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兄弟们啊,同步中DI、RI到底什么意思,是什么的缩写?

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兄弟们啊,同步中DI、RI到底什么意思,是什么的缩写?

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刘志升 2024-04-11 09:55:18 427 0
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    在阿里云DataWorks的数据同步场景中,DI和RI分别代表不同的数据同步模式,它们是以下术语的缩写:

    • DI (Data Integration): Data Integration,即数据集成,是指将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载(ETL)的过程,目的是将数据整合到统一的目标系统中,以便进行进一步的分析、报告或应用程序使用。在DataWorks中,DI通常指的是批量数据同步,适用于定期(如每天、每小时等)进行大规模数据迁移或更新的场景。DI任务可能包括全量数据导入、增量数据同步或全量+增量的混合模式,通常用于处理历史数据或定期更新的静态数据集。

    • RI (Realtime Integration): Realtime Integration,即实时集成,是一种即时或近实时的数据同步方式,它能够在数据源产生变化的瞬间(或非常短的时间间隔内)将其传输到目标系统。RI在DataWorks中通常指的是实时数据流处理或变更数据捕获(CDC)技术的应用,适用于对数据时效性要求极高的场景,比如实时监控、实时决策支持、实时报表等。RI任务通常利用数据库的binlog、日志订阅、消息队列等机制来捕获源端数据的实时变化,并立即或近乎立即地将这些变化应用到目标系统。

    总结来说,DI和RI在DataWorks数据同步中的区别主要在于同步的实时性和处理方式:

    • DI (Data Integration):侧重于批量数据处理,适合周期性、定时的大规模数据迁移或更新,具有较高的吞吐量和数据一致性保证,但通常不是实时或近实时的。

    • RI (Realtime Integration):专注于实时或近实时的数据流动,能够迅速响应源端数据的变化,确保目标系统数据的时效性,适用于对数据新鲜度要求严格的业务场景,但可能在数据一致性或处理复杂度上与DI有所取舍。

    在实际使用DataWorks进行数据同步时,应根据业务需求选择合适的同步模式(DI或RI)或结合两者以构建满足不同时效性和处理复杂度要求的数据管道。

    2024-04-11 12:12:39
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