当今任何组织的成功顶峰在于其处理数据的速度，这就是为什么需要高度可扩展的 数据管道 对企业的运营变得越来越重要。 数据管道是现代解决方案 自动化, and 规模重复 data 摄取， 转型， 和 整合活动。 适当的数据管道架构可以显着加速高质量数据向下游系统和应用程序的可用性。 

在本博客中，我们将介绍什么是数据管道架构以及为什么需要在数据管道架构之前进行规划。 数据集成 项目。接下来，我们将了解数据管道的基本部分和流程。 我们也会探索不同的 数据管道架构s 并谈论最好的之一 数据管理工具 在市场上。 

什么是数据管道架构？

简而言之，数据管道从源获取数据，进行处理并将其移动到目的地，就像物理世界中的任何其他管道一样。您可以将数据管道架构视为这样 有组织的、互连的系统，获取原始数据、提炼数据、存储数据、分析数据，然后共享有价值的结果——所有这一切都以系统化和自动化的方式进行。  目标是为下游应用程序和最终用户提供一致的干净且一致的数据流。 

不像 ETL 管道 涉及从源中提取数据、转换数据，然后将其加载到目标系统中，数据管道是一个相当广泛的术语， ETL （提取、转换、加载）只是一个子集。 ETL 和数据管道架构之间的主要区别在于，后者使用数据处理工具将数据从一个系统移动到另一个系统，无论数据是否经过转换。 

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数据管道架构的组成部分

现在您已经了解了数据管道架构，让我们看一下蓝图并处理数据管道的每个组件： 

数据源： 您的数据管道从生成数据的数据源开始。 您的数据源 可以是存储客户信息的数据库、捕获系统事件的日志文件或提供实时数据流的外部 API。 这些来源为您的数据旅程生成原材料。 T源的类型决定了数据摄取的方法。 

数据摄取： 接下来是数据摄取组件，用于从源系统收集数据并将其导入到数据管道中。 根据需要，可以通过批处理或实时流来完成。 数据摄取 可以通过两种主要方式完成：批处理（按计划的时间间隔收集数据）或实时流（数据在生成时连续流动）。  

数据摄取还取决于您正在处理的数据类型。 例如，如果您主要有 PDF 等非结构化数据，则需要专门的数据提取软件，例如 Astera 举报矿工。  

数据处理： 这是架构中最重要的阶段之一，因为它使数据适合消费。 原始数据可能不完整或包含错误 例如不再存在的州缩写或邮政编码等无效字段。 类似地，数据还可能包括必须在不同过程中擦除或修改的损坏记录。 数据清理包括标准化数据、删除重复项和填充空值。 

处理阶段还涉及数据转换。 根据您的数据，您可能需要实现各种转换，例如规范化、非规范化、排序、树连接等。转换的目的是将数据转换为 适合分析的格式。 

数据存储： 接下来，将处理后的数据存储在数据库或 数据仓库。公司可能出于不同目的存储数据，例如历史分析、冗余或只是让用户可以在中心位置访问数据。根据目的，数据可以存储在不同的地方，例如关系数据库。例如， PostgreSQL、MySQL 或 Oracle 适合具有明确定义架构的结构化数据。 

NoSQL 数据库，例如 MongoDB、Cassandra 专为灵活性和可扩展性而设计 并 非常适合处理非结构化或半结构化数据，并且可以水平扩展以管理大量数据。 

数据也存储在数据仓库中。 然而，数据仓库通常与存储大量数据的云存储平台配对，例如 Google Cloud、Amazon S3 和 Microsoft Blob 存储。  

数据分析： 数据分析组件是数据原始力量发挥作用的地方。 它涉及查询、处理并从存储的数据中获取有意义的见解。 数据分析师和科学家使用不同的工具和技术进行描述性、预测性和统计分析等分析，以揭示数据的洞察模式和趋势。  

最常用的数据分析语言和技术包括 SQL，它最适合关系数据库。 除此之外，用户还经常使用Python或R编程。  

数据可视化： 数据管道的终点是数据可视化，数据被转化为表格和饼图，以便数据分析师更容易理解。 可视化工具 例如 PowerBI 和 Tableau 提供用于探索原始数据的直观界面。 分析师和数据科学家可以交互式地浏览数据集、识别模式并初步了解信息。 

