管理能够降低数据泄露的风险并简化安全管控。
优化用户体验 数据的统一可以实现跨业务的协同为用户提供一致性更高的服务。
数据集成工具的场景
数据集成工具主要用于两种场景 实时场景 需要在数据产生后快速同步到目标系统适用于实时性要求高的业务场景。
离线场景 数据在特定时间点批量同步适用于需要处理大规模历史数据的场景。
通过合理选择和配置数据集成工具可以有效解决企业的数据割裂问题为业务发展和决策支持提供坚实的基础。
常见的数据集成工具
在数据集成场景中根据需求的不同市面上或开源社区中存在多种数据集成工具。数据同步场景可以分为两类基于查询的批处理场景和基于实时捕获的场景。
以下将对这两类场景及其对应工具的特点进行分析。
数据同步的两大场景
基于查询的批处理场景
特点
通过定期调度的方式将关系型数据库中的数据同步到目标系统。以批处理方式进行实时性要求较低。适用于需要处理大规模历史数据或周期性分析的场景。
典型应用
数据仓库的构建历史数据分析报表生成
基于实时捕获的流式处理场景
特点
实时捕获和解析数据库中的变更数据CDC, Change Data Capture。能够及时同步变更数据到目标系统满足高实时性需求。适用于需要实时响应和高时效场景的应用。
典型应用
实时推荐系统交易监控实时日志分析
工具举例
Debezium通过捕获关系型数据库如MySQL的binlog或MongoDB的oplog的变更日志实现实时数据同步。Apache Kafka配合Kafka Connect可实现分布式数据流的实时采集与传输。Apache SeaTunnel支持多种实时数据源和Sink适合复杂的流式数据集成任务。
数据集成工具在数据仓库中的作用
无论是批处理还是实时场景数据集成工具的最终目标都是将源数据统一采集到数据仓库或数据湖中为后续的分析和应用提供支持。例如
批处理场景 将关系型数据库的数据定期采集到数据仓库为离线数据分析和报表生成提供数据基础。
实时场景 捕获数据库中的变更事件通过实时同步到数据仓库支持实时监控、推荐系统等应用。
Apache SeaTunnel 就是一个兼顾批处理和实时流式处理的集成工具通过灵活的架构和丰富的连接器能够满足多种数据集成需求。数据集成工具是现代数据生态中不可或缺的一环。根据场景需求选择合适的工具可以大幅提升数据流通效率为企业数据仓库建设和实时数据处理提供坚实保障。
离线场景的数据集成工具分析
在离线场景中最常见的同步工具之一是 DataX。它作为一个新型架构的离线数据同步工具被广泛应用于批量数据的迁移和同步。 然而在使用过程中也暴露出了一些问题尤其是在面对当前数据生态和未来发展的需求时其局限性愈发明显。
DataX 的主要问题
生态不足
DataX 是一个专注于离线数据同步的框架因此在实时数据同步方面存在明显的短板。这种生态不足表现为以下几点
实时场景的缺失在需要处理实时变更数据如CDC的场景中DataX 无法满足需求。信创化数据库支持的不足随着国家对于信创国产化的政策要求到 2026 年之前政府部门和政务系统需要逐步替换为国产化数据库。然而DataX 对国产化数据库的支持还不够完善生态覆盖面较窄。
兼容性不足
DataX 在处理多种数据源类型时采用了统一的架构设计核心是 Reader 和 Writer 模块如图所示通过统一的接口和方法实现对不同数据库类型的支持。 这种设计虽然简化了架构复杂度但也带来了兼容性问题
字段类型处理粗糙DataX 在字段映射和类型转换时所有数据库类型的处理逻辑都集中在同一个函数内。这种实现方式对于一些特殊数据类型如大字段、特殊格式的字段的处理显得力不从心。数据兼容性问题对于某些复杂或非常规的数据源类型DataX 需要额外定制化开发来满足需求增加了使用和维护成本。 性能不足
DataX 的开源版本采用单节点架构在处理超大规模数据时性能瓶颈尤为明显
