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关于数据中台的概念和架构，我们在大白话 六问数据中台和数据中台全景架构及模块解析！一文入门中台架构师！两篇文章中都说明白了。从这一篇文章开始分享中台落地实战。

其实无论是数据中台还是数据平台，数据无疑都是核心中的核心，所以闭着眼睛想都知道数据汇聚是数据中台/平台的入口。纵观众多中台架构图，数据采集与汇聚都是打头阵的：

本文将从以下几个方面分享数据采集的方方面面：

一、企业数据来源 二、数据采集概念和价值 三、数据采集常用工具 四、数据采集系统设计原则 五、数据采集模块生产落地分享

有来源才能谈采集，因此我们先来归纳下企业中数据来源。

数据来源

企业中的数据来源极其多，但大都都离不开这几个方面：数据库，日志，前端埋点，爬虫系统等。

• 数据库我们不用多说，例如通常用mysql作为业务库，存储业务一些关键指标，比如用户信息、订单信息。也会用到一些Nosql数据库，一般用于存储一些不那么重要的数据。

• 日志也是重要数据来源，因为日志记录了程序各种执行情况，其中也包括用户的业务处理轨迹，根据日志我们可以分析出程序的异常情况，也可以统计关键业务指标比如PV,UV。

• 前端埋点同样是非常重要的来源，用户很多前端请求并不会产生后端请求，比如点击，但这些对分析用户行为具有重要的价值，例如分析用户流失率，是在哪个界面，哪个环节用户流失了，这都要靠埋点数据。

• 爬虫系统大家应该也不陌生了，虽然现在很多企业都声明禁止爬虫，但往往禁止爬取的数据才是有价值的数据，有些管理和决策就是需要竞争对手的数据作为对比，而这些数据就可以通过爬虫获取。

数据采集与抽取

刚刚说了这么多数据，可是它们分散在不同的网络环境和存储平台中，另外不同的项目组可能还要重复去收集同样的数据，因此数据难以利用，难以复用、难以产生价值。数据汇聚就是使得各种异构网络、异构数据源的数据，方便统一采集到数据中台进行集中存储，为后续的加工建模做准备。

• 数据汇聚可以是实时接入，比如Flume实时采集日志，比如Canal实时采集mysql的binlog。

• 也可以是离线同步，比如使用sqoop离线同步mysql数据到hive，使用DataX将mongo数据同步到hive。

技术选型

数据采集常用框架有Flume、Sqoop、LogStash、DataX、Canal，还有一些不算很主流但同样可以考虑的工具如WaterDrop、MaxWell。这些工具的使用都非常简单，学习成本较低。只不过实际使用中可能会有一些细节问题。但是总体来说难度不大。

所以重点还是应该了解每种工具的适用范围和优缺点。然后想清楚自己的需求是什么，实时还是离线？从哪种数据源同步到哪里？需要经过怎么样的处理？

Flume

Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 Flume可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中。

Logstash

Logstash 即大名鼎鼎的ELK中的L。Logstash最常用于ELK（elasticsearch + logstash + kibane）中作为日志收集器使用

Logstash主要组成如下：

• inpust：必须，负责产生事件（Inputs generate events），常用：File、syslog、redis、beats（如：Filebeats）
• filters：可选，负责数据处理与转换（filters modify them），常用：grok、mutate、drop、clone、geoip
• outpus：必须，负责数据输出（outputs ship them elsewhere），常用：elasticsearch、file、graphite、statsd

Sqoop

Sqoop主要用于在Hadoop(HDFS、Hive、HBase)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

Datax

DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

所支持的数据源如下，也可自行开发插件：

类型 数据源 Reader(读) Writer(写) 文档 RDBMS 关系型数据库 MySQL √ √ 读 、写 Oracle √ √ 读 、写 SQLServer √ √ 读 、写 PostgreSQL √ √ 读 、写 DRDS √ √ 读 、写 通用RDBMS(支持所有关系型数据库) √ √ 读 、写 NoSQL数据存储 OTS √ √ 读 、写 Hbase0.94 √ √ 读 、写 Hbase1.1 √ √ 读 、写 Phoenix4.x √ √ 读 、写 Phoenix5.x √ √ 读 、写 MongoDB √ √ 读 、写 Hive √ √ 读 、写 Cassandra √ √ 读 、写 无结构化数据存储 TxtFile √ √ 读 、写 FTP √ √ 读 、写 HDFS √ √ 读 、写 Elasticsearch √ 写 时间序列数据库 OpenTSDB √ 读 TSDB √ √ 读 、写

Canal

canal 主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费

怎么用呢？启动canal-server 连上MySQL，再使用canal-client连接canal-server接收数据变更消息，拿到对应表和变更数据之后自行触发对应业务逻辑。更通用的是使用canal把数据变更直接投递到消息队列，使用消息队列消费者来处理逻辑，另外还支持canal落地到ES等地方。图中已经很详细了！