阅读更多： 10 个最佳数据管道工具 

数据管道的类型及其架构

由于没有一种处理数据的方法，因此没有相同的数据管道架构。 根据数据源的种类和数量，数据在到达目的地之前可能需要多次转换。 

批处理架构 

批量 数据管道 是一种数据处理技术，其中数据被收集、处理，然后获得结果 间隔地。 它通常用于无需立即得到结果即可处理的大量数据。 

通常，data 被分成批次或块。 进行这种划分是为了以更易于管理的方式管理大型数据集的处理。 每个批次代表总体数据的一个子集a 并被处理 独立。 处理可以涉及各种操作，例如过滤、聚合、统计分析等。每个批处理步骤的结果通常存储在持久存储系统中。 

用例： 适用于实时处理要求不高的场景，例如每天或每小时的数据更新。 例如，有 一家电子商务公司，希望分析其销售数据以深入了解客户行为、产品性能和整体业务趋势 允许电子商务公司对其销售数据进行深入分析，而无需实时结果。 

组件： 

• 数据来源： 原始数据的来源。 
• 批处理引擎： 按预定义的时间间隔处理数据。 
• 存储： 保存已处理的数据。 
• 调度： 在指定时间触发批处理。 

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流式数据管道 

流处理对动态或实时的数据执行操作。 它使您能够在获取数据后的更短时间内快速感知状况。 因此，您可以在创建数据时将数据输入到分析工具中并立即获得结果。 

流数据管道在生成来自 POS 系统的数据时对其进行处理。流处理引擎将数据管道的输出发送到 资料储存库、营销应用程序、CRM 和其他一些应用程序，此外还将它们发送回 POS 系统本身。 

用例： 非常适合需要低延迟数据处理的应用程序。 例如，我在金融行业中，检测欺诈交易对于防止财务损失和确保用户账户安全至关重要。 传统的批处理系统可能不足以快速识别欺诈活动。 另一方面，流数据管道可以在交易发生时提供实时分析 通过 ATM、信用卡等 

组件 数据管道的 

• 数据来源： 生成连续的数据流。 
• 流处理引擎： 实时处理数据。 
• 存储： 可选择存储处理后的数据以进行历史分析。 

LAMBDA 

Lambda架构是一种数据处理架构，旨在处理数据的批处理和流处理。 它由 Nathan Marz 引入，旨在解决大数据处理的挑战，其中实时分析的低延迟要求与批处理模式下处理大量数据的需要并存。 Lambda 架构通过将批处理和流处理合并到一个可扩展且容错的系统中来实现这一目标。 

以下是 Lambda 架构的关键组件和层： 

批处理层： 

• 功能：以容错和可扩展的方式处理大量历史数据。 
• 数据存储：通常使用分布式文件系统，例如 Apache Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 或基于云的存储系统。 
• 处理模型：批处理涉及在完整数据集上运行计算，生成通常存储在批处理视图或批处理层服务层中的结果。 

速度层： 

• 功能：处理数据流的实时处理，为最近的数据提供低延迟的结果。 
• 数据存储：通常依赖于分布式、容错的存储系统，支持快速写入和读取以进行实时处理。 
• 处理模型：流处理涉及在数据到达时实时分析数据，提供最新结果。 

服务层： 

• 功能：合并批处理层和速度层的结果并提供数据的统一视图。 
• 数据存储：利用NoSQL数据库或分布式数据库，可以处理批量和实时数据。 
• 处理模型：向查询应用程序提供预先计算的批处理视图和实时视图。 

查询层： 

• 功能：使用户能够查询和访问服务层的数据。 
• 数据存储：从服务层检索查询结果。 
• 处理模型：允许临时查询以及批处理和实时视图的探索。 

ETL 管道 

之间有区别 ETL 管道和数据管道。 ETL 管道是数据管道的一种形式 用于从各种来源提取数据，将其转换为所需的格式，并将其加载到目标数据库或数据仓库中以进行分析、报告或商业智能目的。 ETL 管道的主要目的是促进 数据的移动 从不同来源到中央存储库，可以对其进行有效分析并用于决策。 

ELT管道 

An ELT （提取、加载、转换）管道是传统 ETL 方法的替代方案。虽然两者的基本目标 ETL 和 ELT 是移动和准备da. 为了进行分析，它们的不同之处在于转换步骤发生的顺序。 在ETL管道中，转换是在将数据加载到目标系统之前完成的，而在ELT管道中，转换是在数据加载到目标系统之后进行的. 

ELT 管道通常利用现代数据仓库的处理能力，这些数据仓库旨在处理大规模数据转换. 

