数据采集汇聚----全量和增量

本文介绍了数据同步的两种方式:全量和增量。全量同步是定时或周期性拷贝数据,逻辑简单但数据量大;增量同步抓取特定时刻后的数据,更新量小但逻辑复杂。还提及差异备份,以及增量抽取的触发器和时间戳方法。

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  • 数据如果保留多份,就会存在一致性问题,就需要同步。数据同步一般有两种方式:全量和增量。数据如果要保留副本,要么同时写(就是多写),或者进行复制:异步写(即从主数据拷贝到副本);
  • 全量
    1.每天定时(避开业务高峰期)或者周期性全量把数据从一个地方拷贝到另外一个地方;
    2.可以采用直接全部覆盖(使用“新”数据覆盖“旧”数据);或者走更新逻辑(覆盖前判断下,如果新旧不一致,就更新);
    3.这里面有一个隐藏的问题:如果采用异步写,主数据物理删除了,怎么直接通过全量数据同步?这就需要借助一些中间操作日志文件,或者其他手段,把这些“看不到”的数据记录起来。
    4.存在问题
    (1)数据量太大
    5.优点
    (1)逻辑比较简单,不像增量那样要处理有可能非常复杂的增量逻辑;
    (2)一般不会造成数据的不一致情况;
    6.全量构建
    (1)每次更新时都需要更新整个数据集;
    (2)查询时不需要合并不同Segment;
    (3)不需要对后续的 Segment 合并;
    (4)适合小数据量或全表更新的Cube;
    7.数据备份
    备份慢 ,但是备份恢复快,要求的磁盘空间多;
  • 增量
    1.指抓取某个时刻(更新时间)或者检查点(checkpoint)以后的数据来同步,不是无规律的全量同步。这里引入一个关键性的前提:副本一端要记录或者知道(通过查询更新日志或者订阅更新)哪些更新了。
    2.增量的基础是全量,就是你要使用某种方式先把全量数据拷贝过来,然后再采用增量方式同步更新。
    3.采用更新时间戳、有的采用checkpoint等来标识和记录更新点。
    4.存在问题:
    (1)数据提供方,很难制作增量包,事无巨细都要记录,稍微记错就全完了;
    (2)数据接收方,理解并且实施增量包的逻辑比较复杂,很容易造成数据的不一致;
    (3)中间过程一旦出了问题,很难定位;
    5.优点
    (1)更新数据量较小,操作快;
    6.增量构建
    (1)只对需要更新的时间范围进行更新,计算量会较小;
    (2)查询时需要合并不同Segment的结果 ,查询性能会受影响;
    (3)累计一定量的Segment后需要进行合并;
    (4)适合大数据量的Cube;
    7.数据备份
    备份速度相对快,但是恢复速度慢,磁盘空间要求少;
  • 差异备份
    将新旧数据差异部分记录下来,这种备份方式备份速度、恢复速度、空间要求是一种折中的选择。
  • 增量抽取时判别出新增或者发生变化的数据,两种方法
  1. 触发器方法: 当需要抽取的表中发生新增、修改、删除时,触发触发器,触发器将数据插入临时表,之后抽取只抽取临时表,抽取时对临时表数据打标记或者删除。
  2. 时间戳方法:
    在源系统表中增加一个时间戳字段,在用户对这条记录进行增删改查时,更新时间戳,进行数据抽取时使用时间戳来判断这条记录是否要抽取。加时间戳优点为抽取相对简单,但是对源系统依赖较强。

参考:
1.https://blog.youkuaiyun.com/qq_2300688967/article/details/80341279?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161035440816780265439208%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=161035440816780265439208&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_v2~rank_v29-2-80341279.pc_search_result_cache&utm_term=%E5%85%A8%E9%87%8F%E5%A2%9E%E9%87%8F&spm=1018.2226.3001.4187
2.https://blog.youkuaiyun.com/h8b6Pk7M7r8/article/details/100718458?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161035440816780265439208%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=161035440816780265439208&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_v2~rank_v29-3-100718458.pc_search_result_cache&utm_term=%E5%85%A8%E9%87%8F%E5%A2%9E%E9%87%8F&spm=1018.2226.3001.4187
3.https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43132433/article/details/82665231?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161035440816780265439208%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=161035440816780265439208&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_v2~rank_v29-10-82665231.pc_search_result_cache&utm_term=%E5%85%A8%E9%87%8F%E5%A2%9E%E9%87%8F&spm=1018.2226.3001.4187

