数据集成平台选型建议

一数据集成介绍

数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。它的主要目标是将来自多个不同数据源的数据整合到一个统一的、易于访问和分析的数据存储库中。这些数据源可以包括数据库、云应用、传感器、日志文件、社交媒体等等。数据集成平台的关键任务是确保数据的一致性、完整性和可靠性，以便业务用户可以信任和使用这些数据来做出决策。
按照数据的生命周期，我们通常将大数据技术分为数据集成、数据存储、批/流处理、数据查询与分析、数据调度与编排、数据开发、BI 7 个部分。

可以看到数据集成在数据生命周期的最前面位置，它负责将多个来自不同数据源的数据聚合存放在一个数据存储中（如数据仓库/数据湖)，组合为用户提供单一统一视图，可以兼顾数据的增长量及所有不同的格式，合并所有类型的数据方便了后续的数据分析和挖掘工作。

二 datax简介

datax 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。

它将传统的点对点结构数据同步方式向星型结构模式转变。
datax演进过程：datax–> datax-web --> dataworks(datax商业版)

三数据集成工具介绍

下面将介绍下国内使用的主流数据集成工具。

3.1 开源数据集成工具

3.1.1 datax

官网：https://github.com/alibaba/DataX
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。

3.1.2 datax-web

官网：https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。

3.1.3 kettle

官网：https://github.com/pentaho/pentaho-kettle
Kettle 是一款国外开源的 ETL（Extract, Transform, Load，即数据抽取、转换、加载）工具，它使用纯Java编写，并可以在Windows、Linux、Unix等多个操作系统上运行。

3.1.4 Sqoop

官网：https://sqoop.apache.org/
Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

3.1.5 Apache NiFi

Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据拉取、数据处理和分发系统。基于Web图形界面，通过拖拽、连接、配置完成基于流程的编程，实现数据采集等功能。NiFi是美国国家安全局NAS开发并使用了8年的可视化数据集成产品，2014年贡献给了Apache社区，2015年成为Apache顶级项目。是为数据流设计。它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑，支持从多种数据源动态拉取数据。

3.1.6 Apache SeaTunnel

官网：https://seatunnel.incubator.apache.org/
Apache Seatunnel 是一个分布式、高性能、易扩展、用于海量数据（离线&实时）同步和转化的数据集成平台。

3.1.7 Flink CDC

Flink CDC(Change Data Capture)是Flink提供的一个功能，用于捕获和处理数据源中的变化，特别是数据库中的数据变动。它通过在数据源上设置机制，能够实时地捕获并传递变化的数据，实现实时数据管道和处理分析。

3.2 商用数据集成工具

FineDataLink
dataworks
ETLCloud
kafka streams

四数据同步方式

按照使用场景划分，目前数据同步主要有离线同步、实时同步和全增量同步三种方式。

4.1 离线同步

在固定时间段或者按照预定计划进行的数据同步，它不强调数据的实时性，而是批量处理历史数据或者定时抓取数据的变化。比如在每天特定时间点或每个小时执行一次同步任务，将数据从源系统抽取、处理后加载到目标系统。这种同步模式适用于数据量较大且对实时性要求不高的场合，例如每日业务报表的生成、夜间批量数据迁移或备份等。

4.2 实时同步

数据在源头发生变化时立即触发同步动作，以极低的延迟甚至接近实时的方式将数据更新反映到目标系统中。这通常涉及到复杂的事件驱动机制、消息队列、流处理技术等，以便捕获和传递数据变更事件，实现实时数据流动。实时同步的应用场景包括实时交易系统、监控系统、物联网(IoT)数据收集、金融风控、在线广告推荐系统等，这些都需要数据的实时一致性来支持高效决策和业务运作。

4.3 全增量同步

一种结合了离线同步与实时同步优点的数据同步策略，旨在既能快速完成初次完整数据同步，又能高效地保持后续数据的实时更新。具体定义如下：首先执行一次全量批量同步操作，然后设置一种机制来跟踪源数据库的变更，持续进行实时同步。这样既保证了在同步开始阶段目标数据库能获取完整的数据视图，又能在后续的时间里通过实时同步及时、高效地更新目标数据库中的数据，从而减少了数据传输量，提高了同步效率，并且维持了数据的一致性。

五数据集成工具选型对比

数据同步	SeaTunnul	ETLCloud	FineDataLink	DataWorks	Flink CDC	DataX	Kettle	OGG	Cannel	Sqoop
CDC机制	日志/查询	日志/查询	日志/查询	日志/查询	日志	查询	查询	日志	日志	查询
增量同步	√	√	√	√	√	×	×	√	√	×
断点续传	√	√	√	√	√	×	×	√	√	×
全量同步	√	√	√	√	√	√	√	√	×	√
全量+增量	√	√	√	√	√	×	×	√	×	×
架构	分布式	分布式	分布式	分布式	分布式	单机	单机	分布式	单机	单机
Transformation	※※※	※※※※	※※※※	※※※※	※※※※	※※	※※	※※	※※	※※
生态	※※※※	※※※	※※※	※※※	※※※※	※※	※※	※※※	※※	※※
开源	√	×	×	×	√	√	√	√	√	√
学习难度	低	低	低	低	高	中	低	中	高	低