关于大数据:国产-ETL-工具-etlengine-数据交换系统-轻量级-跨平台-引擎

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产品概述

  • 咱们不仅仅是数据的搬运工,还是数据搬运过程中加工解决的工厂。
  • 咱们不仅仅实用关系型数据库中,还适配当下风行的时序数据库、消息中间件中。
  • etl-engine 的核心思想是为用户疾速搭建 ETL 产品提供解决方案,让用户低代码乃至零代码将 ETL 产品集成到本人的我的项目或产品生态中。
  • 该产品由 etl-engine 引擎和 etl-designer 云端设计器及 etl-crontab 调度组成。
  • etl-engine 引擎负责解析 ETL 配置文件并执行 ETL 工作;
  • etl-designer 云端设计器通过利落拽的形式生成 etl-engine 引擎可辨认的 ETL 工作配置文件;
  • etl-crontab 调度设计器负责按工夫周期执行指定的 ETL 工作,及查问 ETL 工作执行日志性能。

                                  架构图

                                  etl-engine 设计器

                                  etl 具体日志

    利用场景

    异构零碎数据交换

    传统行业各业务零碎数据绝对独立,随着信息平台一体化、数据中台及大数据时代的推动,要求各业务零碎数据互相交融,业务资源共享。
    etl-engine 反对对关系型数据库、时序数据库等不同媒体进行数据交换。

    数据散发网关

    电商、物联网等畛域在设施上报数据、日志采集、轨迹埋点等场景中从数据接管、再次加工、数据散发、数据格式化存储的要求尤为突出。
    etl-engine 反对 kafka、rocketmq、prometheus 等多种数据源的接管;
    反对在接管过程中对数据进行各种转换、荡涤、治理;
    反对将同一数据源的数据通过再次加工后同时散发到多种指标中。

    产品劣势

  • 轻量级
    该产品由 Go 语言开发,与生俱来的效率高,无需依赖各种动静库、动态库,部署不便,开箱即用,轻量级引擎。
  • 配置简略
    通过云端 etl-designer 设计器,可视化利落拽形式就能够实现 ETL 工作的定制化配置工作及调度配置工作。
  • 跨平台
    间接编译成二进制文件,反对跨平台执行(windows、linux、mac),只须要一个可执行文件和一个配置文件就能够运行,无需其它依赖。
  • 集成度高
    etl-crontab 调度集成了 etl-designer 云端设计器,只需运行一个执行文件即取得两个产品性能,反对 HTTP/HTTPS 协定拜访,为不便用户产品集成,该性能可依据须要独立散发也可集成散发。
  • 解析 Go 脚本
    etl-engine 中任意一个输入节点都能够嵌入 go 语言脚本并进行解析性运行,实现对输入数据流的格局转换性能。
  • 动静配置
    为满足业务场景须要,etl-engine 反对 ETL 配置文件中应用内部传递的全局变量,实现动静更新 ETL 配置文件性能。
  • 遵循 pipeline 模型
    任意一个输出节点能够同任意一个输入节点进行组合;
    任意一个输出节点都能够通过组合数据流拷贝节点,实现从一个输出同时分支到多个输入的场景;
    任意一个输入节点都能够嵌入 go 语言脚本并进行解析,实现对输入数据流的格局转换性能。
  • 反对二开
    反对节点级二次开发,通过配置自定义节点,并在自定义节点中配置 go 语言脚本,可扩大实现各种性能操作。
  • 日志查问
    反对对 etl-engine 各节点执行状况的查问性能,不便监控执行轨迹。
  • 执行状况报警
    反对将工作执行失败状况通过 HTTP/HTTPS、SMS 形式上送报警性能。
  • 安全性
    裸露的服务接口反对 HTTPS 证书双向认证、Basic Auth 认证、Token 形式拜访。
  • 高可用
    反对将 N 个 etl-crontab 服务端注册到 consul 服务中心,集成商可通过从 consul 服务中心发现 etl-crontab 服务端地址,以实现高可用。

    技术指标

    反对部署模式

    按原有产品性能前后端集成或前后端拆散部署;
    按用户个性化需要定制开发部署;

    反对操作系统

    Windows、Linux、Unix、Mac

    反对数据源类型

  • 文件类型
    Excel、CSV
  • 数据库类型
    MySQL、PostgreSQL、Oracle、Sqlite、Redis
  • 消息中间件
    Kafka、Rocketmq
  • 时序数据库
    Influxdb、Clickhouse、Prometheus
正文完
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