数据摄入

引言

数据摄入是指从多个来源收集和导入未处理数据到处理或存储系统（通常是数据库、数据湖或数据仓库）的关键步骤。这是处理数据、分析和组织决策过程的基础。通过有效的数据摄入，组织可以获得重要的见解，提高运营效率，并促进明智的决策。

数据摄入过程涉及从文件、数据库、API、传感器、物联网设备和流媒体平台等多种来源收集数据。收集到的数据随后会被转换、清理和增强，以确保其适用于应用程序和下游分析。

根据组织的需要和数据的类型，数据可以批量或实时模式进行摄入。实时摄入允许即时分析和处理流式数据，从而实现快速的见解和行动；而批量摄入则在预定的时间间隔内收集和处理数据。

数据摄入为何对数据管理至关重要

作为高效信息处理和分析的基础，数据摄入对信息管理至关重要。组织可以通过有效地收集和导入各种来源的原始数据，获得重要的见解，增强其决策能力，并激发创新。适当的数据摄入为后续的数据转换、数据集成和分析过程奠定了基础，确保了数据的准确性、完整性和及时性。缺乏强大的数据摄入方法，企业将面临数据驱动的努力的可靠性和质量受到损害的风险。

收集的数据类型

• 批量数据摄入

在批量数据摄入中，数据被收集和处理成批，通常在预定的时间间隔进行。通常，数据会从多个来源收集，并在预定的时间表中（例如每周、每小时或每天）传输到集中的处理或存储系统。当没有严格的延迟限制且不需要实时处理时，批量摄入是一个可行的解决方案。它常用于批处理操作、定期报告和历史数据分析。

• 实时数据摄入

实时数据摄入，也称为流数据摄入，是指数据在生成时或即时进行捕获和分析的过程。数据的连续处理和摄入使得快速分析和响应成为可能。像欺诈检测、监控系统、物联网数据处理和需要即时见解的实时分析等应用都必须具备实时摄入能力。

• 增量数据摄入

增量数据摄入是指自上次摄入过程以来，仅捕获已更新或修改的数据。每次传输的不是完整数据集，而是仅记录和处理增量更改。
增量摄入可以提高效率并减少处理开销，特别是对于大型数据库，其中只有一小部分数据会频繁更新。

• 完整数据摄入

完整数据摄入是指在每次摄入周期中，将完整数据集从源传输到目标。与增量摄入不同，完整摄入会发送整个数据集，而不是仅发送用户相关的更改。
当数据量适中且不需要基于更改的数据传输优化时，通常会采用完整摄入。

• 混合数据摄入

混合数据摄入结合了批量和实时摄入技术，以满足组织对数据处理的各种需求。它允许灵活地管理流式数据和历史数据源。
根据具体场景和业务需求，混合摄入解决方案允许组织利用批量处理和实时处理的优势。

数据摄入平台和工具

• Apache Kafka

Kafka 是一种分布式流处理平台，支持大规模的实时数据处理、通信和摄入。它常用于构建实时数据管道，并提供容错、高吞吐量的摄入能力。

• Apache NiFi

Apache NiFi 允许用户跨多个系统自动执行数据传输、转换和丰富。它是一个强大的数据摄入和流管理工具。它支持批量和实时数据处理，并拥有直观的用户界面。

• Amazon Kinesis

Amazon Kinesis 是 AWS 提供的一项托管流式处理服务，旨在大规模地摄入、处理和分析实时数据流。它提供了数据收集、聚合和分析功能，非常适合构建实时分析应用程序。

• Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow 是 Google Cloud Platform 上一项完全托管的流式和批量计算服务。它利用 Apache Beam 编程模型，允许用户创建和部署用于批量和实时数据摄入的处理管道。

• Apache Flume

Apache Flume 是一种分布式、可靠且始终可用的服务，可以帮助快速收集、聚合来自多个来源的大量日志信息，并将其传输到 Hadoop HDFS 等集中式存储系统。

• Microsoft Azure Event Hubs

Microsoft Azure Event Hubs 是一种完全托管的事件摄入解决方案，用于从设备、传感器和应用程序收集、处理和分析流数据。它提供可伸缩性、分区和事件流等功能。