单节点限制单节点架构难以扩展无法充分利用分布式系统的性能优势。性能压力在处理超大数据规模的场景下如TB级别的数据迁移性能往往难以满足企业需求成为生产环境中的瓶颈。
需求驱动的工具演进
针对离线场景中暴露的问题现代数据集成工具需要具备以下能力
支持多种数据源的广泛兼容性包括国产化数据库的适配和特殊字段类型的处理能力。
高性能架构采用分布式架构以满足超大规模数据处理的需求。
实时与离线一体化既能满足离线批量同步的需求也能兼顾实时数据的同步能力。
DataX 的局限性为企业在选择数据集成工具时提供了警示工具的适配性与扩展性决定了其在多样化需求下的生存能力。选择一个更灵活、更高效的工具如 Apache SeaTunnel能够帮助企业在离线数据同步中获得更高的性能和更广的生态支持。
离线 实时的需求与挑战
在现代数据平台中数据集成通常涉及两大场景离线场景与实时场景。企业在最初构建数据集成框架时往往以离线场景为主但随着业务需求的增加和数据分析实时性的要求提升实时场景逐渐成为数据集成的重要组成部分。
当离线框架已成型而实时需求增加时企业需要在原有架构基础上引入一条实时数据链路这种扩展带来了新的挑战。
Lambda 架构下的痛点
Lambda 架构在数据集成领域的典型表现为同时运行离线和实时两条数据链路。这种架构虽然满足了多样化需求但也引发了以下问题 多条链路运维复杂
离线链路和实时链路需要分别设计和维护增加了数据治理的复杂性。例如离线链路可能基于 DataX而实时链路则可能使用 Flink CDC涉及不同的工具和框架。 重复开发工作
两套链路往往需要分别开发重复性工作增加了开发成本。离线链路开发基于工具如 DataX而实时链路需要构建 Flink 集群等技术栈不同导致开发和运维成本提高。
多技术栈的割裂
离线链路和实时链路使用不同技术栈造成开发团队需要掌握多种工具技术培训和维护难度增加。数据平台需要同时支持离线和实时的数据治理能力进一步增加了平台的复杂性。
理想的数据集成工具的特点
为了解决上述问题企业需要一个能够同时支持离线和实时场景的工具。 我认为以下是理想数据集成工具的关键特性
丰富的生态支持
能够兼容多种数据源包括主流数据库如 MySQL、Oracle以及国产化数据库。适配多种Sink端如数据仓库、数据湖、消息队列等满足复杂的集成需求。
分布式架构
支持高并发和海量数据的处理提供优越的扩展性。在集群环境中高效运行充分利用硬件资源。
批流一体
同时支持离线和实时数据同步需求兼容批处理和流式处理架构。减少多条链路运维的复杂性实现一次开发、多场景复用。
性能优越
提供高吞吐和低延迟的数据处理能力满足实时性要求。在资源使用上做到高效优化存储和计算的成本。
社区活跃度高
开源项目的活跃度能够保证工具的持续改进和问题响应速度。丰富的文档和社区支持降低了上手难度。
批流一体架构的价值
通过批流一体的数据集成工具可以有效解决 Lambda 架构带来的痛点
简化运维仅需维护一套架构减少多链路治理的负担。
提升开发效率通过一次开发兼容离线和实时场景避免重复劳动。
技术栈统一减少技术培训和开发成本增强团队协作效率。
像 Apache SeaTunnel 这样的批流一体架构工具能够在离线与实时场景中都发挥优势不仅具备丰富的生态支持还具有优越的性能和分布式架构能力是解决当前数据集成复杂性的优秀选择。
Apache SeaTunnel 简介
定义与背景 那给大家讲了这么久SeaTunnel是什么呢Apache SeaTunnel 是一款下一代高性能分布式超大规模数据同步工具专为解决现代企业的批处理和实时流处理需求而设计。其名字来源于科幻小说《三体》中的“水滴”早期被称为 WaterDrop后在 2021 年更名为 Apache SeaTunnel。 上图展示了 SeaTunnel 的 LOGO设计灵感源于水滴的简洁与强大寓意其在数据处理领域的高效与灵活。
