本帖最后由 cooldog123pp 于 2023-8-20 16:19 编辑
在当今的大数据时代，数据的收集、处理和分析已成为企业获得竞争优势的关键。而ETL（Extract, Transform, Load，即数据提取、转换、加载）作为一种常用的数据处理架构，扮演着至关重要的角色。在ETL中，数据提取模式是一个关键的步骤，决定着数据从源系统到目标系统的流动方式。
在本文中，我们将重点介绍ETL中的三种数据提取模式：批处理、增量和实时抽取，并以ETLCloud为示例，展示其在数据提取模式集成方面的优势。
一、批处理模式是一种传统且常见的数据提取模式
它基于预定的时间间隔，周期性地从源系统中提取大量数据，并将其一次性加载到目标系统中。批处理模式的优势在于可以处理大量数据，适用于对数据实时性要求不高的场景。然而，批处理模式的缺点也显而易见，它不能实时地反映原系统中数据的变化，因此无法满足某些业务对实时性的要求。
下面利用ETLCloud演示批处理模式，将MySQL数据库中的库表批量同步到SQL Server数据库中。
首先在平台首页进行MySQL和SQL Server的数据源进行统一配置和管理。 点击新建数据源。 找到对应的MySQL数据源，点击进入配置，输入相应的信息并保存退出。 找到对应的SQL server数据源，点击进入配置，输入相应的信息并保存退出。 打开离线数据流程，拉取库表批量输入和库表批量输出组件,并进行连线 验证数据 二、增量模式是一种优化了实时性的数据提取模式
它通过比较原系统与目标系统之间的差异，仅提取发生变化的数据，并将其加载到目标系统中。相比于批处理模式，增量模式实现了数据的增量同步，减少了数据处理的工作量和时间延迟，提高了数据的实时性。然而，增量模式对数据变化的监测和处理需要一定的技术支持，并且可能存在数据一致性的风险。
ETLCloud工具对增量模式的处理有两种方式。
1、采用离线的方式。
配置好流程，先进行一次全量同步。 全量同步完成后根据流程最后运行成功时间戳在库表输入节点中作为sql判断条件，然后将流程设置成定时调度，即可完成按照定时调度策略的模式定时调度。 2、采用CDC实时数据集成的方式完成增量同步
实时抽取模式是一种追求极致实时性的数据提取模式。它通过实时监听源系统中的数据变化，并即时提取并加载到目标系统中。实时抽取模式优势明显，能够满足对数据实时性要求较高的业务需求，支持实时的数据分析和决策。然而，实时抽取模式的实现需要高性能的数据传输和处理能力，对网络和系统资源有较高的要求，同时也面临着数据的一致性和容错性等挑战。
ETLCloud工具使用CDC实时数据集成抽取模式监听MySQL数据库的数据变化，并且输出到其他数据库表
新建一个MySQL监听器 配置MySQL监听器配置 接收端配置 启动监听器 不同接收端配置有不同的监听方式 直接传输到目标表模式 直接传输模式会在启动监听后抓取数据库中的日志，只要有数据的更新、插入、删除等操作，都会自动同步到目标表在源数据表中插入一条新数据 数据预览 在平台监控中心查看监控的实时数据情况 传输到Kafka,需要在数据源中创建kafka数据源 创建生产者和消费者 监听器配置 启动监听后新增一条数据 查看kafka消费者 数据库监听得到数据直接传输给ETL的流程 将数据库中监听的数据传输给流程使用 在众多数据提取模式集成平台中，ETLCloud作为一家领先的解决方案提供商，融合了批处理、增量和实时抽取等多种数据提取模式，为企业提供了全方位的数据集成服务。
首先，ETLCloud通过灵活的调度策略，支持基于时间间隔的批处理模式。无论是日常的数据更新还是定期的全量抽取，用户可以根据需求进行设置，并且灵活调整提取周期和时间窗口。
其次，ETLCloud提供了高效的增量同步机制。通过监测原系统和目标系统之间的数据变化，ETLCloud可以快速识别并提取变动的数据，实现增量加载和更新，大大减少了数据处理的工作量和时间延迟，提高了数据的实时性。
最后，ETLCloud支持实时抽取模式，通过实时监听原系统的数据变化，及时提取并加载到目标系统中。同时，ETLCloud内置了高性能的数据传输和处理引擎，保证了数据的实时性和处理效率，满足了对实时性要求较高的业务场景。
ETLCloud介绍
ETLCloud是一款零代码ETL工具，可以快速对接上百种数据源和应用系统，无需编码即可快速完成数据同步和传输，企业IT人员只需简单几步即可快速完成各种数据抽取同步并配合BI工具实现数据的统计分析。
（ETLCloud可视化流程同步界面）
| 
楼主
标题置顶
标题高亮
