数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
大数据分析不能直接在原始的业务数据库上直接操作，所以需要抽取想要的数据到分析数据库或者分布式存储系统（例如HDFS），常见数据抽取工具包括：DataX、BitSail等。DataxundefinedDataX是阿里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。BitSail项目是头条刚开源的，基于Flink开发，在自己内部业务应用广泛。BitSail支持多种异构数据源间的数据同步，并提供离线、实时、全量、增量场景下的全域数据集成解决方案。
专家观点：
数据集成非常重要，因为跟业务方相关的第一个环节就是数据集成，数据集成如果出现问题比如速度慢、丢数据等，都会影响到业务方数据的使用，也会影响业务方对大数据平台的信任度。
数据传输队列
数据传输有三种：
Kafka：流式传输
RabbitMQ：队列传输数字化转型网www.szhzxw.cn
Pulsar：流式传输+队列传输
专家观点：
Kafka是Hadoop组件全家桶，名气更大，但是易用性还是差一点。
Pulsar跟Kafka很像，不过架构比Kafka更先进，属于后起之秀。
数据处理：数据存储、计算
数据存储：HDFS
HDFS特点：横向扩展，数据容错性高。
专家观点：
对于HDFS来说，优化是一个很重要的事情，因为HDFS的集群规模比较大，又要稳定，又要持续不断的应对业务挑战，优化这一块还是很重要的。如果集群负载大时，访问延迟，会影响集群整体使用效率。
HDFS的优化趋势包括：架构改进、读写分离、读写优化等。
虽然HDFS是分布式文件系统，但在实际场景中，由于NameNode的单点和小文件过多导致的压力过大问题，其管理的数据节点是有限的。分布式文件系统的新趋势类似JuiceFS的架构，采用「数据」与「元数据」分离存储的架构，从而实现文件系统的分布式设计，利用元数据缓存极大提升整体文件系统的性能，同时兼容大数据和云原生场景的应用。
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