核心特性
Apache SeaTunnel 的核心特性围绕其在批处理与实时流处理中的统一能力展开
批流一体架构
SeaTunnel 采用批流一体的架构能够同时支持批数据处理和实时流数据处理
无缝切换在引擎层实现批处理和流处理的无缝切换满足不同场景需求。高灵活性通过统一架构简化了开发与运维工作提升了数据处理效率。
灵活的数据处理流程
从架构图中可以看出SeaTunnel 的数据处理过程主要分为以下三部分 Source 层定义数据源支持多种主流数据源类型。Transform 层执行轻量级的数据转换如清洗、聚合等。Sink 层将处理后的数据输出到目标位置例如数据仓库、消息队列等。
这一架构允许开发者通过定义任务的输入、转换和输出快速构建和部署数据管道。
架构演进
SeaTunnel 的核心架构在设计上强调抽象性和模块化其核心组件如下 任务初始化 每当用户定义了一个数据处理任务时SeaTunnel 的引擎会将任务逻辑抽象为一个标准化的任务描述完成初始化工作。 翻译层 翻译层的作用是将用户定义的 Source、Transform 和 Sink 转换为引擎可以识别的API调用。这一转换过程包括 将接口或代码片段抽象化。转化为引擎能够识别的数据处理任务。交由引擎执行完成整个数据流的处理。 模块化设计 SeaTunnel 的架构采用模块化设计将数据输入、转换和输出分开便于扩展和维护。
应用场景与案例
Apache SeaTunnel 的强大特性使其在以下场景中表现优异
实时流处理
支持对交易监控、实时推荐等需要快速响应的场景进行高效处理。
批量数据处理
适合构建数据仓库、生成历史数据报表等大规模离线分析任务。
跨平台数据集成
无论是传统关系型数据库还是现代数据湖SeaTunnel 都能通过其丰富的连接器生态实现多种数据源与目标的无缝对接。
Apache SeaTunnel 特性
丰富的生态支持
Apache SeaTunnel 提供了丰富的生态支持能够与170种数据源和目标系统无缝对接覆盖了常见的数据库、消息队列、大数据存储等组件。
目前支持的生态包括(展示部分 关系型数据库PostgreSQL、Oracle、MySQL消息队列Kafka、RabbitMQ、Pulsar数据湖Paimon、Hudi、Iceberg大数据存储HDFS、Hive、KuduNoSQL 数据库MongoDB、HBase、Redis分析型数据库ClickHouse、Doris搜索引擎Elasticsearch、Eazysearch时序数据库InfluxDB、TDengine国产数据库DM、openGauss
丰富的生态支持减少了开发者开发自定义插件的工作量大幅降低了开发和维护成本。
多引擎支持
SeaTunnel 提供对以下三种引擎的支持
Flink主流流式计算引擎适合需要实时数据处理的场景。 Spark广泛应用于大数据离线处理的主流引擎。 Zeta 引擎SeaTunnel 自主研发的轻量级引擎专为不具备大数据平台或 Kubernetes 支持的企业设计。
Zeta 引擎的优势
适用场景适合数据量较小、希望使用分布式能力但缺乏大数据平台支持的企业。高性能即使在资源较少的环境中仍能提供优异的性能表现。对比性能在与 DataX 和 AWS DMS 的性能对比中Zeta 引擎表现出资源占用低、处理速度快的特点。
数据处理能力
SeaTunnel 提供了强大的 Transform 模块专注于轻量级的数据清洗与转换包括以下功能 轻量级处理适合数据同步过程中需要的简单操作例如
增加虚拟字段对行数据进行截取操作引入加解密函数 复杂处理建议对于复杂或重量级的处理建议使用前置或后置的数据库如通过SQL进行预处理以更高效地利用现有数据库的计算能力。
性能对比
