数据摄取：从数据库到文件的全流程解析

### 数据摄取：从数据库到文件的全流程解析 在当今的数据驱动时代，将各种来源的数据摄取到云数据平台是一项至关重要的任务。本文将详细介绍从关系型数据库、NoSQL 数据库以及文件中摄取数据的方法和技巧，同时探讨如何捕获重要的元数据以确保数据摄取的准确性和可靠性。 #### 1. 从 NoSQL 数据库摄取数据 虽然关系型数据库管理系统（RDBMS）仍然是大多数应用程序最流行的数据库后端，但近年来 NoSQL 数据库的受欢迎程度也显著上升。NoSQL 数据库为了支持大量操作、易于扩展或采用更灵活的面向文档的数据模型，牺牲了一些 RDBMS 的特性（如事务、持久性等）。 构建 NoSQL 数据库的数据摄取管道面临着挑战，因为没有统一的标准来规定如何从这些数据库中提取数据以及以何种格式将数据呈现给摄取应用程序。通常，NoSQL 数据库不支持 SQL 作为数据访问语言，每个供应商都有自己的 API 来访问数据。 以下是一些常见的从 NoSQL 数据库摄取数据到云数据平台的方法： - **使用现有的商业或 SaaS 产品**：如果此类产品适合您的技术环境和预算，这是阻力最小的途径。数据摄取工具供应商通常有丰富的 NoSQL 数据库连接器。 - **为特定的 NoSQL 供应商实现专用的摄取应用程序**：您需要开发一个使用特定于该 NoSQL 数据库的客户端库的摄取应用程序。这种方法提供了最大的灵活性，因为您可以利用数据库的所有功能，还可以实现全量或增量摄取。 - **使用变更数据捕获（CDC）插件（如果可用）**：一些流行的 NoSQL 供应商提供了 CDC 插件。例如，MongoDB 有一个 Debezium 连接器，它可以捕获数据库的所有更改并将其作为流写入 Kafka。 - **使用 NoSQL 数据库提供的导出工具**：大多数数据库都提供了将数据导出为文本格式（通常是 CSV 或 JSON）的工具，用于备份或迁移。您可以定期运行这些工具，然后构建摄取管道来处理生成的文本文件。不过，如果数据库不支持增量数据提取，您可能只能进行全量导出。 下面我们来看一些市场上最流行的 NoSQL 数据库的摄取选项： |数据库|特点|摄取方法| | ---- | ---- | ---- | |MongoDB|面向文档的 NoSQL 数据库，数据存储格式类似于 JSON，每个文档可以有嵌套属性| - 使用客户端库实现自定义摄取应用程序<br>- 使用 `mongoexport` 工具将数据导出为 CSV 或 JSON 文件，支持自定义查询以实现增量导出<br>- 使用 Debezium 的 CDC 插件捕获数据库更改并发布到 Kafka| |Cassandra|开源、高度可扩展的数据库，采用键/值和列式数据模型的混合体| - 使用 CQL 命令或客户端库实现专用摄取应用程序<br>- 使用 CQL 的 COPY 命令将表导出为 CSV 文件（仅支持全量导出）<br>- 内置 CDC 功能，但目前没有广泛使用的应用程序可以读取日志并将更改事件消息发布到 Kafka 或其他系统| #### 2. 捕获 RDBMS 或 NoSQL 摄取管道的重要元数据 在生产环境中，数据摄取管道通常需要持续运行，以确保数据平台中的数据始终保持最新。为了确保数据摄取管道正常工作并提供准确的结果，您需要实施一系列数据质量检查和监控警报。以下是一些应该在摄取管道中捕获的重要统计信息： - **基本信息**： - 源数据库服务器名称（如果可能，还包括 IP 地址） - 数据库名称（或模式名称，具体取决于数据库供应商） - 源表名称 - 如果从多个 RDBMS 和 NoSQL 数据库摄取数据，还应存储数据库类型。这些信息有助于进行基本的数据血缘操作，并在调试和排查摄取问题时非常有用。 - **批量数据摄取指标**： - **每行表摄取的行数**：这是批量数据摄取中最重要的指标之一，适用于全量和增量摄取。通过这个指标，您可以验证所有摄取的数据是否都进入了目标仓库或其他目标系统，并检测摄取过程中的异常情况。 - **每次摄取的持续时间**：捕获每次摄取的开始和结束时间戳，您可以实现服务级别协议（SLA）类型的监控，及时发现管道或源系统的问题。 - **流式 CDC 摄取指标**： - 与批量摄取不同，流式 CDC 摄取需要为特定的时间窗口存储统计信息。例如，计算每五分钟摄取的行数。 - 分别存储插入、更新和删除操作的数量，这有助于构建更精确的数据质量和管道监控检查。 以下是批量摄取和 CDC 摄取的指标表示例： **批量摄取指标表示例