網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機管道式,數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)管道的關(guān)系的知識，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機管道式的問題，今天pos機之家(www.shbwcl.net)為大家整理了關(guān)于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!

本文目錄一覽：

1、pos機管道式

pos機管道式

一、區(qū)別

上圖來自 tapdata (一款優(yōu)秀的數(shù)據(jù)集成系統(tǒng))，該圖很明顯的詮釋了數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)管道的關(guān)系。

數(shù)據(jù)管道： 通過技術(shù)手段建立和數(shù)據(jù)源的通道，用于抽取和加載數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)管道中將定義數(shù)據(jù)的位置、內(nèi)容、采集方式。

數(shù)據(jù)集成： 包含了數(shù)據(jù)管道，最核心的是處理引擎。處理引擎將協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)管道，通過 Pipeline 方式把數(shù)據(jù)管道組織起來，對來源數(shù)據(jù)進行抽取、組合、轉(zhuǎn)換，并加載到目標存儲。

二、挑戰(zhàn)點：異構(gòu)特性： 由于數(shù)據(jù)源是獨立開發(fā)的，數(shù)據(jù)模型異構(gòu)，對數(shù)據(jù)集成造成非常大的挑戰(zhàn)，需要在類型轉(zhuǎn)換上做一些處理。數(shù)據(jù)一致性： 需要保證采集過來的數(shù)據(jù)必須和原數(shù)據(jù)一致，比如格式轉(zhuǎn)換上不能出問題、時間精度不能丟失等。重復(fù)、沖突數(shù)據(jù)處理： 不能把重復(fù)的數(shù)據(jù)加載到目標存儲上，不僅會給日后的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)造成極大的影響，也會影響數(shù)據(jù)分析與挖掘的效果，應(yīng)盡量避免。異常重試及中止機制： 各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)由于快速迭代或者系統(tǒng)BUG，導(dǎo)致存在一些異常數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)模型變化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)集成異常，需要有告警和干預(yù)機制Pipeline： 由于數(shù)據(jù)管道眾多，有一些數(shù)據(jù)管道存在先后調(diào)度關(guān)系，需要有一套類似 airflow 可編排任務(wù)的 pipeline進度可觀察： 對于各個管道的數(shù)據(jù)處理進度可衡量，可觀察彈性調(diào)度： 在處理批量或流式等不同任務(wù)時，可根據(jù)實際需要進行彈性調(diào)度，目前一般基于Flink來實現(xiàn)，也有自己實現(xiàn)的彈性調(diào)度機制。數(shù)據(jù)源和目標存儲監(jiān)控機制： 無論是CDC還是批量查詢等方式，都會對數(shù)據(jù)源有一些壓力，有一些性能的消耗，需要有監(jiān)控機制。如控制不當，特別是對數(shù)據(jù)庫會產(chǎn)生很高的IOPOS，導(dǎo)致影響了正常業(yè)務(wù)系統(tǒng)的執(zhí)行。三、總結(jié)：

數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)，看似簡單，其實一點也不簡單。目前Flink的生態(tài)比較全，有很多CDC Connector，基于 Flink 開發(fā)集成系統(tǒng)是個不錯的選擇。

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