内部部署 

本地数据管道是指组织用来在自己的物理基础设施或数据中心内收集、处理、转换和分析数据的一组流程和工具，而不是依赖基于云的解决方案。选择这种方法通常是出于数据安全、合规性要求或需要对基础设施进行更直接控制等原因。  

本地架构依赖于物理上位于组织自己的数据中心或设施内的服务器和硬件。 O组织可以完全控制硬件、软件和网络配置。 他们负责采购、维护和升级所有组件。 然而，基础设施的升级通常需要大量的资本投资，并且扩展可能需要时间。 

云原生 

云原生数据管道架构旨在利用云计算的优势，提供可扩展性、灵活性和成本效益。 它通常涉及托管服务、微服务和容器化的组合.  

云原生数据管道架构旨在动态、可扩展并响应不断变化的数据处理需求。 与传统的本地解决方案相比，它优化了资源利用率，增强了灵活性，并且通常会带来更具成本效益和更高效的数据处理工作流程。 

它你蒂利泽是的 无服务器功能和服务可减少运营开销并根据需求扩展资源。 

如何提高数据管道速度

无论您选择哪种数据架构，最终都取决于数据管道的速度和效率。 好吧，您可以衡量某些指标 o 评估数据管道的速度。 这些指标可以深入了解管道处理能力的不同方面：

1. 吞吐量

It 衡量管道在特定时期内成功处理数据的速率。 

吞吐量（每秒记录数或每秒字节数）= 处理的总记录数或数据大小 / 处理时间

2.延迟

延迟是指一段数据通过整个管道从源到目的地所需的时间。 

延迟 = 数据记录的端到端处理时间 

3.处理时间

它测量的是 转换或操作管道内的数据所花费的时间。 

处理时间 = 转换或处理数据记录所花费的时间 

4.资源利用

资源利用率衡量管道在数据处理过程中使用计算资源（CPU、内存等）的效率。 

资源利用率=（实际资源使用量/最大可用资源）* 100 

关键设计考虑因素

在设置数据管道架构时，重要的是要记住某些因素和最佳实践 创建健壮、可扩展且易于管理的数据管道架构。 以下是设计数据管道的方法：  

模块化： 模块化设计促进代码重用，简化维护，并允许轻松更新各个组件。 将管道分解为更小的、独立的模块或服务。 每个模块应该有明确的职责，并且模块之间的通信应该标准化。 

容错: 在管道中构建容错功能可确保系统能够从错误中正常恢复并继续处理数据。 实施 针对瞬时故障的重试机制，使用检查点跟踪进度，并针对异常情况设置监控和警报. 

编排： 编排工具有助于调度和管理通过管道的数据流，确保任务以正确的顺序执行并具有适当的依赖性。 您可以使用 工具如 Astera Centerprise 到d细化代表管道活动逻辑顺序的工作流程。 

并行处理： 并行处理使管道能够通过在多个资源之间分配工作负载来更有效地处理大型数据集。 Astera Centerprise 支持高性能并行处理 ETL/ELT 引擎，您可以将其用于数据管道。 

数据分区： 确保选择 e高效的数据分区 因为它 通过将数据处理任务分布到多个节点来提高并行性和整体性能。 常见技术包括范围分区、哈希分区或列表分区。 

可扩展性： 始终牢记可扩展性。 将管道设计为水平扩展（添加更多实例）或垂直扩展（增加每个实例的资源）。 利用基于云的服务根据需求自动扩展。 

版本控制： 使用 Git 等版本控制系统来管理管道代码和配置文件。 遵循分支、合并和记录更改的最佳实践。 

测试： I对各个组件实施单元测试、工作流程集成测试以及整个管道的端到端测试。包括测试 数据质量 和边缘情况。 严格的测试 将确保 管道运行可靠并始终满足业务要求.  

持续改进数据管道架构

定义数据管道架构不是一次性的过程； 你需要保留 确定需要改进的领域、实施变更并使架构适应不断变化的业务需求和技术进步。 目标是确保数据管道保持稳健、可扩展，并且能够满足组织不断变化的需求。 这是你可以做的：  

1. 定期监控性能和健康状况 的数据管道。 使用监控工具收集与资源使用情况、数据处理时间、错误率和其他相关指标相关的指标。 分析收集的数据以识别瓶颈、效率低下的区域或潜在的故障点。 
2. 建立反馈循环，允许用户、数据工程师和其他利益相关者提供有关管道性能和功能的见解和反馈。 
3. 定义并定期审查数据管道的 KPI。 关键指标可能包括吞吐量、延迟、错误率和资源利用率。 使用 KPI 评估数据管道的有效性并指导改进工作。 
4. 实施增量增强而不是尝试重大改革。 小而有针对性的改进更容易管理，并且可以持续集成到现有管道中。 根据改进对性能、可靠性和用户满意度的影响确定改进的优先级。 

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