实时 vs 批处理:ETL在混合架构下的实践

在数字经济加速渗透的今天,数据已成为企业核心竞争力的关键载体。然而,企业在数据处理过程中始终面临着一个核心抉择:是选择实时 ETL满足即时决策需求,还是依赖批处理保障海量数据高效处理?两种模式看似对立,实则各有适配场景 ------ 实时处理擅长低延迟响应,批处理则在高吞吐量、低成本运算中占据优势。如何打破模式壁垒,实现 "鱼与熊掌兼得" 的混合架构部署?下面将演示使用ETLCLoud的实时监听多表同步的案例。

一、数据源准备

在数据源列表中点击新建数据源。

里面提供了大量的数据源模板,这里选择MySQL模板进行创建

填写对应的链接配置之后,点击保存并测试。

提示链接成功即可正常使用。

按照同样的步骤创建另一个MySQL数据源

二、数据处理流程

来到离线数据集成的流程管理,点击新增流程。这里已经提前建好了CDC同步的流程,然后打开流程设计。

从组件列表中拉取库表批量输出组件。

库表批量输出组件配置:

在基本属性配置里面选择刚才创建的数据源,其他配置默认。

输出选项的数据更新方式选择合并后批量。其他配置默认,然后点击保存。

三、监听器配置

在实时数据集成界面切换至数据库监听器模块,点击新增监听器创建监听器。

任务配置:

任务名称和所属分类根据需要填写,所属分类可以在分类管理里创建。支持多种传输模式,这里选择传输到ETL。

源端配置:

主要选择源端数据源类型、数据源和要监听的数据库和表。其他的配置默认。

目标端ETL:

启动监听器

触发数据变动,查看数据传输情况,可以看到数据监听并同步成功。

四、最后

在数据量爆炸式增长、业务场景日益复杂的今天,单一的数据处理模式已无法满足企业多元化需求。ETLCloud 将实时处理的敏捷性与批处理的高效性完美融合,不仅解决了企业数据处理的 "两难困境",更通过技术创新构建起灵活、高效、安全的数据集成体系。未来,ETLCloud 将持续深耕混合架构技术研发,推出更多智能化功能,助力企业在数据驱动的浪潮中抢占先机,实现从 "数据可用" 到 "数据好用" 的价值跃迁,让每一份数据都能精准赋能业务增长。

相关推荐
絆人心1 天前
Python 数据分析核心库:Pandas 与 NumPy 从入门到实战全指南(附电商用户分析完整代码)
python·数据挖掘·数据分析·numpy·pandas·数据处理·电商数据分析
AllData公司负责人1 天前
AllData数据中台通过集成开源项目Apache IOTDB Web相关项目,建设物联网数据库平台
数据仓库·物联网·时序数据库·iotdb·工业物联网·apache iotdb·物联网数据库平台
Leo.yuan1 天前
数据仓库是什么?数据仓库和BI有什么区别?
数据仓库
heimeiyingwang2 天前
【架构实战】ETL架构演进:从批处理到实时流处理
数据仓库·架构·etl
素玥2 天前
实训4 ETL构建中间层
数据仓库·etl
苛子2 天前
ETL与ELT的区别与选择:企业数据集成方案深度对比
数据仓库·etl
GIS地信小匠2 天前
(26)ArcGIS Pro 面要素叠加编辑:更新与交集取反工具实操全解
arcgis·空间分析·数据处理·gis教程·arcgls pro
清水白石0082 天前
Python 日志采集到数据仓库 ETL 流程设计实战:从基础语法到生产级可靠运维
数据仓库·python·etl
2501_933329552 天前
企业舆情处置系统设计与实践:Infoseek数字公关AI中台技术解析
数据仓库·人工智能·重构·架构·数据库开发
莫叫石榴姐3 天前
字节广告数开一面 | 实习
大数据·数据仓库·面试