理解数据摄取：类型、技术与工具

数据摄取技术

有多种技术可促进数据摄取。每种技术都旨在满足不同的用例和数据处理需求。 

您选择的技术取决于三个因素：

• 业务的具体需求。
• 数据的复杂性。
• 既有基础设施。

本节我将介绍三种数据摄取技术以及它们各自最有效的应用场景。

ETL（Extract, Transform, Load）

ETL 是一种传统且广泛使用的数据摄取技术。在这种方法中，数据先从各个源系统提取出来，然后被转换为一致且干净的格式，最后加载到数据存储系统，如数据仓库。 

该方法对需要一致、结构化数据以用于报告、分析和决策的用例尤为有效。

何时使用 ETL：

• 当数据需要在加载到存储系统之前进行预处理（清洗或转换）时。
• 结构化数据优先的场景，例如生成业务报告或满足严格的数据质量要求。
• 处理关系型数据库或以干净、可直接分析数据为优先的小规模数据环境时。

ETL 管道架构。

ELT（Extract, Load, Transform）

与 ETL 相比，ELT 颠倒了操作顺序。在这种方法中，数据从源系统提取出来并直接加载到目标系统（通常是数据湖或云平台）。进入目标存储系统后，数据会在目标环境中按需进行转换。 

ELT 方法在处理大量非结构化或半结构化数据时尤为有效，此时可将转换延后至需要分析时再进行。

何时使用 ELT：

• 当使用数据湖或云存储，能够大规模处理原始数据时。
• 当处理多样、非结构化或半结构化数据，且不一定需要立即转换时。
• 当需要灵活性时，因为 ELT 允许在存储环境中按需进行数据转换。

ELT 管道架构。

变更数据捕获（CDC）

CDC 是一种识别并捕获源系统中对数据所做变更（如插入、更新、删除），并将这些变更实时复制到目标系统的技术。 

该技术可确保目标系统始终保持最新状态，而无需重新加载整个数据集。CDC 对于维护数据库之间的实时同步并确保系统间一致性非常有效。

何时使用 CDC：

• 当实时数据同步至关重要时，如高频交易、电商交易或运营报表。
• 当您需要以最小延迟或刷新时间保持目标系统最新时。
• 当需要避免重新摄取整个数据集所带来的开销时。

数据摄取的数据来源

我们已经确定，数据摄取涉及从各种来源提取信息。但我们尚未讨论这些结构是什么——本节将对此进行说明。 

数据摄取的来源通常分为三大类： 

• 结构化
• 半结构化
• 非结构化数据

正如我们在审视不同来源时将会了解到的，每一种都需要不同的处理和加工技术，才能被有效利用。 

结构化数据来源

结构化数据组织性强，遵循预定义的模式，更易于处理和分析。它通常存储在关系型数据库中，这类数据库存储并提供相关数据点的访问。数据以表格形式排列，具有明确定义的行与列。 

由于这种有序性，结构化数据是最易于摄取的类型。 

传统工具如MySQL和PostgreSQL通常用于处理结构化数据。这些基于 SQL 的工具通过强制执行严格的模式规则，简化了摄取过程中的校验。当数据被摄取到这些系统中时，它们会自动确保其符合数据库表定义的结构。 

例如，如果某列被设置为仅接受整数值，MySQL 或 PostgreSQL 将拒绝任何不符合该要求的数据。

关于结构化数据的其他注意点：

• 通常以大批量（且格式可预测）的方式收集。
• 通常通过批处理流程摄取，使其可按需进行定期更新。

半结构化数据来源

半结构化数据虽具备一定组织性，但不像结构化数据那样遵循严格的预定义模式。它使用标签或标记来提供部分组织形式，但结构仍保持灵活性。 

这类数据通常存在于JSON 文件、CSV 文件和NoSQL 数据库等格式中，常用于 Web 应用、API 和日志系统。 

由于结构可变，半结构化数据在存储与处理方面更具灵活性，适用于处理不断演进或不一致数据格式的系统。

处理半结构化数据需要使用工具来解析并从嵌入的标签或标记中提取有意义的信息。例如，一个 JSON 文件可能包含一组键值对，摄取过程需要解析这些键值对并将其转换为合适的格式。 

