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数栈是云原生—站式数据中台 PaaS，咱们在 github 和 gitee 上有一个乏味的开源我的项目：FlinkX，FlinkX 是一个基于 Flink 的批流对立的数据同步工具，既能够采集动态的数据，也能够采集实时变动的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜爱的话请给咱们点个 star！star！star！
github 开源我的项目：https://github.com/DTStack/fl…
gitee 开源我的项目：https://gitee.com/dtstack_dev…
随着数智化时代的到来，企业须要汇聚各业务板块数据，提供一个弱小的中间层为高频多变的业务场景提供撑持。基于此类需要，“数据中台”应运而生，将数据提炼为数据资产，转换成业务须要的数据「血液」。
数据中台的建设与经营，通常蕴含如下流动：数据汇聚、数据加工与提炼、对外提供数据服务这 3 局部。其中的数据汇聚、数据加工与提炼能力，是由作为数据中台建设基座的离线开发平台提供的。
一、利用场景
例如，某服装企业须要统计最近 3 个月在全国不同城市中，不同样式的服装的销量状况 / 库存状况，用于领导下一步的销售流动和样式设计，这些数据须要每天更新，这就是典型的离线计算场景。为了实现上述流程，数据部门须要进行如下解决动作：
- 将最近 3 个月的销售数据、库存数据从业务零碎中抽取进去，要反对每天的增量抽取；
- 联合统计需要，编写 SQL 进行统计；
- 数据每天更新，须要以天为周期，触发数据抽取、SQL 统计的脚本，每天进行数据更新；
- 监控工作的运行状况，当产生异常情况时，须要进行排错、重刷历史数据等操作；
为解决以上场景的问题，须要在数据采集、存储、加工等方面进行各种选型比照，通常可归类为以下 2 类：
1、基于 MySQL、Greenplum 等关系型或 MPP 类数据库：
- 数据采集：可采纳开源的 Kettle、DataX 等组件，配合 shell 脚本实现数据抽取；
- 数据开发：本地文本编辑器、Navicat 等工具，配合 Shell 脚本实现数据开发 + 周期调度；
- 数据运维：人工察看后果数据产出，没有成熟的运维工具，通常都是业务方发现数据问题反馈给技术人员，响应滞后；
- 集群运维：集群监控、告警、扩缩容均手动进行。
2、基于 Hadoop 体系的技术计划
- Hadoop 体系通常会采纳 HDFS+YARN 作为基座，再配合 Hive、Spark、Impala 等引擎作为扩大；
- 数据采集、开发、调度，均有多种可选，例如 Sqoop、Hue、Oozie/Azkaban/AirFlow 等，再配合 Shell 进行各类组件的买通与配置管理
- 集群运维：可采纳开源的 Cloudera Manager 等工具。
3、以上 2 类场景存在以下几种问题：
- 采集、开发、调度、运维的工具都比拟原始，由各种开源组件拼凑组合造成，没有对立高效的治理形式，实用于小规模团队，无奈满足大规模、团队合作化的数据中台建设；
- 在数据采集方面，DataX、Kettle 等组件个别都是单点应用，无奈满足大吞吐量、高并发的数据同步场景；
- 在数据开发、任务调度方面，通常只能采纳文本编辑器 +Navicat+Shell 的原始计划，数据开发体验较差，在零碎参数、调度买通、函数治理、元数据查看等方面存在各种体验问题；
- 调度引擎与工作运维方面，开源的 Azkaban、AirFlow 尽管反对根本的调度逻辑，但与开发环节彼此割裂，没有实现无缝买通。在工作运维方面，只有根本的状态监控，在重刷历史数据、工作异样解决、告警配置等方面均有所欠缺；
- 在数据管理方面，开源的 Hue 只有根本的元数据查看，在数据权限、生命周期、元数据扩大等方面均难以满足。
二、BatchWorks 次要性能
