开源：基于spark 的数据集成平台

基于spark 的数据集成平台源代码https://www.gitpp.com/streamlit/proje

基于spark 的数据集成平台

源代码

https://www.gitpp.com/streamlit/project-datatunnel

一个基于spark引擎的超高性能的分布式数据集成软件，支持海量数据的同步。基于spark extensions 扩展的DSL语法，结合的Spark SQL，更加便捷融入数仓 ETLT 过程中，简单易用。

特性：

1. Spark 是一个非常成熟大数据引擎，有非常成熟的connector，例如 es、mongodb、redshift、snowflake、cassandra 等产品官方维护了spark connector
2. 插件式设计让用户可以轻松开发自己的Connector并将其集成到Datatunnel中。
3. 支持多表或全库同步。
4. 高吞吐量、低延迟，持并行读写，提供稳定可靠的高吞吐量、低延迟的数据同步能力。
5. 支持两种作业开发方法：spark sql运行方式，以及向导模式。
6. 支持bulk insert(pg, mysql, oceanbase等)

一个基于 Spark 引擎 的超高性能分布式数据集成软件，专为海量数据同步场景设计。其核心优势在于利用 Spark 的分布式计算能力，结合 Spark Extensions 扩展的 DSL 语法与 Spark SQL，提供了一种高效、灵活且易于集成的方式，将数据同步流程无缝融入数据仓库的 ETLT（Extract-Transform-Load-Transform）过程。

核心特性解析

1. Spark 引擎的成熟生态支持
   
   Spark 作为大数据领域的标杆引擎，拥有丰富的官方维护 Connector，覆盖主流数据源：
• 数据库
  ：PostgreSQL、MySQL、OceanBase 等（支持 Bulk Insert 优化）
• 大数据存储
  ：Elasticsearch、MongoDB、Cassandra
• 云数据仓库
  ：Redshift、Snowflake
  DataTunnel 直接继承这些 Connector，无需重复开发，即可实现跨系统数据流通。
2. 插件式 Connector 扩展架构
   
   平台采用插件化设计，用户可基于标准接口开发自定义 Connector，例如：
• 连接专有数据库或 API 接口
• 适配非标准数据格式（如日志文件、IoT 设备数据）
  开发后的 Connector 可动态加载至 DataTunnel，无需修改核心代码，极大降低扩展成本。
3. 多模式作业开发
• Spark SQL 模式
  ：通过 SQL 语句定义数据转换逻辑，适合熟悉 SQL 的数据分析师
• 向导模式
  ：可视化配置同步任务（如选择源表、目标表、字段映射），降低技术门槛
  两种模式支持同一任务切换，兼顾专业性与易用性。
4. 高性能同步能力
• 并行读写
  ：利用 Spark 的分布式执行引擎，实现多节点并行数据抽取与加载
• 批量插入优化
  ：针对关系型数据库（如 PostgreSQL、MySQL）提供 Bulk Insert 功能，减少网络开销
• 全库/多表同步
  ：支持一次性同步整个数据库或多个表，简化大规模数据迁移场景
5. 稳定可靠的执行保障
• 容错机制
  ：继承 Spark 的 Checkpoint 与任务重试能力，确保长周期任务不中断
• 资源隔离
  ：支持按作业分配计算资源，避免多任务竞争导致性能波动

技术架构亮点

• DSL 语法扩展：在 Spark SQL 基础上扩展领域特定语言（DSL），简化复杂转换逻辑的编写，例如：

  sql
  -- 示例：同步时过滤无效数据并转换字段类型
  SYNC TABLE source_table TO target_table
  WHERE
   status ='active'
  TRANSFORM (age TOINT, salary TODECIMAL(10,2))

• ETLT 流程融合：将传统 ETL 的"加载后转换"（LT）阶段前置，在数据加载前完成清洗与转换，减少目标端计算压力。

适用场景

1. 数据仓库上云
   ：将本地数据库同步至云数据仓库（如 Snowflake、Redshift），支持增量与全量同步。
2. 跨系统数据整合
   ：合并多个业务系统的数据至数据湖（如 Delta Lake），用于统一分析。
3. 实时数据管道
   ：结合 Spark Structured Streaming，构建近实时数据同步链路。
4. 数据库迁移
   ：支持同构/异构数据库间的结构与数据迁移（如 MySQL → PostgreSQL）。

对比传统工具的优势

维度	DataTunnel	传统工具（如 DataX、Sqoop）
性能	分布式并行，吞吐量更高	单节点或有限并行，性能瓶颈明显
扩展性	插件式 Connector，支持自定义	固定数据源支持，扩展需二次开发
易用性	SQL/向导双模式，降低学习成本	配置文件驱动，需掌握参数调优
生态兼容	直接使用 Spark 生态工具（如 Delta）	依赖独立生态，集成成本较高

总结

 通过深度集成 Spark 引擎，将分布式计算的优势注入数据同步场景，尤其适合需要处理海量数据、跨多源系统整合的企业。其插件化设计、高性能同步能力与低门槛开发模式，使其成为构建现代化数据管道的理想选择。无论是数据工程师、数据分析师还是业务团队，均可通过 DataTunnel 高效完成数据集成任务。

基于spark 的数据集成平台

源代码

https://www.gitpp.com/streamlit/project-datatunnel