<think>好的,我现在需要回答用户关于数据中台如何进行数据采集的问题。用户之前已经询问过如何建立数据中台,现在进一步询问数据采集的具体方法。我需要确保回答详细且有条理,覆盖用户可能关心的各个方面。 首先,我应该回顾之前的回答,确定是否已经涉及数据采集的部分。在之前的回答中,数据采集被列为数据中台架构中的数据接入层的一部分,提到了多源异构数据采集,以及技术选型中的典型组件如Hadoop生态实时计算引擎。但用户现在希望更详细地了解数据采集的具体方法,所以需要深入展开。 接下来,我需要考虑数据采集的主要方面,包括数据来源、采集方式、技术工具、挑战及解决方案等。用户可能想知道如何从不同来源获取数据,包括内部系统、外部数据、物联网设备等,以及如何确保数据的实时性、完整性准确性。 然后,我需要组织这些信息,使其结构清晰。可能的分类包括数据来源类型、采集方式(批量、实时、增量)、技术工具(如Flume、Kafka、Sqoop)、数据采集流程、挑战与解决方案等。 同时,要注意使用用户容易理解的语言,避免过于技术化的术语,但必要时需解释关键概念。例如,解释CDC(变更数据捕获)或ETL(抽取、转换、加载)等术语。 此外,还需要考虑数据采集中的常见问题,如数据异构性、实时性要求、数据量大、质量问题安全性等,并提供对应的解决策略,比如使用适配器、分布式架构、数据清洗工具加密措施等。 最后,应该给出一个实际的例子或流程说明,帮助用户更好地理解数据采集的实施步骤。例如,从需求分析到数据接入,再到后续处理的整个流程。 在检查过程中,确保覆盖所有关键点,没有遗漏重要内容,并且信息准确无误。同时,保持回答的结构化,使用标题列表来提高可读性。</think>数据中台的数据采集是实现数据汇聚的核心环节,需要解决多源异构数据的**全量抽取、实时同步、质量保障**等问题。以下是数据中台进行数据采集的详细方法与关键技术要点: --- ### **一、数据来源的全面覆盖** 1. **企业内部系统** - 业务系统(ERP、CRM、OA等)的结构化数据 - 日志文件(服务器日志、应用日志等) - 数据库(MySQL、Oracle、HBase等) - 消息队列(Kafka、RabbitMQ等) 2. **外部数据整合** - 第三方API(社交媒体、电商平台、政府开放数据) - 合作伙伴数据(通过数据交换协议) - 公开数据集(行业报告、舆情数据等) 3. **物联网与设备数据** - 传感器数据(时序数据流) - 边缘计算节点预处理后的数据 - 工业设备状态监控数据 4. **非结构化数据** - 文档(PDF、Word)、图片、音视频 - 网页爬虫数据(需合规采集--- ### **二、数据采集的核心方式** 1. **批量采集(Batch)** - **适用场景**:T+1离线数据同步 - **技术工具**:Sqoop、DataX、Kettle - **典型流程**: ```markdown 1. 定时触发全量/增量任务 2. 通过JDBC/ODBC连接源数据库 3. 按分片策略并行抽取数据 4. 写入HDFS/Hive等存储层 ``` 2. **实时采集(Streaming)** - **适用场景**:交易流水、用户行为日志 - **技术方案**: - **日志类**:Filebeat + Kafka(日志实时收集) - **数据库变更**:Debezium(基于CDC捕获数据变更) - **消息队列**:Kafka Connect + Flink(流式处理) 3. **增量采集(Delta)** - **实现方式**: - **时间戳**:按最后更新时间戳增量抽取 - **触发器**:数据库触发器记录变更 - **日志解析**:MySQL Binlog、Oracle Redo Log解析 --- ### **三、关键技术组件与工具** | **工具类型** | **代表工具** | **核心能力** | |--|---------------------------------------| | 数据库同步 | Sqoop、DataX | 异构数据库间高效传输 | | 日志采集 | Flume、Logstash | 多源日志聚合与标准化 | | 实时流采集 | Kafka Connect、Debezium | 低延迟捕获数据库变更事件 | | 文件传输 | NIFI、DistCp | 大文件分块传输与校验 | | API采集 | Python Requests、Airflow | 调度第三方API并处理限流/鉴权 | --- ### **四、数据采集的关键挑战与解决方案** 1. **数据异构性** - **解决方案**: - 开发统一数据接入层,支持多种协议(JDBC、HTTP、FTP等) - 使用Schema Registry管理数据格式(如Avro、Protobuf) 2. **实时性要求** - **优化手段**: - 采用分布式采集架构(如Flink CDC) - 设置多级缓存(Kafka作为缓冲层) 3. **海量数据吞吐** - **应对策略**: - 分片并行采集(如按时间/主键分片) - 压缩传输(Snappy、GZIP) 4. **数据质量问题** - **保障措施**: - 采集时字段校验(非空、格式、阈值) - 记录元数据血缘(追踪数据来源与处理过程) 5. **安全与合规** - **实施要点**: - 敏感数据脱敏(如手机号加密) - 遵守GDPR等法规(采集权限控制) --- ### **五、典型数据采集流程** ```mermaid graph TD A[需求分析] --> B{确定数据源类型} B -->|结构化| C[配置数据库连接器] B -->|半结构化| D[日志采集Agent部署] B -->|非结构化| E[文件传输工具配置] C --> F[全量/增量策略选择] D --> G[日志格式化解析] E --> H[元数据提取] F --> I[数据写入缓冲区] G --> I H --> I I --> J[数据质量检查] J -->|通过| K[持久化到数据湖] J -->|异常| L[告警并触发重试] ``` --- ### **六、最佳实践建议** 1. **统一接入规范**:制定《数据接入标准文档》,明确字段命名、数据类型、采集频率等 2. **自动化运维**:通过Prometheus+Grafana监控采集任务健康状态(延迟、吞吐量、错误率) 3. **灰度发布机制**:新数据源接入时,先小流量验证再全量运行 4. **容灾设计**:采集断点续传、异常数据隔离重试机制 通过系统化的数据采集体系,数据中台可实现**多源数据的高效汇聚**,为后续的数据治理、资产化服务化提供坚实基础。实际落地时需根据企业技术栈业务需求,选择适配的采集工具与架构方案。
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