DataSpring基于Flink构建流批一体化ETL平台发布

DataSpring: 基于Flink构建的流批一体化ETL平台

数据是企业在决策制定过程中最重要的资源，因此需要经过处理和预处理。由于数据可靠性对决策影响很大，因此业务人员和数据分析师将近80%的时间用于数据整理。了解到这些信息后，我们知道数据预处理这项工作有多么繁重且必不可少。幸运的是，现代技术解决了这个问题，例如DataSpring ETL平台可以大力协助数据分析工程师完成这项工作。

 

I. 介绍

A. 数据预处理的重要性
随着许多企业尝试从数据中赚取财富，数据分析变得越来越关键。数据预处理是使数据更具可信度和准确性的过程，以便进一步分析和使用。数据清理、去除噪声、填充空值、删除异常值、特征提取、转换和标准化是数据预处理的主要任务。

B. DataSpring的概述
DataSpring是一款基于Flink框架的流批一体化ETL平台，支持亿级数据实时数据同步和预处理。与传统的ETL工具相比，在效率和灵活性方面具有优势。

II. DataSpring 的优势

A. 支持亿级数据实时同步、前置处理
DataSpring采用基于日志的增量数据获取技术（ Log-based Change Data Capture ）支持异构数据之间丰富、自动化、准确的语义映射构建。同时，可以满足实时与批量的数据处理，支持各种主流数据库和API数据增量转换。

B. 异构数据之间的自动化映射构建
DataSpring提供了通用的数据接口和解析器，以允许异构数据源之间更简便的数据交互。数据映射和转换是平台的另一个基本优势。用户能够在不需要编写复杂程序的情况下实现大规模数据集之间的传输和转换，通过内部批