数据同步的实时性无法满足怎么办?实时ODS层数仓搭建更具时效性!

作者:finedatalink

发布时间:2024.8.1

阅读次数:80 次浏览

数据仓库的调度配置是实际业务中必不可少的一环。通过调度配置,可以实现数据的更新同步,从而让数据持续的应用在业务中。

传统数据处理工具一般通过定时同步的方式,在构建 ODS 层数据时,需要将大量业务系统数据进行原表原样迁移;从 数仓的ODS 层到数仓的后续层级 DW、DM,再采用全量计算的方式进行更新。

一、数据同步的实时性无法满足怎么办?

直接从业务系统取数,业务库压力较大,导致数仓 ODS 层和业务系统间存在数据延迟,数据同步严重滞后;由于参与计算的数据比较多,导致 DW、DM也会产生数据延迟,数据时效性不足。

二、解决方案:搭建数仓实时 ODS 层

针对上述问题,FineDataLink拥有强大的实时数据采集、批量数据同步能力,提供了完整的解决方案:

一、对于数据实时性需求,FineDataLink 通过日志增量技术,从业务系统实时读取数据,使用「数据管道」功能构建数仓实时 ODS 层;

二、数仓ODS层的后续层级采用增量更新,替代全量计算。利用时间戳标识技术,实现 DW 层增量更新,提升数据全链路时效性,为企业决策提供了更准确的数据依据。

三、FineDataLink的管道任务运维支持查看任务运行状态、数据同步性能、检查异常情况、以及对异常进行处理,提供了多方面的运维保障,实现智能化运维。

三、实战案例:销售部门与财务部门数据同步

例如,某销售公司当前情况如下:

当前有两个部门的数据:「销售」和「财务」,目前分别存储在不同业务系统对应数据库中;在数据仓库的ODS、DW、DM 3层中,ODS层是由业务系统直接拉取过来的原始数据;DW 层是基于 ODS 层进行汇总处理的中间层数据;DM 层是基于 DW 层,并且根据报表展示诉求而加工获得的结果层数据。

需要建设以下数仓任务:将两个部门的底层数据落库至指定数据库,形成实时 ODS 层数据, ODS 层定期(每周一次)同步更新的数据到 DW层,DW层定期(每周一次)同步更新的数据到 DM层,供给其他可视化报表展示工具使用。

设置ODS层实时同步任务

构建 ODS 层数据时,需要将大量业务系统数据进行原表原样迁移。

将来自不同数据库的「财务数据」和「销售数据」使用 FDL 的「数据管道」功能,只需要几步即可批量实时同步至数据仓库的 ODS层;

1)新建管道任务,将存放「销售数据」、「财务数据」对应的数据库中对应的原始选中,并同步至存放 ODS 层数据的「test_1」数据库中:

2)设置字段映射和异常通知,并保存和启动任务

设置DW层增量数据同步

当ODS 层有新数据生成,将定时同步增量数据,即根据最新的销售时间判断选取ODS 层中的新增数据同步至DW层,同时记录更新的开始时间和结束时间。操作参见:设置DW层任务

1)设置财务数据定时任务,添加「参数赋值」节点,设置 SQL 语句显示当前时间(任务开始时间),并将其设置为参数 time1;

2)取出DW层中最晚订单生成时间,并设置为参数 time;

3)新建「数据同步」节点,取出ODS层中的华北财务数据,并使用time参数比较「订单生成时间」,如果华北财务数据中「订单生成时间」晚于 DW 层中数据中最晚订单时间,则将这部分新增数据同步至DW层中;

4)和获取开始时间一样,新建「参数赋值」节点,以获取结束时间并设置时间参数;

5)新增消息通知节点,DW 层执行成功则发消息通知。

设置 DM 层任务汇总 关联销售财务数据

通过定时同步将 DW 层的销售数据和财务数据进行汇总关联,落库DM 层,为其他报表等可视化工具提供数据源。操作参见:设置DM层任务

1)创建任务后新增数据转换节点,通过「DB表输入」将 DW 层的销售数据和财务数据取出;

2)新增「数据关联」,将销售订单编号和财务订单编号关联,形成宽表;

3)新增消息通知节点,DM 层执行成功则发消息通知。

数仓任务运维调度

该步骤可实现数仓三个层级的统一调度触发,智能化运维,操作步骤参见:设置总调度任务

1)使用「数据开发」功能创建「调度总任务」,首先获取开始时间并设置为参数,与设置DW层任务中同理

2)使用调用任务的形式将ODS层任务DW层任务DM层任务创建的三个数仓调度任务进行调用;

3)记录调度任务执行结束的时间,并设置为参数;

4)最后设置消息通知,若执行成功则通知。

FineDataLink是一款低代码/高时效的数据集成平台,它不仅提供了数据清理和数据分析的功能,还能够将清理后的数据快速应用到其他应用程序中。FineDataLink的功能非常强大,可以轻松地连接多种数据源,包括数据库、文件、云存储等,而且支持大数据量。此外,FineDataLink还支持高级数据处理功能,例如数据转换、数据过滤、数据重构、数据集合等。使用FineDataLink可以显著提高团队协作效率,减少数据连接和输出的繁琐步骤,使整个数据处理流程更加高效和便捷。

数据集成平台产品更多介绍:www.finedatalink.com

                         

上一篇: 下一篇: