数栈技术分享：如何使用数栈进行数据采集？

本文主要是介绍数栈技术分享：如何使用数栈进行数据采集？，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！

github开源项目：https://github.com/DTStack/flinkx

gitee开源项目：https://gitee.com/dtstack_dev_0/flinkx

一、从哪里采集数据

我们谈大数据、用大数据、让数据产生价值的前提是，我们首先要有数据。

我们讲数据中台“存”、“通”、“用”，首先就是“存”，我们要将数据放到中台里，以前是放在数据仓库里，在“存”的基础上，我们会将不同来源不同格式的数据进行梳理、把一个个数据孤岛打通，数据资源形成数据资产，然后根据用户的具体场景，进行数据应用。

数据的产生不是凭空而来的，袋鼠云数栈提供离线数据同步采集和实时数据同步采集两种方式，帮助用户高效地将散落在各处的数据资源采集，存放在一起，用工具化的方式，进行“全域”数据采集，为构建数据中台奠定基础。

二、怎么采集数据

1、离线数据同步采集

可视化配置的数据同步任务如下图所示：

数栈的数据同步工具FlinkX，在不同存储系统中起到“桥梁”的作用，是数据中台的基础核心功能，支持多种不同的异构存储系统数据（MySQL，Server，Oracle等），插件化架构可随时支持更多的新数据源需求，底层基于Flink分布式架构，支持大容量、高并发同步，相比单点同步性能更好，稳定性更高。

该方案满足分钟（5分钟）、小时、天等多种级别的同步需求。

袋鼠云数栈数据同步界面如下图所示：

数据同步模块FlinkX是在各个存储单元之间执行数据交换的管道。为了在数据中台进行大规模数据集的挖掘与计算，通常的做法是在任务执行前将数据传输至数据中台，并在任务执行结束后将计算结果传输至外部存储单元（例如MySQL等应用数据库）。

数据集成的作用如下图所示：

数据同步模块的特性包括以下几方面：

1）丰富的数据源支持

数据同步模块可对MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、DB2、HDFS（Textfile/Parquet/ORC）、Hive、HBase、FTP、ElasticSearch、MaxCompute、ElasticSearch、Redis、MongoDB、CarbonData等数据源，支持对这些数据源进行读取或写入数据。使用时仅需配置数据源的连接信息（例如填写Oracle数据库的JDBC URL、用户名、密码等信息），再配置对应的数据同步任务即可。

2）分布式系统架构

数据同步模块在系统架构上采用先进的分布式系统架构，可实现多个节点并发读取、写入数据，可极大的提升数据同步的吞吐量，相比Sqoop、Kettle等开源数据同步方案，数据吞吐能力更高、配套功能更完善。

3）向导/自定义配置模式

向导模式：

特点是便捷、简单，可视化字段映射，快速完成同步任务配置。可通过向导模式完成同步任务的创建与配置，主要包括同步任务选择源库源表、目标库目标表、配置字段映射、配置同步速度等。

脚本模式：

特点是全能、高效，可深度调优，支持全部数据源。需通过编写JSON脚本的方式完成配置过程。

4）调度与依赖的配置

在实际的数据生产过程中，数据同步任务通常是数据处理链路的第一个任务和最后一个任务，分别承担“从业务系统抽取数据”和“将结果数据写出”的职责。【离线计算-开发套件】支持对同步任务配置依赖关系，约束同步任务与其他任务的执行先后顺序。

数据同步任务通常是周期执行的，每天、每周、每小时或分钟级（5分钟）执行一次，【离线计算-开发套件】支持对同步任务配置循环周期，实现同步任务的定期执行，详细的调度与依赖配置功能请参考数据开发：构建数据分析逻辑一节。

5）全量/增量同步

从业务系统读取数据的过程中，为了最小化对业务系统的影响，通常需要进行数据的增量同步。在源数据库表中具备数据变更时间字段的情况下，【离线计算-开发套件】支持对关系型数据库进行增量数据同步，用户仅需输入相应的数据过滤语句即可实现。

6）整库同步

整库同步是帮助提升用户效率、降低用户使用成本的一种快捷工具，它可以快速把一个MySQL数据库内所有表一并上传到数据平台中，节省大量初始化精力。假设数据库有100张表，您原本可能需要配置100次数据同步任务，但有了整库上传便可以一次性完成（要求数据库的表设计具备较高的规范性）。

在整库同步配置中，用户可批量选择待同步的表，并配置全量/增量，同步批次等信息。同时支持自定义表名、字段类型等配置，在方便快捷的基础上实现高度灵活性。

7）分库分表（MySQL）、FTP多路径同步

数据同步模块可以支持关系型数据库分库分表模式下的数据同步，用户仅需在页面上选择多张表、多个数据库即可（要求每张表的结构相同）。

除了关系型数据库分库分表模式之外，还支持一个任务从多个FTP路径，读取多个文件，减少同步任务配置的重复性工作。

8）同步速度的控制

据进行初始化的同步时，往往有大量历史数据需要同步至中台，需要提高数据读取的速度，当业务数据库的运行压力较大时，为了减轻数据库的压力，需要降低数据读写的速度。

数据同步模块支持同步速度控制，通过设置同步速率上限来调整，此参数需根据硬件配置和数据量来调整，用户根据业务需求选择设定的值。

2、实时数据同步采集

上图是实时数据流同步架构，说明如下：

1）Oracle和SQLServer数据源：需要用户方自购并部署OGG实时采集工具，实时采集Oracle redo log数据，再通过数栈DTinsightStream产品可视化配置将数据打到Kafka，数据就被实时归档或实时消费。

2）MySQL数据源：数栈DTinsightStream产品已经集成Canal数据采集工具，实时采集MySQL binlog数据，直接通过可视化配置将数据打到Kafka，数据就被实时归档或实时消费。

3）日志类数据源：数栈DTinsightStream产品针对日志类实时采集模块底层基于jLogstash组件实现（相比开源的jLogstash进行了分布式改造），可基于YARN进行分布式资源调度，直接通过可视化配置将数据打到Kafka，数据就被实时归档或实时消费。

实时采集模块在WEB端的配置非常便捷且灵活，类似离线数据同步任务，可支持向导和脚本2种配置模式。以MySQL实时采集为例，用户仅需在页面配置数据源、表和部分过滤条件即可。

除了配置功能外，实时采集任务在运行时，系统也可对输入、输出的数据量进行实时监控并告警。

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