以下是 Apache SeaTunnel 在不同引擎下的性能表现以 Zeta 引擎为例 与 DataX 的对比在资源较少的环境中Zeta 引擎的性能明显优于 DataX同步时间更短。 与 AWS DMS 的对比Zeta 引擎在同步性能和资源效率方面表现优异能够在更短的时间内完成数据同步。
Zeta 引擎橙色部分在资源和时间消耗上的表现均优于对比产品。
Apache SeaTunnel 架构演进 Apache SeaTunnel 的架构经历了从 V1 到 V2 的重要演进。这一演进的核心在于 解耦显著提升了框架的灵活性、扩展性和维护性。
以下将对其架构演进过程及关键变化进行详细介绍。
V1 架构多引擎高度耦合
在 V1 架构中SeaTunnel 支持多个引擎如 Flink 和 Spark并针对每个引擎设计了独立的 API。 这种设计带来了以下问题
多次实现成本高
每个新插件需要针对所有引擎分别实现一次。例如将关系型数据库的数据同步到消息队列需要分别开发适配 Flink 和 Spark 的逻辑。
引擎与插件的强耦合
插件如 Source、Sink、Transform与具体引擎深度绑定导致版本升级和参数优化变得困难。
难以统一优化
各引擎独立运行插件和任务的参数难以统一管理增加了运维成本。
版本依赖复杂
Source 到 Sink 端的逻辑高度依赖引擎的具体版本导致版本升级风险高、成本大。
V2 架构解耦与通用化
在 V2 架构中SeaTunnel 通过解耦实现了高度模块化和灵活性。以下是架构的关键改进 任务初始化的抽象化
SeaTunnel 将任务的输入Source、转换Transform、输出Sink进行高度抽象形成统一的任务初始化流程
Source定义数据来源。Transform执行轻量级的数据转换。Sink指定数据的目标存储位置。
这一层的抽象化解除了插件与引擎的绑定使任务可以适配任何引擎如 Flink、Spark、Zeta。
引入翻译层Translation
翻译层负责将用户定义的任务通过通用 API 转换为具体引擎可执行的代码
通用性开发者只需实现一次 Source、Transform 和 Sink 的逻辑翻译层会自动适配引擎。降低开发成本减少了插件开发中对多引擎的重复适配需求。简化版本升级由于插件与引擎解耦版本升级仅需在翻译层中调整相关逻辑无需修改核心插件。
参数与版本的统一
通过抽象化和翻译层的引入SeaTunnel 实现了
参数的统一管理简化了多引擎场景下的任务配置。版本升级的灵活性任务的逻辑独立于引擎版本升级引擎时无需担心任务兼容性问题。
解决业务痛点
实时与离线场景的统一
SeaTunnel 的 V2 架构解决了 Lambda 架构中的多条链路问题
离线场景支持任务调度和工作流的管理满足复杂的批处理需求。
实时场景支持实时数据处理与项目管理适配动态业务需求。
降低开发成本与提升效率
商业化解决方案例如白鲸开源已基于Apache SeaTunnel 开发的并推出了商业版软件 WhaleTunnel提供企业级功能增强、服务、运维、Debug、定期漏洞扫描和修复无论是产品功能、稳定性、兼容性、速度还是安全性都比开源版 Apache SeaTunnel 有巨大的进步工程化与规模化通过工具的优化企业可以快速构建高效的数据集成平台减少自研成本。
总结
从 V1 到 V2 的架构演进Apache SeaTunnel 实现了从多引擎耦合到解耦的飞跃。通过引入任务抽象化、翻译层和参数统一管理SeaTunnel 不仅提高了开发效率还显著降低了版本升级和运维的复杂度。在离线与实时场景的统一支持下SeaTunnel 成为企业数据集成的强大工具也为开发者提供了更多可能性。
祝愿 Apache SeaTunnel 社区和相关商业产品在未来的发展中越来越好 本文由 白鲸开源科技 提供发布支持