半结构化数据往往被摄取到如数据湖或云平台等灵活环境中，在那里可以以原始形式存储，并在需要时再进行处理。

关于半结构化数据的其他注意点包括：

• 根据用例，可以通过实时或定时批处理方式摄取。
• 在摄取过程中需要进行转换，以确保其能够被有效处理或分析。

非结构化数据来源

非结构化数据因缺乏特定格式或组织结构而最难管理。此类数据包括：

• 图像
• 视频
• 音频
• 文档

与结构化或半结构化数据不同，非结构化数据没有清晰的行、列或标签来界定其内容，因此更具处理与分析挑战。

尽管复杂，非结构化数据在使用机器学习或自然语言处理等先进技术进行分析时，常常蕴含有价值的洞察。

由于非结构化数据并非按预定义方式组织，因而需要专门工具来处理摄取过程。这些工具可以从原始的非结构化来源中提取相关信息，并将其转换为可供分析的格式。 

最后，非结构化数据通常存储在数据湖中，并在需要时进行处理。

对比表：结构化 vs. 半结构化 vs. 非结构化数据

数据摄取中的挑战

数据摄取伴随着诸多挑战，您必须加以应对以确保高效、有效的数据管理。本节将讨论这些挑战及其可行的解决方案。 

处理海量数据

数据摄取的主要挑战之一是需要处理的数据量巨大。随着业务增长，所生成与收集的数据量可能呈指数级增长，尤其是来自物联网设备和社交媒体平台的实时数据流不断增加。 

将数据摄取流程扩展到足以应对不断增长的数据量可能很困难，尤其是需要持续摄取的流式数据。 

团队必须确保其基础设施能够在大规模下同时支持批处理与实时数据摄取且不降级。入门的好方式是Streaming Concepts 课程。 

数据质量与一致性

数据质量与一致性是另一大挑战，尤其当数据来自多个异构来源时。每个来源可能具有不同的格式、完整性水平，甚至存在相互冲突的信息。

在未解决这些不一致的情况下摄取数据，会导致数据集不准确或不完整，最终影响下游分析。 

必须在摄取过程中实施数据校验，以确保只有高质量数据进入系统。此外，团队还需在各来源间保持一致性，避免数据差异。

我建议深入学习这一主题，可参考优秀的数据质量入门课程。 

安全与合规

当涉及敏感数据的摄取时，安全与合规成为首要任务。处理个人信息（如客户姓名、地址、支付信息等）的团队必须在整个摄取过程中保护这些数据。 

例如，金融服务公司在摄取客户数据时必须遵守 GDPR 或 HIPAA 等严格法规，以避免法律后果。在摄取过程中未能保障数据安全，可能导致数据泄露，破坏客户信任，并带来巨额罚款。 

