文章目錄

• 數據集成工具
• • 數據采集工具分類
  • • 離線采集（批量采集）
    • 實時采集（增量采集）
    • Flume
    • Sqoop
    • DataX
    • Canal

數據集成工具

數據采集工具分類

離線采集（批量采集）

Sqoop

DataX

Flink

實時采集（增量采集）

Flume

Canal

Flume

??flume是一個分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和傳輸的系統。

分布式：flume分布式集群部署，擴展性好。

可靠性好: 當節點出現故障時，日志能夠被傳送到其他節點上而不會丟失。

易用性：flume配置使用較繁瑣，對使用人員專業技術要求非常高。

實時采集：flume采集流模式進行數據實時采集。

適用場景：適用于日志文件實時采集。

Sqoop

??Apache開源軟件，主要用于在HADOOP(Hive)與傳統的數據庫(mysql、postgresql…)間進行數據的傳遞。

數據吞吐量大：依賴hadoop集群可進行大批量數據集成。

操作有技術要求：sqoop操作沒有可視化設計器，對使用人員有較專業的技術要求。

多種交互方式：命令行，web UI，rest API。

部署不方便：sqoop依賴大數據集群，使用sqoop要求數據傳輸的的源要與大數據集群的所有節點能進行通信。

適用場景：適用于能與大數據集群直接通信的關系數據庫間的大批量數據傳輸。

DataX

??是阿里開源軟件異構數據源離線同步工具，致力于實現包括關系型數據庫(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各種異構數據源之間穩定高效的數據同步功能。

易用性：以執行腳本方式運行，對使用人員技術要求較高。

性能：數據抽取性能高。

部署：可獨立部署

適用場景：在異構數據庫/文件系統之間高速交換數據。

Canal

??canal，譯意為水道/管道/溝渠，主要用途是基于 MySQL 數據庫增量日志解析，提供增量數據訂閱和消費。

• canal的數據同步不是全量的，而是增量。基于binary log增量訂閱和消費，canal可以做：

  • 數據庫鏡像
  • 數據庫實時備份
  • 索引構建和實時維護
  • 業務cache(緩存)刷新
  • 帶業務邏輯的增量數據處理

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到底啦！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据集成工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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