BatchWorks 提供的各项性能，残缺笼罩上述场景中的各种需要，蕴含的功能模块如下：
1、数据同步：
- 分布式系统架构：基于自研分布式同步引擎（FlinkX），用于在多种异构数据源之间进行数据同步，具备高吞吐量、高稳定性的特点；
- 丰盛的数据源反对：反对关系型数据库、半结构化存储、大数据存储、剖析性数据库等 20 余种不同的数据源；
- 可视化配置：次要包含同步工作抉择源表、指标表、配置字段映射、配置同步速度等步骤，2 分钟即可实现配置；
- 断点续传：零碎自动记录每次的同步点位，下一周期运行时，主动从上次的读取地位持续同步，既能够加重源库的压力，又能够保障同步的数据无脱漏、无反复；
- 整库同步：疾速、批量配置大量同步工作，节俭大量初始化精力。
- 脏数据管理：在读取、写入阶段产生异样的数据，零碎可将这部分数据保留下来，便于用户及时排查脏数据问题。
2、数据开发：
- 丰盛的工作类型：反对 SparkSQL、HiveSQL、Python、Shell 等 10 余种不同的工作类型，满足不同场景下的数据处理需要；
- 丰盛的零碎参数：内置多个零碎参数，可依据须要指定自定义零碎参数，反对常量、变量，可指定丰盛的工夫格局和工夫计算模式；
- 优良的开发体验：反对代码高亮、关键字 / 表名 / 字段名智能提醒、语法检测、编辑器主题、快捷键等性能，为用户提供优良的编码体验；
- 本地文件导入：反对本地 csv、txt 文件导入至数据表，用于临时性数据分析；
- 函数治理：反对 Hive、Spark 等计算引擎的函数查看、UDF 函数的注册。
3、调度引擎：
- 基于自研散布式调度引擎，满足工作的周期性、依赖性调度，反对百万级别任务调度；
- 零碎可智能辨认当前任务的代码与依赖信息，并主动举荐上游工作；
- 依据用户的调度配置，智能辨认超出有效期的工作，主动勾销运行，节约计算资源。
4、运维核心：
- 主动监控并统计每日跑批进度、异常情况等信息，汇总易出错工作，帮助用户排查代码品质、平台运行状况等问题；
- 实时监控实例运行状况，进行查看日志、重跑、终止、复原调度等操作；
- 通过指定工夫范畴，疾速重刷历史数据，操作简略、便捷；
- 可依据失败、超时等多种条件触发告警规定，通过短信、邮件等形式将异样信息发送给指定人员。
5、平安保障：
BatchWorks 采纳多种形式保障数据安全和性能操作的平安，次要涵盖集群平安、数据安全和性能平安 3 局部：
- 集群平安：可对接开源 Kerberos 组件，保障平台平安拜访。
- 数据安全：反对用户跨我的项目权限申请，可指定须要的具体操作内容和字段信息，经管理员审批通过后可拜访。
- 性能平安：内置管理员等多种角色，不同的角色有不同的操作权限，保障性能平安。
三、产品劣势
1、全生命周期笼罩：
笼罩数据采集、数据处理、调度依赖、工作运维等场景，充沛满足离线数据开发过程中的各项需要，相比传统的开源工具，能够节俭 80% 数据开发工夫。
2、多引擎、异构对接：
- 兼容开源、Cloudera、Hortonworks、星环、华为 Fusion Insight 等各种 Hadoop 体系或 MPP 类数据库作为计算引擎；
- 一套离线开发平台反对同时对接多套云环境的异构引擎，例如：一套 BatchWorks 同时对接阿里云 EMR、AWS EMR、本地机房 TiDB 引擎；
3、自主知识产权：2 大外围模块 100% 自研，把握全副知识产权
- 批流一体数据同步引擎 FlinkX：基于 Flink 框架自主研发的分布式、插件化、批流一体数据同步引擎 FlinkX，具备全量 / 增量 / 实时数据抽取全栈能力。该引擎曾经在 Github 上开源
- 高性能散布式调度引擎 DAGScheduleX：自主研发的分布式 DAG 调度引擎，反对百万级任务并发，具备周期性、依赖性、优先级等多种调度配置
4、在线化、可视化操作：
产品通过 Web 页面为用户提供服务，屏蔽底层简单的分布式计算引擎，在线化开发平台，进步开发效率。
