现代数据团队的统一堆栈

[arzina221]

Flume 是一种分布式、可靠且可用的服务，用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。它使用基于通道的事务，因此可以保证可靠的消息传递。但是，它不是 100% 实时的，这一点应该注意。如果这是一项严格要求，请考虑使用Kafka 。

4）阿帕奇风暴

Apache Storm 是一个分布式流处理计算框架，主要用 Clojure 编写。通过线性添加资源，Storm 在负载增加的情况下仍能保持高性能 - 即使在集群中发生节点故障或消息丢失的情况下也能提供有保证的数据处理。

5）Elastic Logstash

Logstash 是一个数据处理管道，可同时从各种来源提取数据。Logstash 通常驻留在 ELK 堆栈中；ELK 是三个开源项目的首字母缩写：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Logstash 最近因处理工业物联网 ( IIoT ) 用例中的传感器数据而变得非常流行。其中一个主要原因是它接受的数据输入种类齐全（即文件、HTTP、IMAP、JDBC、Kafka、Syslog、TCP 和 UDP）。

数据提取和 Integrate.io
如上所述，数据提取框架的最基本要求之一是提取和处理数据的能力。Integrate.io是一个功能强大的企业级 ETL 即服务平台，它使任何人（无论其技术经验如何）都可以轻松创建和自动化复杂的数据集成流程。

借助Integrate.io强大的数据引擎，您可以根据需 马耳他电话数据 要遵循 ETL 或 ELT 模型。您还可以通过在管道中执行简单的数据准备并指示数据仓库在加载后执行更多基于 SQL 的转换来遵循 ETLT 模型。

无论是预加载还是后加载转换，或使用 ETLT 进行两者的混合，Integrate.io 都可以通过其无代码预构建连接器轻松实现数据集成。如果您想尝试Integrate.io，请与我们安排演示。


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的世界里，我们理解、解释和有效利用数据的能力从未如此重要。每天都会产生2.5 千万亿字节的数据，随着自动化、机器学习和人工智能的兴起，这一数字只会增加。数据素养在理解这些丰富的信息方面发挥着至关重要的作用，使我们能够做出明智的决策、识别趋势并最终提高业务成果。