原創|大數據新聞|編輯:鄭恭琳|2020-09-04 09:41:14.200|閱讀 338 次
概述:批量同步工具主要用于在大數據集群、數據倉庫與傳統的數據庫(mysql、postgresql...)間進行數據的傳遞,可以將一個關系型數據庫(例如 :mySQL,Oracle等)中的數據導進到大數據存儲系統中,也可以將集群上的數據導進到關系型數據庫中。實時數據采集工具是一個從可以收集例如日志,事件等數據資源,并將這些數量龐大的數據從各項數據資源中集中起來存儲的工具/服務。
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本文主要跟大家介紹GetInsight的數據批量同步工具和數據實時同步工具。
批量同步工具主要用于在大數據集群、數據倉庫與傳統的數據庫(mysql、postgresql...)間進行數據的傳遞,可以將一個關系型數據庫(例如 :mySQL,Oracle等)中的數據導進到大數據存儲系統中,也可以將集群上的數據導進到關系型數據庫中。它可以高效、可控地利用資源,可以通過調整任務數來控制任務的并發度。另外它還可以配置數據庫的訪問時間等等。它可以自動的完成數據類型映射與轉換。我們往往導入的數據是有類型的,它可以自動根據元數據模型來判斷數據類型,把數據庫中的類型轉換到集群上或者數據倉庫中對應類型,當然用戶也可以自定義它們之間的映射關系。它支持多種數據庫,比如,Mysql、Oracle和PostgreSQL等等數據庫。對于某些NoSQL數據庫它也提供了連接器。
GetInsight數據批量同步工具的特性
批量同步工具具有如下特性:
GetInsight數據批量同步工具的功能
GetInsight數據批量同步工具的應用場景
在遇到需要進行大規模的復雜的數據分析或者其他情況需要把關系數據庫中的數據拷貝或者移植到大數據的分布式平臺上的時候,批量同步工具就非常適合實現大規模的從結構化數據庫中數據批量導入到分布式文件系統或分布式數據庫或者數據倉庫中。做大規模數據分析以及數據處理等的前期數據轉移,把單機上的數據批量快速的轉移到分布式集群上。可以滿足增量的同步導入,還可以創建一些執行計劃,通過linux的定時調度機制定期的執行一些特定的導入操作,也可以使用任務調度工具進行批量同步任務的創建和統一管理。
也可以滿足從大數據集群上把數據導出到結構化數據庫中,比如一些集群上的數據處理結果,數據倉庫的一些特定的表等,多數是在對分布式平臺上或者數據倉庫里面的數據分析之后產生的結果數據。需要導出到關系數據庫中,然后提供前端展示。
所以,批量同步工具就是為了實現關系數據庫(包括mysql,oracle等)與大數據平臺(包括分布式存儲系統和分布式數據庫系統以及數據倉庫系統等)之間的相互數據傳遞。
實時數據采集工具是一個從可以收集例如日志,事件等數據資源,并將這些數量龐大的數據從各項數據資源中集中起來存儲的工具/服務。實時數據采集工具具有高可用,分布式,配置化的能力,其設計的原理也是基于將數據流,如日志數據從各種網站服務器上匯集起來存儲到大數據平臺(包括分布式存儲系統、分布式數據庫系統、數據倉庫系統等)。它能夠將不同數據源的海量日志數據進行高效收集、聚合、移動、最后存儲到一個中心化數據存儲系統中。實時數據采集工具是一個輕量級的小工具,適應各種方式的日志收集,并支持故障切換和負載均衡。
實時數據采集工具的數據流由事件(Event)貫穿始終。事件是Flume的基本數據單位,它攜帶日志數據(字節數組形式)并且攜帶有頭信息,這些Event由Agent外部的Source生成,當Source捕獲事件后會進行特定的格式化,然后Source會把事件推入(單個或多個)Channel中。你可以把Channel看作是一個緩沖區,它將保存事件直到Sink處理完該事件。Sink負責持久化日志或者把事件推向另一個Source。
GetInsight數據實時同步工具的特性
實時數據采集工具具有以下特性:
GetInsight數據實時同步工具的功能
GetInsight數據實時同步工具的應用場景
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