数据抽取工具

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

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

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。

数字化转型网数据专题包含哪些内容

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。

数字化转型网数据专题包含:

1、数据相关外脑支持:100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料

2、数据研习社:与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题,推动产业发展!

3、国际认证培训:目前已引进DAMA国际认证CDMP,其他国内外认证也在逐步引进中

4、典型案例参考:与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例,共探企业数据落地应用

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