十万字图文详解mysql、redis、kafka、elasticsearch(ES)多源异构不同种类数据库集成、数据共享、数据同步、不同中间件技术实现与方案,如何构建数据仓库、数据湖、数仓一体化?

数据库大数据量、高并发、高可用解决方案,十万字图文详解mysql、redis、kafka、elasticsearch(ES)多源异构不同种类数据库集成、数据共享、数据同步、不同中间件技术实现与方案,如何构建数据仓库、数据湖、数仓一体化?Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg数仓一体化技术架构实现。

  1. 数据集成的需求
    继系统集成、应用集成、业务集成之后,最头痛的数据集成(Data Integration 简称DI)已渐被各大企业(政府机关)纷纷触及。业务增长迫使企业必须提高其自身的 IT 能力,以满足变化的业务需求。引入一些新的应用程序以支持这种新型的需求。以新的方式对现有的信息进行处理和分析,以便更好地把握关键性的业务挑战。有些 企业并购了其他的企业,进一步地加速了它们在新的领域中的增长。遗憾的是,信息/数据方面却不能始终以一种受到严格控制和有组织的方式发展,以支持这种增 长。因此出现了冗余和不一致的信息孤岛。
    为了能够在特定的领域中实现最高的效率,对于相同的数据,不同的应用程序以不同的方式进行表示。 例如,大多数企业不会只将客户信息存储在某一个地方。如果不清楚应该从何处获取相应的信息,以及哪个系统中保存着最新的并且最精确的信息,那么这就会成为 一个很大的问题。如果不清楚这些问题的答案,就不可能实现返回一致的用户相关信息的服务。我们从客户关系系统中取得的联系电话与销售系统中的不一致,而实 际上呼叫中心存放的才是最新的、正确的联系电话,这是许多企业经常遇到的问题。
    不同行业企业的业务需求会表现出来具有很大的差异,但是潜在的信息需求却是基本相同的—-都需要 集成的、最近的、详细的数据以及进行即时的存取操作。我们企业信息化过程中,常常面临着下面的情景:
    我们所在的企业并购了其它企业,那么就

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