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。