10、实时和近实时数据加载：方法与实践

实时和近实时数据加载：方法与实践

1. 实时和近实时数据概述

实时数据指的是在生成后立即进行处理和分析的数据，对于金融交易、运输和物流等对时间敏感的应用至关重要。近实时数据与实时数据类似，但在处理和分析上有轻微延迟，通常为几分钟或更短。

将实时和近实时数据加载到数据仓库或商业智能（BI）系统是一项具有挑战性的任务，需要高效的数据摄取、处理和存储能力。加载过程包括以下几个步骤：
1. 数据提取 ：从各种来源（如传感器、日志文件和流式数据平台）获取数据。
2. 数据转换 ：在将数据加载到数据仓库或 BI 系统之前，对数据进行清理、验证和规范化。
3. 数据加载 ：将数据导入目标系统，使其可用于分析和报告。

加载实时和近实时数据的方法有多种，常见的包括：
| 方法 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 批量加载 | 定期以大块形式加载数据。 |
| 增量加载 | 仅加载新的或更改的数据。 |
| 流处理 | 在数据生成时持续进行处理和分析。 |

为了处理实时和近实时数据的高容量、高速度和多样性，各种大数据技术（如 Apache Kafka、Apache Storm、Apache Spark 和 Apache Flink）被广泛采用。

2. 使用 AWS 数据库迁移服务进行近实时复制

AWS DMS 是一项完全托管的服务，可轻松将数据库迁移到 AWS。它可以在大多数广泛使用的商业和开源数据库（如 Oracle、MySQL、