为此，团队应在摄取过程中实施加密与安全访问控制，确保敏感数据免遭未授权访问。此外，数据的摄取方式必须符合所有相关监管标准，并通过定期审计来验证持续合规。

通过入门友好的数据安全互动课程，了解如何保障数据安全。

延迟要求

在需要立即洞察的场景中，数据摄取的延迟会导致信息过时或失去相关性。低延迟的数据摄取要求几乎即时处理并供分析使用，而在处理海量数据时，这可能具有挑战性。 

团队必须仔细优化系统以降低延迟，确保数据在需要时可用。

数据摄取的最佳实践

为确保高效、有效的数据摄取，有一些最佳实践值得遵循。   

优先保证数据质量

摄取的数据将用于分析、报告和决策，因此必须符合预定义的准确性与完整性标准。 

在摄取过程中实施数据校验有助于验证数据是否符合预期格式和质量标准。我之前已在一篇Great Expectations 教程中写过相关内容。

例如，如果数据应处于某一范围或满足特定标准，可使用校验规则自动拒绝或标记不符合标准的数据。这样可以最大限度地减少错误，确保只有可靠数据被下游处理。

选择合适的摄取方式

另一项最佳实践是确保为您的业务需求选择合适的摄取方法。 

批处理摄取通常用于不太敏感于时效性的数据，如历史或定期报告。相反，实时摄取用于需要即时访问最新数据的应用，如欺诈检测或物联网监控。

请根据数据更新的频率和紧迫性来评估您的需求。

确保可扩展性

您的数据量会随时间增长。因此，选择可扩展的工具与基础设施非常重要，以便在不牺牲性能的情况下应对不断增加的数据量。这样可以扩展数据管道和处理能力以适应未来增长。

使用数据压缩

更少的存储空间意味着更低的基础设施成本。压缩还能加快数据传输，从而提升摄取速度——尤其在处理大型数据集或高吞吐流时更为明显。这一做法在处理半结构化或非结构化数据时尤为有益，因为它们通常体量较大。

数据摄取工具

如您所见，数据摄取概念并不复杂，但要自行实现可能相当困难。有哪些工具能帮助您进行数据摄取？我整理了最常用的一些。

Apache Kafka

Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，擅长实时数据摄取。

• 它旨在处理高吞吐、低延迟的数据流，非常适合需要即时访问持续产生的大量数据的用例。
• Kafka 的一大优势是能够实时处理、存储并将流式数据转发至各类系统。
• 它广泛用于欺诈检测、物联网数据处理和实时分析等场景。

通过Kafka 入门课程，您可以学会如何创建、管理和排查 Kafka，以应对真实世界的流数据挑战。

Apache Nifi

Apache Nifi 是一款以用户友好可视化界面著称的数据摄取工具。

• 其易用界面使企业能够通过拖拽方式设计、监控和管理数据流。
• Nifi 支持多种数据源——包括批处理与实时数据，并可与 Hadoop、关系型数据库和 NoSQL 存储等系统集成。
• 其自动化数据摄取工作流以及处理复杂数据路由与转换任务的能力，使其成为适用于中小规模与企业级数据摄取需求的灵活而强大的工具。

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis 是 AWS 提供的云原生服务，专注于摄取、处理与分析流数据。它专为需要对高吞吐数据流进行近实时处理的应用而设计，例如： 

• 视频流
• 点击流数据
• 物联网传感器数据 

Kinesis 的优势之一是其能够与其他 AWS 服务无缝集成，用于存储、分析与机器学习。

该工具特别适合利用云基础设施、希望获得全托管方案来处理数据摄取需求的组织，无需担心硬件或可扩展性问题。

Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow 是 Google Cloud 提供的全托管服务，支持批处理与实时数据处理。

• 它基于 Apache Beam（一个开源统一编程模型），允许用户设计复杂的数据管道，同时处理大规模批处理与实时流数据。
• Dataflow 自动化资源管理与扩缩，适合希望在无需手动管理基础设施的情况下进行数据处理与分析的企业。

Airbyte

Airbyte 是一个开源数据摄取平台，简化了从各种来源到存储方案的数据集成。

• 它为数百个数据源与目的地提供预构建连接器，并支持批处理与实时摄取。
• Airbyte 的亮点在于其高度可定制——允许用户扩展连接器以满足自身需求。
• 此外，它还为希望“开箱即用”的用户提供托管云服务。

数据摄取工具对比

结语

在本文中，我们探讨了数据摄取的基础、类型以及支撑其实现的技术。您已经了解了批处理与实时摄取，以及 ETL、ELT 与变更数据捕获（CDC）等常见方法。我们还涵盖了最佳实践、各类数据来源，以及组织在执行过程中面临的挑战。

想要获取更多关于数据管理与数据摄取工具的见解，推荐查看以下资源：

• 使用 Python 实现 ETL 与 ELT
• 理解数据工程
• Streaming Concepts