晓谈数据工程4-数据管道

数据管道概述

本文是数据工程概念系列的第四部分，主要讨论数据管道。数据管道是一组过程，用于在执行某些转换的同时，将数据从一个系统传输到另一个系统。数据管道包括六个主要阶段。

数据管道的类型

数据管道分为批处理管道和实时/流数据管道两种主要类型。批处理管道定期批量处理和传输数据，适用于历史数据分析并给出业务模式和趋势。实时管道处理近实时数据，更新指标和报告。零ETL/数据复制以及数据虚拟化/数据共享是两种其他类型的数据管道方法。

实现数据管道的步骤

实现数据管道需要几个步骤：确定数据源、定义ETL管道、使用数据编排工具设置自动工作流、监控数据质量以及记录工作流程。批量和流摄取工具包括Fivetran、Airbyte、Stitch、Kafka、Amazon Kinesis和Apache Spark，而数据编排工具有Airflow、Dagster和Mage。

防止数据管道破损的措施

防止数据管道破损的措施包括设计可复现的管道、添加验证检查、维护版本控制、隔离环境、存储配置和使用增量数据处理技术。此外，建立警报系统和数据可观察性模型也是预防措施的一部分。

Apache Kafka介绍

Apache Kafka是一个开源的分布式流平台，主要提供消息队列、数据摄取和数据集成功能。它的四个核心API包括生产者API、消费者API、流API和连接器API。Kafka允许实时事件驱动的应用程序开发，其生产者发布数据到集群，消费者从特定位置消费数据。Kafka用于多种场景，如实时处理、指标/KPI监控、日志聚合和消息传递。