ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。

在大数据场景下，数据源复杂、多样，包括业务数据库、日志数据、图片、视频等多媒体数据等。数据采集形式也需要更加复杂，多样，包括定时、实时、增量、全量等。常见的数据采集工具也多种多样，可以满足多种业务需求。

一个典型的数据加载架构：

常见的三个数据采集场景：

数据采集系统需求：

Sqoop是常用的关系数据库与HDFS之间的数据导入导出工具，将导入或导出命令翻译成MapReduce程序来实现。所以常用于在Hadoop和传统的数据库（Mysq|、Postgresq|等）进行数据的传递。

可以通过Hadoop的MapReduce把数据从关系型数据库中导入到Hadoop集群。使用Sqoop传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

Sqoop数据传输示意图：

Sqoop Import流程：

**Sqoop Export流程：***

Apache Flume本质上是一个分布式、可靠的、高可用的日志收集系统，支持多种数据来源，配置灵活。Flume可以对海量日志进行采集，聚合和传输。

Flume系统分为三个组件，分别是Source（负责数据源的读取），Sink（负责数据的输出），Channel（作为数据的暂存通道），这三个组件将构成一个Agent。Flume允许用户构建一个复杂的数据流，比如数据流经多个Agent最终落地。

Flume数据传输示意图：

Flume多数据源多Agent下的数据传输示意图：

Flume多Sink多Agent下的数据传输示意图：

关于Flume的实操内容可以参考：

官方文档：

DataX是阿里开源的异构数据源离线同步工具，致力于实现关系数据库（MySQL、Oracle等）、HDFS、Hive、ODPS、 HBase、 FTP等各种异构数据源之间高效稳定的数据同步功能。DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据同步链路，具有良好的扩展性。

网状同步链路和DataX星型数据同步链路的对比图：

DataX的架构示意图：

官方文档：

到GitHub上的下载地址下载DataX，或者拉取源码进行编译：

将下载好的安装包，上传到服务器：

将安装包解压到合适的目录下：

执行DataX的自检脚本：

检测没问题后，接下来简单演示一下将CSV文件中的数据导入到Hive中。我们需要用到hdfswriter，以及txtfilereader。官方文档：

首先，到Hive中创建一个数据库：

然后创建一张表：

当库、表创建完成后，在HDFS中会有对应的目录文件：

准备测试数据：

DataX通过json格式的配置文件来定义ETL任务，创建一个json文件：vim csv2hive.json，我们要定义的ETL任务内容如下：

通过DataX的Python脚本执行我们定义的ETL任务：

查看HDFS中是否已存在相应的数据文件：

到Hive中验证导入的数据是否符合预期：

接下来演示一下将MySQL数据导入Hive中。为了实现该功能，我们需要使用到mysqlreader来从MySQL中读取数据，其官方文档如下：

首先，执行如下SQL构造一些测试数据：

然后到Hive的db01数据库中再创建一张表：

创建ETL任务的配置文件：

文件内容如下：

mysqlreader默认的驱动包是5.x的，由于我这里的MySQL版本是8.x，所以需要替换一下mysqlreader中的驱动包：

然后执行该ETL任务：

查看HDFS中是否已存在相应的数据文件：

到Hive中验证导入的数据是否符合预期：

将数据采集到数仓后所面临的问题：

数据治理需要解决的问题：

数据治理的目标：

数据治理：

元数据管理：

数据血缘管理：

数据治理步骤简述：

数据治理与周边系统：

常见的数据治理工具：

Apache Altas：

Apache Altas架构图：

元数据捕获：