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数据同步华丽上位,大数据离线处理高枕无忧

同步数据 处理 离线 上位 华丽
2023-09-27 14:23:11 时间
       大数据时代,业务量不断增长,大批量的数据离线同步已成了不可获缺的工具。        阿里云数据集成是开源DataX的服务化版本,支持400种异构数据源之间的数据同步,同时支持作业级别和数据源级别的流控、分布式并发运行以及脏数据阈值处理,是大数据处理中不可缺失的数据同步工具。        而越是使用越频繁的产品,更容易成为用户关注的焦点。 尤其在操作界面上,如果逻辑层次分配不够清晰,也会带来非常大的工作量。
1、重复报错的显示让操作更简单 edadff74a988f8178d4d8a8ac6e863ce9e240a2f

2、界面的视觉交互,是获取信息的主入口

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3、依据用户的使用场景,字段映射忽略的源端与目的端的字段大小写,提高效率

4、容易出错的地方给予明显提示:如新增的字段格式未识别,映射关系没有连线的情况

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5、 一键建表后,自动帮用户选择已建好的的表,提高工作效率

6、针对常发的找不到数据集成的情况,在数据开发套件首页,增加数据集成的入口

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7、运行日志,增加右键复制功能

 

文档在使用中做为问题量化的重灾区,必不可少。

      针对网络问题,将用户的数据源划分为阿里云产品数据源、ECS自建数据源、本地自建的有公网IP的数据源、本地自建的无公网IP的数据源,分别提供不同的数据同步策略,特别是针对本地IDC机房数据上云:

1、提供安全加密的agent同步方案;

2、针对用户的大批量同步需求,提供批量的任务配置、管理,一键化同步过程,提升用户同步数据的效率;

3、数据集成升级下一代,将会和Dataworks(数据工场)的数据地图产品紧密结合,不仅提供数据的物理移动,也提供元数据的同步,同步的元数据展现在数据地图之上,方便用户先盘点、了解数据,再进一步决定移动哪些物理数据;

4、数据集成将新增客户端App、html网站日志数据一键采集至用户自己的大数据中心,用户可以基于这部分日志数据,与用户的其他数据结合进行商业分析。

 

  以上两大部分内容正是产品团队 用户体验团队通过用户反馈梳理出来。进行用户走访,与用户进行深入沟通交流,整理出的上百条产品建议,以此进行了一系列的优化,通过产品界面引导,文档说明,以及在数据源文档中增加通过数据集成导入导出的说明,极大的方便了用户进入最佳实践,触达用户的效率提升,进而提升了用户使用数据集成产品的效率。

 但以上问题优化后的结果,是否能达到用户的满意,真的符合用户的使用场景?这就需要用户一起参与其中进行验证。也更希望用户能在使用后,把相关的使用体验通过聆听平台提交上来,以便于产品进行更加符合用户使用场景的优化。

  同时我们希望这不只是一段文字的描述。我们更希望有场景描述,相关操作流程,操作截图,或者是操作视频上传,更加详细的展示相关信息。

   如果您也想与其它客户一起交流相关使用经验,我们也特地为大家建立了数据集成交流钉钉群,可随时与其它小伙伴交流与分享经验,说不定还能找到志同道合的人。

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【大数据实时数据同步】GoldenGate实时同步异常:OGG-03533:character ‘c2 a0‘ at offset 0 that is not available报错解决 博主所在单位目前使用Oracle GoldenGate将各个业务生产库汇聚到一起做数仓实时ODS平台,源端库可能涉及Oracle、Mysql、达梦、Guassdb库。 最近遇到了这个错误:`OGG-03533:character c2 a0 at offset 0 that is not available。` 导致报错的原因是源端库有业务人员手动用excel往数据库导入数据,源端库字符集:`AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8` ,目标库ODS字符集:`AMERICAN_AMERICA.ZHS16GBK`。
大数据实践-数据同步篇tungsten-relicator(mysql- mongo) // // [导读]             随着公司业务的快速发展数据量也迅速的增大,基于用户各个维度深度分析,关系型数据压力越来越大;因此急于寻找一些解决方案;调研了很久最后采用了 golang+mongod集群的这个方案,使用mongo做数据分析的存储端,数据同步就成为一个问题,目前网上主流的工具和解决方案都比较少,唯一一个稍微多点的文章就是tungsten-relicator,最后技术选型也才用了它,目前也使用了快一年了,遇到过很多问题,但基本还算比较稳定。
深入浅出阿里数据同步神器:Canal原理+配置+实战全网最全解析! canal 翻译为管道,主要用途是基于 MySQL 数据库的增量日志 Binlog 解析,提供增量数据订阅和消费。 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。
Elastic: canal数据同步到ES配置常见报错 所有报错均为博主在实操过程中遇到的错误和解决办法,如果有其他报错或者不同的解决办法,请留言告诉我 安装canal过程中遇到问题,先在本文中查询是否有相同报错,将会为你节约大量排错时间
仙游 阿里云产品运营专家,深耕于互联网企业应用领域长达8年,先后负责阿里云企业应用产品的底层架构搭建、阿里云网络产品的改进运营、视频云产品与API网关的规划及运营。目前主要负责阿里云产品的用户体验运营。