共计 2745 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。
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…
一、从哪里采集数据
咱们谈大数据、用大数据、让数据产生价值的前提是，咱们首先要有数据。
咱们讲数据中台“存”、“通”、“用”，首先就是“存”，咱们要将数据放到中台里，以前是放在数据仓库里，在“存”的根底上，咱们会将不同起源不同格局的数据进行梳理、把一个个数据孤岛买通，数据资源造成数据资产，而后依据用户的具体场景，进行数据利用。
数据的产生不是凭空而来的，袋鼠云数栈提供离线数据同步采集和实时数据同步采集两种形式，帮忙用户高效地将散落在各处的数据资源采集，寄存在一起，用工具化的形式，进行“全域”数据采集，为构建数据中台奠定根底。
二、怎么采集数据
1、离线数据同步采集
可视化配置的数据同步工作如下图所示：
数栈的数据同步工具 FlinkX，在不同存储系统中起到“桥梁”的作用，是数据中台的根底外围性能，反对多种不同的异构存储系统数据（MySQL，Server，Oracle 等），插件化架构可随时反对更多的新数据源需要，底层基于 Flink 分布式架构，反对大容量、高并发同步，相比单点同步性能更好，稳定性更高。
该计划满足分钟（5 分钟）、小时、天等多种级别的同步需要。
袋鼠云数栈数据同步界面如下图所示：
数据同步模块 FlinkX 是在各个存储单元之间执行数据交换的管道。为了在数据中台进行大规模数据集的开掘与计算，通常的做法是在工作执行前将数据传输至数据中台，并在工作执行完结后将计算结果传输至内部存储单元（例如 MySQL 等利用数据库）。
数据集成的作用如下图所示：
数据同步模块的个性包含以下几方面：
1）丰盛的数据源反对
数据同步模块可对 MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、DB2、HDFS（Textfile/Parquet/ORC）、Hive、HBase、FTP、ElasticSearch、MaxCompute、ElasticSearch、Redis、MongoDB、CarbonData 等数据源，反对对这些数据源进行读取或写入数据。应用时仅需配置数据源的连贯信息（例如填写 Oracle 数据库的 JDBC URL、用户名、明码等信息），再配置对应的数据同步工作即可。
2）分布式系统架构
数据同步模块在零碎架构上采纳先进的分布式系统架构，可实现多个节点并发读取、写入数据，可极大的晋升数据同步的吞吐量，相比 Sqoop、Kettle 等开源数据同步计划，数据吞吐能力更高、配套性能更欠缺。
3）向导 / 自定义配置模式
向导模式：
特点是便捷、简略，可视化字段映射，疾速实现同步工作配置。可通过向导模式实现同步工作的创立与配置，次要包含同步工作抉择源库源表、指标库指标表、配置字段映射、配置同步速度等。
脚本模式：
特点是全能、高效，可深度调优，反对全副数据源。需通过编写 JSON 脚本的形式实现配置过程。
4）调度与依赖的配置
在理论的数据生产过程中，数据同步工作通常是数据处理链路的第一个工作和最初一个工作，别离承当“从业务零碎抽取数据”和“将后果数据写出”的职责。【离线计算 - 开发套件】反对对同步工作配置依赖关系，束缚同步工作与其余工作的执行先后顺序。
数据同步工作通常是周期执行的，每天、每周、每小时或分钟级（5 分钟）执行一次，【离线计算 - 开发套件】反对对同步工作配置循环周期，实现同步工作的定期执行，具体的调度与依赖配置性能请参考数据开发：构建数据分析逻辑一节。
5）全量 / 增量同步
从业务零碎读取数据的过程中，为了最小化对业务零碎的影响，通常须要进行数据的增量同步。在源数据库表中具备数据变更工夫字段的状况下，【离线计算 - 开发套件】反对对关系型数据库进行增量数据同步，用户仅需输出相应的数据过滤语句即可实现。
6）整库同步
整库同步是帮忙晋升用户效率、升高用户应用老本的一种快捷工具，它能够疾速把一个 MySQL 数据库内所有表一并上传到数据平台中，节俭大量初始化精力。假如数据库有 100 张表，您本来可能须要配置 100 次数据同步工作，但有了整库上传便能够一次性实现（要求数据库的表设计具备较高的规范性）。
在整库同步配置中，用户可批量抉择待同步的表，并配置全量 / 增量，同步批次等信息。同时反对自定义表名、字段类型等配置，在方便快捷的根底上实现高度灵活性。
7）分库分表（MySQL）、FTP 多路径同步
数据同步模块能够反对关系型数据库分库分表模式下的数据同步，用户仅需在页面上抉择多张表、多个数据库即可（要求每张表的构造雷同）。
除了关系型数据库分库分表模式之外，还反对一个工作从多个 FTP 门路，读取多个文件，缩小同步工作配置的重复性工作。
8）同步速度的管制
据进行初始化的同步时，往往有大量历史数据须要同步至中台，须要进步数据读取的速度，当业务数据库的运行压力较大时，为了加重数据库的压力，须要升高数据读写的速度。
数据同步模块反对同步速度管制，通过设置同步速率下限来调整，此参数需依据硬件配置和数据量来调整，用户依据业务需要抉择设定的值。
2、实时数据同步采集
上图是实时数据流同步架构，阐明如下：
1）Oracle 和 SQLServer 数据源：须要用户方自购并部署 OGG 实时采集工具，实时采集 Oracle redo log 数据，再通过数栈 DTinsightStream 产品可视化配置将数据打到 Kafka，数据就被实时归档或实时生产。
2）MySQL 数据源：数栈 DTinsightStream 产品曾经集成 Canal 数据采集工具，实时采集 MySQL binlog 数据，间接通过可视化配置将数据打到 Kafka，数据就被实时归档或实时生产。
3）日志类数据源：数栈 DTinsightStream 产品针对日志类实时采集模块底层基于 jLogstash 组件实现（相比开源的 jLogstash 进行了分布式革新），可基于 YARN 进行分布式资源调度，间接通过可视化配置将数据打到 Kafka，数据就被实时归档或实时生产。
实时采集模块在 WEB 端的配置十分便捷且灵便，相似离线数据同步工作，可反对向导和脚本 2 种配置模式。以 MySQL 实时采集为例，用户仅需在页面配置数据源、表和局部过滤条件即可。
除了配置性能外，实时采集工作在运行时，零碎也可对输出、输入的数据量进行实时监控并告警。
