►顶部微信名片可直接添加市场总监商务咨询、方案沟通即时响应►点击链接了解详情马上加入开源社区获取资源https://docs.qq.com/doc/DVnhVemtBTHdDVHps企业推进数字化转型过程中普遍遭遇多源异构数据相互割裂形成数据孤岛、数据同步延迟偏高、配置操作依赖人工重复运维等难题。本文以AIIData数据中台的数据同步平台集成开源项目SeaTunnel-Web为核心载体搭配实操演示视频深入拆解MySQL、Hive、Kafka等主流数据源对接方案。实现各类数据源向Doris的平稳同步落地帮助企业搭建实时可靠、链路清晰的数据流转体系。 集成开源项目Seatunnel-WebSeatunnel-Web 项目地址https://github.com/apache/seatunnelSeatunnel-Web 项目文档https://seatunnel.apache.org/zh-CN/docs/2.3.11/start-v2/locally/deployment/在企业业务体系中MySQL 大多承载着核心交易与业务明细数据。针对 MySQL 整库实时同步需求AIIData数据数据中台针对 MySQL 整库实时同步场景不用编写繁琐同步代码一站式完成整库全量初始化与增量数据实时捕获高效稳定推动 MySQL 全库数据持续同步流转至目标端。点开即可观看完整MySQL整库实时同步到Doris演示视频实战视频演示视频开篇直击痛点“您还有整库实时同步配置繁琐又费时的烦恼吗”1、先核查源端 test_attendance13 条、test_cart10 条存量数据检索确认目标端无对应数据表校验源、目标数据源连通性前置检测全部通过。2、选用多表同步模式合理设置单次读取、传输行数避免内存溢出配置数据仅一次投递保障不重不漏拖拽 Source、Sink 节点连线设置自动建表、追加写入策略核对上下游表结构一致。3、任务设为实时模式保存并启动支持随时暂停、恢复后台可查看读写总量、读取与处理速率实时掌握同步进度。4、初始存量同步完成目标端自动生成两张数据表源端两张表各新增 2 条测试数据刷新目标端可确认增量数据实时同步落地同步链路运行稳定可靠。大数据分析场景中Hive常作为离线数仓底座存储海量历史明细、汇总统计数据。AIIData数据中台适配Hive离线同步需求灵活定制分区、增量、全量等离线同步策略便捷完成 Hive数据批量抽取、清洗投递支撑离线报表、批量数据分析业务落地。点开即可观看完整Hive离线同步到Doris演示视频实战视频演示视频开篇直击痛点“您还在为数据同步流程繁杂又耗时低效的困扰吗”1、同步前核查源端存在 20 条数据目标端已建表但无数据先校验源、目标数据源连通性确认连接正常后再开展任务配置。2、拖拽 source、sink 组件并连线source 选定单表同步模式与读取库表支持自定义同步字段sink 配置写入表存储模式选用追加写入表结构设为不存在则自动建表按需可中间新增 SQL 组件做数据加工。3、选用批量一次性同步模式保存并启动任务在任务实例页面查看运行状态可暂停恢复监控读写条数、处理速率本次读写均为 20 条数据无丢失。4、刷新目标端表可见同步完成 20 条数据因采用追加模式重复运行任务会新增 20 条重复数据校验数据总量符合预期单表离线同步流程验证成功。在实时数据流架构中Kafka 常承担业务消息、数据库变更日志的中转核心。AIIData 数据中台支持 Kafka 单表实时同步可视化配置简单配置就能把数据实时写入目标表以低延迟、高效率快速搭建精细化单表粒度消息数据流转链路。点开即可观看完整Kafka单表实时同步到Doris演示视频实战视频演示视频开篇直击痛点“您还在因为数据同步延迟又繁琐的问题而烦恼”1、同步前先核查 Doris 目标表存量数据确认无 Kafka 同步历史数据校验 Kafka 数据源连通性创建与 Doris 表结构一致的 Kafka 虚拟表对齐两边字段映射关系明确消息字段与目标表字段对应规则。2、选择Source组件拖拽指定消费起始位点与消费组实现断点续传再配置 Doris Sink 并连通上下游组件核对出入字段结构选用实时模式保存任务。3、连接Kafka服务器执行生产脚本推送测试数据回到平台启动同步任务Kafka 为流式消息无读取行数统计无需查看实例计数。4、刷新 Doris 目标表确认首批数据落库再次向 Kafka 推送新增数据查表核验增量数据实时写入。AIIData 数据中台一站式打通多源数据链路破解数据孤岛、同步延迟、运维复杂等痛点兼容 MySQL、Hive、Kafka 等异构数据源一站式完成数据采集、清洗与同步筑牢企业实时数仓与全域数据集成底层底座。
