数据采集

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
数据传输服务 DTS,数据迁移 small 3个月
推荐场景:
MySQL数据库上云
简介:

数据采集


数据采集

所有的大数据分析系统都基于一个前提,即数据需要采集进入大数据系统。为最大化利用您现有的流式存储系统,阿里云实时计算 Flink对接了多种上游的流式存储,让您可以不用进行数据采集、数据集成,即可享受现有的数据流式存储。


数据采集2

阿里云实时计算 Flink支持(即将支持)上述若干个数据存储系统,针对上述不同的流式存储,需要用户使用不同的数据集成工具进行数据采集,实时计算对接的有:

  • DataHub

    DataHub提供了多类数据(包括日志、数据库BinLog、IoT数据流等等)从数据源头上传到DataHub的工具、界面,以及和一些开源、商业软件的集成。查看DataHub相关介绍文档,即可获取丰富多样的数据采集工具。

  • 日志服务(Log Service)

    Log Service是针对日志类数据一站式服务,在阿里巴巴集团经历大量大数据场景锤炼而成。日志服务提供了诸多的针对日志的采集、消费、投递、查询分析等功能。

    查看Log Service有关数据采集一章,了解如何使用日志进行流式数据消费。

  • 物联网套件(IoT Hub)

    物联网套件是阿里云专门为物联网领域的开发人员推出的,其目的是帮助开发者搭建安全性能强大的数据通道,方便终端(如传感器、执行器、嵌入式设备或智能家电等等)和云端的双向通信。

    使用IoT Hub规则引擎可以将IoT数据方便投递到DataHub,并利用实时计算进行数据加工计算。查看IoT规则引擎使用以查看如何将IoT数据推送到DataHub。

  • 数据传输(DTS)

    DTS支持以数据库为核心的结构化存储产品之间的数据传输。 DTS是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。使用DTS的数据传输功能,可以方便的将RDS等BinLog解析并投递到DataHub,并利用实时计算进行数据加工。

    当前DTS传输到DataHub功能已经上线,欢迎使用。具体文档请您查看RDS到DataHub数据实时同步

  • MQ

    阿里云MQ服务是企业级互联网架构的核心产品,基于高可用分布式集群技术,搭建了包括发布订阅、消息轨迹、资源统计、定时(延时)、监控报警等一套完整的消息云服务。

本文转自实时计算—— 数据采集
相关实践学习
实时数据及离线数据上云方案
本实验通过使用CANAL、DataHub、DataWorks、MaxCompute服务,实现数据上云,解决了数据孤岛问题,同时把数据迁移到云计算平台,对后续数据的计算和应用提供了第一步开山之路。
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