網上有很多關于pos機管道式,數據集成與數據管道的關系的知識，也有很多人為大家解答關于pos機管道式的問題，今天pos機之家(m.tonybus.com)為大家整理了關于這方面的知識，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、區別

上圖來自 tapdata (一款優秀的數據集成系統)，該圖很明顯的詮釋了數據集成和數據管道的關系。

數據管道： 通過技術手段建立和數據源的通道，用于抽取和加載數據。數據管道中將定義數據的位置、內容、采集方式。

數據集成： 包含了數據管道，最核心的是處理引擎。處理引擎將協調數據管道，通過 Pipeline 方式把數據管道組織起來，對來源數據進行抽取、組合、轉換，并加載到目標存儲。

二、挑戰點：異構特性： 由于數據源是獨立開發的，數據模型異構，對數據集成造成非常大的挑戰，需要在類型轉換上做一些處理。數據一致性： 需要保證采集過來的數據必須和原數據一致，比如格式轉換上不能出問題、時間精度不能丟失等。重復、沖突數據處理： 不能把重復的數據加載到目標存儲上，不僅會給日后的數據關聯造成極大的影響，也會影響數據分析與挖掘的效果，應盡量避免。異常重試及中止機制： 各個數據源的數據由于快速迭代或者系統BUG，導致存在一些異常數據或數據模型變化，導致數據集成異常，需要有告警和干預機制Pipeline： 由于數據管道眾多，有一些數據管道存在先后調度關系，需要有一套類似 airflow 可編排任務的 pipeline進度可觀察： 對于各個管道的數據處理進度可衡量，可觀察彈性調度： 在處理批量或流式等不同任務時，可根據實際需要進行彈性調度，目前一般基于Flink來實現，也有自己實現的彈性調度機制。數據源和目標存儲監控機制： 無論是CDC還是批量查詢等方式，都會對數據源有一些壓力，有一些性能的消耗，需要有監控機制。如控制不當，特別是對數據庫會產生很高的IOPOS，導致影響了正常業務系統的執行。三、總結：

數據集成系統，看似簡單，其實一點也不簡單。目前Flink的生態比較全，有很多CDC Connector，基于 Flink 開發集成系統是個不錯的選擇。

以上就是關于pos機管道式,數據集成與數據管道的關系的知識，后面我們會繼續為大家整理關于pos機管道式的知識，希望能夠幫助到大家！