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ETL实现方案

一、ETL处理流程图

二、为什么使用Kudu作为存储介质

ETL实现方案

一、​​​​​​​ETL处理流程图

数据来源：

• 来自于ogg同步到kafka的物流运输数据
• 来自于canal同步到kafka的客户关系数据

二、为什么使用Kudu作为存储介质

• 数据库数据上的快速分析

目前很多业务使用事务型数据库（MySQL、Oracle）做数据分析，把数据写入数据库，然后使用 SQL 进行有效信息提取，当数据规模很小的时候，这种方式确实是立竿见影的，但是当数据量级起来以后，会发现数据库吃不消了或者成本开销太大了，此时就需要把数据从事务型数据库里拷贝出来或者说剥离出来，装入一个分析型的数据库里。发现对于实时性和变更性的需求，目前只有 Kudu 一种组件能够满足需求，所以就产生了这样的一种场景：

MySQL 数据库增、删、改的数据通过 Binlog 实时的被同步到 Kudu 里，同时在 Impala（或者其他计算引擎如 Spark、Hive、Presto、MapReduce）上可以实时的看到。
这种场景也是目前业界使用最广泛的，认可度最高。

• 用户行为日志的快速分析

对于用户行为日志的实时性敏感的业务，比如电商流量、AB 测试、优惠券的点击反馈、广告投放效果以及秒级导入秒级查询等需求，按 Kudu 出现以前的架构基本上都是这张图的模式：

不仅链路长而且实时性得不到有力保障，有些甚至是 T + 1 的，极大的削弱了业务的丰富度。
引入 Kudu 以后，大家看，数据的导入和查询都是在线实时的：

这种场景目前也是网易考拉和hub在使用的，其中hub甚至把 Kudu 当 HBase 来作点查使用。

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