数据集成产品分析（一）

数据集成产品致力于异构数据源之间的数据交换与汇聚，该类产品是数据中台建设的第一环节，笔者将通过两篇文章对数据集成产品进行分析。

数据同步，又称为数据集成、数据迁移，主要用于实现不同系统间的数据流转。

为什么会有数据同步这类产品？

在企业中，业务的快速发展产生了大量数据，也催生出多种应用系统，各系统承载不同类型的数据，对应着不同的数据存储方式。

而对于构建数据中台或大数据系统，首先需要将企业内部各个业务系统的数据实现互联互通，从物理上打破数据孤岛，而这主要通过数据汇聚和同步的能力来实现。

数据同步方式有多种：API接口同步、数据文件同步和数据库日志解析同步，适用于不同的业务场景。

本次分享的数据同步是基于数据库日志解析的方式实现，其主要应用场景是：数据从业务系统同步到数仓，和数据从数仓同步到数据应用两个方面。

一、数据集成产品简介

1. 产品介绍

数据同步致力于保证数据在不同数据源之间被高效准确地迁移。根据数据时效性要求和应用场景，数据同步可分为离线同步和实时同步：

1）离线同步

主要用于大批量数据的周期性迁移，对时效性要求不高，一般采用分布式批量数据同步方式，通过连接读取数据，读取数据过程中可以有全量、增量方式，经过统一处理后写入目标存储。

成熟的产品有：Sqoop、DataX、kettle等。

2）实时同步

针对数据时效性要求高的场景，其将源端数据的变化实时同步到目标端数据源中，保证源端数据与目标端数据实时保持一致，就可满足业务实时查询分析使用数据或实时计算等需求。

成熟的产品有：Canal、otter等。

在实际业务场景中，离线同步和实时同步搭配使用，为保证已有的数据表在目标端数据源中可用，会使用离线同步将该表的历史数据全量迁移到目标端数据源中，对于增量数据则通过实时集成来增量迁移。

2. 核心流程

数据集成的实现有三个关键步骤：数据读取、数据转换（映射）、数据写入，核心流程如下图所示：

具体流程为：数据集成从源端数据源中读取数据，按照建好的映射关系及转换规则，将数据写入到目标数据源中。其中：

• 配置源端数据源和目标端数据源，用于连接数据源，获取数据源的读、写权限等
• 建立映射关系：源端数据源中数据表及字段对应到目标端数据源中的哪张表和字段。建立映射关系后，数据集成根据映射关系，将源端数据写入到对应的目标端数据
• 数据转换规则：数据写入时，可能有不同数据格式转换，敏感数据脱敏展示、无用字段过滤、null值处理等需求，可以制定相应的数据转换规则来实现
• 数据传输通道：可配置任务并发数、数据连接数等任务参数，达到数据集成的任务被高效稳定执行等目的

基于上述流程，数据集成产品的核心功能一般会包含以下4个：

1. 数据源配置
2. 同步任务配置
3. 任务调度
4. 监控告警

数据集成平台在进行异构数据源之间的数据迁移时，需要保证迁移任务被高效完成，被迁入目标端数据源的数据是准确可靠的、实时的，数据传输过程是安全的等，这是用户核心关注点，也是期望平台达到的目标。

3. 其他大数据产品的联系和区别

在构建数据仓库的场景中，数据加载到数仓后，随后进行数据加工和数据应用，其中涉及的3类大数据产品如下：

1）数据集成：面向数据汇聚与交换

产品流程：配置数据源—创建同步任务—配置调度任务。

核心任务：ETL、校验、补数、合并。

2）数据加工：面向数据分析

产品流程：创建表—编写加工逻辑（insert）—配置调度任务。

数据加工方式：离线计算、实时计算、机器学习等。

3）任务调度：工作流编排

产品流程：创建任务节点—配置节点依赖关系—提交并执行。

任务调度：任务执行、任务调度与运维。

联系：

• 数据集成和数据加工都是数据生命周期中的一环
• 数据集成任务和数据加工任务其实就是任务调度中的任务节点job，任务调度保证数据被顺序采集和加工出来

以用户画像分析为例，oss_数据同步和rds_数据同步两个节点是数据集成任务节点，ods_log_info_d、dws_user_info_all_d、rpy_user_info_d三个节点是数据加工任务节点，绘制各节点间的连线即工作流编排。

提交并执行画布中的流程节点，数据就会按照箭头方向执行各节点，产出最终结果。

区别：数据集成和数据加工都基于任务执行和调度实现，两者虽然都是ETL，但是各自关注的重点并不相同。

①核心动作

数据集成核心动作是抽数（读、写、转换），也就是数据交换，转换动作也只是简单的数据清洗。

数据加工的核心动作是计算逻辑/清洗等加工规则的编写，加工规则复杂。

②核心目标

数据集成的核心目标，是保证数据被高效准确地迁移到目标端数据源。

数据加工的核心目标，是加工规则编写准确“翻译”业务需求。

二、数据集成产品流程

离线集成与实时集成在实际运行中，关注的侧重点是不同的，对于离线集成，面对的是批数据，更多考虑大规模数据量的迁移效率问题；对于实时集成，面对的是流数据，更多考虑数据准确性问题。

数据同步中一般采用先全量在增量的方式来进行数据的迁移，即先将历史数据全量迁移到目标数据源，完成初始化动作，在进行增量数据的实时同步，这样保证目标端数据的可用性。当然也有不care历史数据的场景，此时就无需进行全量迁移的动作。

1. 实时集成

我们主要采用基于日志的CDC方式来实现增量数据的实时同步，CDC即change data capture，捕获数据的变化。

实时集成通过读取源端数据库日志bin_log来捕获数据的变化情况（insert、update、delete），将其传输到kafka topic中，然后通过spark streaming对数据进行转换/清洗，写入到stg增量表中，最后将增量数据与全量数据合并到数仓ods表中。

由于数据库日志抽取一般是获取所有的数据记录的变更（增、删、改），落到目标表时，需要根据主键去重，并按照日志时间倒序排列获取最后状态的变化情况。

具体的实时集成任务执行逻辑及流程如下所示：

实时集成有以下特点：

• 源端数据库产生一条记录，数据集成实时同步一条记录
• 流数据在数据传输过程中可能会被丢失或延迟

故相较于离线集成，在数据同步链路上，实时集成会增加数据校验和数据合并两个动作。

• 数据校验主要校验源端和目标端的数据量，保证数据没有被丢失
• 数据合并则是由ods库base表和cdc目标库increment表组成，具体逻辑为：将stg数据按主键去重，取最新一条，根据主键与ods数据表中的T+1数据合并

2. 离线集成

离线集成分为全量和增量两种方式对大规模数据进行批量迁移。

• 全量迁移是将某些表的全部历史数据同步到目标数据源中
• 增量迁移，通常需要使用where子句（RDB）或者query子句（MongoDB）等增量配置参数，同时在结合调度参数（定时任务的重复周期：分钟、小时、天、周、月等）可实现增量迁移任意指定日期内的数据。

比如，想要实现每日数据的增量同步，各参数可配置为：

• Where子句：配置为DS=’${dateformat(yyyy-MM-dd,-1,DAY)}’，
• 配置定时任务：重复周期为1天，每天的凌晨0点自动执行作业

增量迁移的数据可以对目标端数据源表中数据进行追加、覆盖和更新操作。

作者：细嗅蔷薇，微信公众号：零号产品er

本文作者 @细嗅蔷薇

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