由于篇幅问题，本文不对这些工具做详细对比，想知道它们的优缺点吗?想知道该如何选型吗？去公众号【胖滚猪学编程】找答案吧！

数据落地

采集之后必然需要将数据落地，即存储层，常见的有：

• MYSQL、Oracle
• Hive、Hdfs
• HBase
• Redis
• ElasticSearch
• Tidb
• Mongo

学习Hive、HBase、ElasticSearch、Redis、请关注公众号【胖滚猪学编程】吧！

需要说明的是，数据采集之后往往会先发送给Kafka这种消息队列，然后才真正落地到各种存储层中。

数据汇聚设计原则

从中台的角度来考虑，笔者认为，数据汇聚层的设计需要考虑几个关键的因素:

• 设计之初就应该考虑支持各类数据源 ，支持不同来源、不同类型的数据源。数据汇聚层不是为某一种数据而生的，应该做到通用化。

• 需要支持不同时间窗口的数据采集，实时的、非实时的、历史的。

• 操作友好简单，即使是不懂技术的人，也可以方便的操作，进行数据同步；举例mysql同步到hive，你不应该让用户去填写复杂的sqoop任务参数，而是只需要选择源表和目的表，其他事情都交给中台去完成。

• 合理选择存储层，不同数据源应存储在不同的地方，比如日志数据肯定不适合mysql。

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生产落地分享

笔者马上要开始分享公司真实落地案例了！网上文章千篇一律，极少数会有实战落地分享！也欢迎各位大佬指教！

首先刚刚说到设计原则，应该考虑支持各类数据源 各类落地，应该分别考虑离线和实时采集、应该要操作友好简单，不懂技术也可操作。我们整体的设计也是以这几个原则作为指导的。想分别从离线和实时采集方面介绍一下公司落地方案：

离线采集

离线同步方面、在我司主要是会采集抽取如下图所示的几个数据源数据，最终落地到HIVE或者TIDB，落地到HIVE的作用我就不多说了，大家都比较熟悉。而落地到TIDB主要是支持实时查询、实时业务分析以及各类定时跑批报表。

下面通过mysql自助化同步到hive为例，分享自助化离线数据采集模块的系统设计。

首先通过数据中台源数据管理模块，将数据源的信息一一展示出来，用户按需勾选同步：

同步支持全量同步以及增量同步，支持附加配置，比如脱敏、加密、解密等。由于需要规范数仓表名、因此目的表名由系统自动生成，比如mysql同步到hive统一前缀ods_（后续在数仓规范中会详细说明，敬请关注公众号【胖滚猪学编程】）

用户点击确认同步之后，首先会经过元数据管理系统，从元数据管理系统中查询出同步任务所需要的元信息(包括ip，端口，账户密码，列信息)，组装成sqoop参数，将同步信息(包括申请人、申请理由、同步参数等信息)记录到mysql表中。然后调用工单系统经过上级领导审核。

工单系统审核后发消息给到mq，通过mq可实时获取到工单审核状态，如果审核通过，则在调度系统（基于EasyScheduler）自动生成任务，早期我司选择Azkaban，后来发现EasyScheduler多方面都完胜Azkaban，尤其在易用性、UI、监控方面。

从图中可知mysql同步到hive涉及三个流程节点，以user表增量同步为例，第一步是通过sqoop任务将mysql数据同步到hive的ods_user_tmp表，第二步是将ods_user_tmp的数据merge到ods_user中（覆盖原有分区）,第三步是做数据检验。

除了mysql同步到hive，其他数据源的同步也大同小异，关键是定义好流程模板(通常是shell脚本)和流程依赖，然后利用调度系统进行调度。

实时采集

实时采集模块，我司是基于Flink实时计算平台，具有如下特性：

• 支持多种数据源：Kafka、RocketMq、Hive等
• 支持多种落地：Kafka、JDBC、HDFS、ElasticSearch、RocketMq、HIVE等
• 通用sql处理：数据处理直接配置一条sql即可
• 告警策略：支持多种告警策略，如流计算堆积batch的监测、应用的启动退出等。

在设计原则上，也充分考虑了扩展性、易用性，source、process、sinkdim(维表)均为插件化开发，方面后续扩展，界面化配置，自动生成DAG图，使得不懂技术的人也可以很快上手进行流计算任务开发：

由于篇幅问题，细节问题不能一一说清，本人将在公众号【胖滚猪学编程】持续分享，欢迎关注。

本文来源于公众号【胖滚猪学编程】一个集颜值与才华于一身的女程序媛。以漫画形式让编程so easy and interesting。