高效稳定！使用 ETLCloud 轻松同步千万数据

一、背景介绍  

在现代企业中，数据同步是一项不可或缺的重要任务。然而，面对海量数据的同步需求，传统的方式往往效率低下且容易出错。

在当今大数据时代，常规的数据同步方式包括手动导入导出、自主开发同步脚本等。然而，这些方式存在着如下痛点：

• 同步速度慢：由于数据量庞大，常规方式同步速度较慢，无法满足企业快速获取数据的需求。

• 稳定性差：常规方式在处理大量数据时易出现错误，例如数据丢失、重复导入等问题，给数据同步带来了不确定性。

• 扩展性差：常规方式在处理大量数据时往往不具有良好的扩展性，需要依赖开发人员编写和维护同步脚本，增加了企业的工作量和成本。

二、解决方案

ETLCloud 针对大数据同步问题提出了一系列切实可行的设计方案，以更好地解决传统数据同步的痛点问题。

• 同步速度方面，采用分片传输的方式来处理大规模数据，以提高数据同步的效率和速度。通过分片传输，大数据可以被分割成多个小块进行传输和处理，从而充分利用系统资源并降低单个数据传输任务的复杂度。同时还支持并行处理，可以同步处理多个数据源，进一步提高数据同步的速度和效率。

• 稳定性方面，具备完善的容错机制，能够有效避免数据丢失和重复导入等问题，保证数据同步的稳定。不仅实现了多平台、多方式部署方案，还提供了全面的监控和报警系统，能够实时监测系统运行状态和性能指标，一旦发现异常情况即时响应并采取相应措施，保障系统的稳定性和可靠性。

• 扩展性方面，兼容多种数据源，基本涵盖国内外常见数据源；内置大量数据处理组件，容易上手而且支持二次开发，足够满足企业的特定需求。此外，还提供了灵活的配置和可扩展的架构，可以根据需要进行定制和扩展，以适应不断变化的业务需求。

三、ETL 实操

本场景是一个数据同步的实际应用场景，需要将 MySQL 数据库中的 1000 万条数据同步到 ClickHouse 数据库中。

1.平台内存配置 12g

2. 数据表结构配置

总共 34 个字段，字段类型如下图所示。

3.流程示例：

组件配置：分片数选择 10

运行结果：

在数据同步 1000 万条数据的过程中，ETLCloud 只花费了 132 秒，平均每秒同步 75800 条数据。可以简单地配置数据源和目标位置，无需编写任何运行脚本。易用性和高效性大大提高了数据管理的效率和数据质量。

ETLCloud 的优势在于其高效稳定，更在于其强大的功能特点。

• 支持多种数据源和数据流，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件和 API 等。

• 数据处理方面，提供丰富、灵活的数据转换能力，可以帮助用户快速完成数据清洗和数据格式转换等任务。

• 流程方面，有全程的可视化面板以及大量组件支持，操作简单，功能强大，还具备自动化调度的功能，可以根据用户需求自动运行、定时运行或手动运行，提高了业务处理效率。

不仅可以轻松应对千万数据量的数据同步需求，还能够保证数据同步的高效性、稳定性和安全性，让您的数据管理变得更加高效与稳定！