DataPipeline在大数据平台的数据流实践

文 | 吕鹏 DataPipeline架构师

进入大数据时代，实时作业有着越来越重要的地位。本文将从以下几个部分进行讲解DataPipeline在大数据平台的实时数据流实践。

一、企业级数据面临的主要问题和挑战

1.数据量不断攀升

随着互联网+的蓬勃发展和用户规模的急剧扩张，企业数据量也在飞速增长，数据的量以GB为单位，逐渐的开始以TB/GB/PB/EB，甚至ZB/YB等。同时大数据也在不断深入到金融、零售、制造等行业，发挥着越来越大的作用。

2. 数据质量的要求不断地提升

当前比较流行的AI、数据建模，对数据质量要求高。尤其在金融领域，对于数据质量的要求是非常高的。

3. 数据平台架构的复杂化

企业级应用架构的变化随着企业规模而变。规模小的企业，用户少、数据量也小，可能只需一个MySQL就搞能搞；中型企业，随着业务量的上升，这时候可能需要让主库做OLTP，备库做OLAP；当企业进入规模化，数据量非常大，原有的OLTP可能已经不能满足了，这时候我们会做一些策略，来保证OLTP和OLAP隔离，业务系统和BI系统分开互不影响，但做了隔离后同时带来了一个新的困难，数据流的实时同步的需求，这时企业就需要一个可扩展、可靠的流式传输工具。

二、大数据平台上的实践案例

下图是一个典型的BI平台设计场景，以MySQL为例，DataPipeline是如何实现MySQL的SourceConnector。MySQL作为Source端时：</