如何通过 ETLCloud 做企业级数据集成

在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。企业级数据整合不仅能够提高数据的可用性和一致性，还能为企业决策提供强有力的支持。

一、什么是数据集成

数据集成是指将多个数据源中的数据进行整合、清洗和转换，以便能够在一个统一的数据存储中进行查询和分析的过程。它通过消除数据孤岛、提高数据质量，支持实时决策、增强数据分析能力。因此，数据集成在数据生命周期的管理以及企业数智化转型中，具有重要价值。

二、数据集成的难点

在企业数字化转型的过程中，数据集成面临着诸多挑战，主要表现在数据源多样性、数据质量与一致性、实时数据处理这三个方面。

数据源多样性：

随着企业业务的扩展，数据源变得越来越多样化，涉及结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。这些数据存储在不同的数据库、文件系统、云服务和 API 中，导致整合和管理变得复杂。

数据质量与一致性：

数据质量与一致性是数据集成过程中的核心问题，数据源的不一致、重复、缺失或格式错误等问题，往往会导致数据分析结果的偏差，进而影响企业的决策质量。

例如，来自不同系统的数据可能采用不同的编码标准、日期格式和单位，这些不一致会导致数据在集成过程中发生冲突。此外，重复数据和缺失值会影响数据的完整性，使分析结果产生误导。

实时数据处理：

随着大数据、物联网、工业互联网等的发展，企业对实时数据处理的需求不断增加。实时数据处理能够帮助企业实时监控业务运营情况，快速响应市场变化，提高决策效率。然而，这也增加了数据集成的复杂性。实现高效的实时数据处理，要求数据集成工具具备强大的流处理能力，能够实时捕获、处理和分析大量的数据流。

某种程度上，这些就像是摆在企业数据集成面前的三个拦路虎。

三、使用 ETlCloud 进行数据集成

ETL 工具是常用的数据集成方案，下面我们将使用谷云科技的 ETLCloud 平台来进行数据集成。

1.数据源选择

选择需要同步的数据源种类，这里我们使用实时数据，mysql 数据表和 api 返回数据作为数据源来演示，将这三个数据源的数据进行清洗，转换最后同步到目标库中。

tbl_book_copy1 表数据量：

2.创建流程

具体流程如下，使用实时输入流组件，Restful API 输入和库表输入组件，完成数据源读取，数据清洗转换组件对 api 数据进行清洗转换，数据质量过滤组件对库表输入数据进行过滤，使用多流 union 组件合并数据，最后通过库表输出同步到目标库中。

实时输入流配置：

选择数据来源，这里读取 cdc 实时流，cdc 监听器后面再配置。

配置需要从实时流中识别的字段。

Restful API 输入组件配置：

这里主要配置基本属性和输出字段，其他配置可以根据自己的 api 要求处理。这里没有演示出来的其他配置均为默认配置。

基本配置：主要配置调用的 api url 以及放回的数据行所在字段和数据格式。

输出字段配置：选择需要从 api 中输出的字段。

数据清洗转换组件配置：

基本属性，选择要清洗的数据所在的节点 Restful API 输入(T00001)

清洗规则：

绑定清洗转换规则“时间整数转为字符串”，对 api 返回的 createtime 字段数据进行清洗转换。第三步过滤条件配置为默认。

库表输入组件配置

基本属性，配置读取表 tbl_book_copy1 的数据，以及表所在的数据源。

Sql 语句：

输入字段配置：

数据质量过滤器配置：

基本属性：

选择需要过滤的数据所在的节点“库表输入 T00003”，将符合过滤条件的数据流向 R00010，也就是数据质量过滤组件和多流 union 合并组件之间连接的路由线

过滤条件：

库表输入组件读取的 tbl_book_copy1 表中存在着逻辑删除字段“isdeleted”，这里添加条件，将没有被逻辑删除的数据过滤流出。

多流 union 合并组件配置：

基本属性，选择数据所在节点

合并字段配置：

库表输出组件配置：

基本属性

配置需要同步的目标表以及目标表所在的数据源

输出字段配置：

输出选项配置

选择输出方式，选择合并后批量。

3.创建数据库监听器，监听实时数据

监听器配置：

选择需要监听的表 book，以及表所在的数据源和数据源类型。

接收端设置：

由于需要与其他的数据源一起进行整合，所以需要传入 ETl 流程中进行处理，流程需要提前创建，这里选择刚才建好的流程。

高级配置：

启动监听器

4.运行

由于设置了 cdc 监听器，所以当监听的数据发生变化时就会触发流程，不需要自己手动运行。这里监听到了一千条数据变化触发流程进行数据同步

四、结语

数据集成是一个错综复杂的任务，需要系统性的方法和技术。面对数据集成的三个难点 ETLCloud 平台提供标准化数据集成工具和应用链接器，实现跨平台兼容性，帮助企业整合各类数据源，形成统一的数据视图。在数据质量与一致性方面，可以通过自动化清洗工具和实时数据校验，确保数据的准确性和一致性。