大数据总线平台DBus设计思路与工作原理

发布时间:2021-12-03 11:14:21 作者:柒染
来源:亿速云 阅读:280

大数据总线平台DBus设计思路与工作原理,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

一、背景

企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中,过去通常的同步数据的方法有很多种,比如:

这些方案都不能算完美,我们在了解和考虑了不同实现方式后,认为要想同时解决数据一致性和实时性,比较合理的方法应该是基于日志的解决方案,同时能够提供消息订阅的方式给下游系统使用。

DBus(数据总线)项目就是应这个需求而生的,DBus专注于数据的收集及实时数据流计算,通过简单灵活的配置,以无侵入的方式对源端数据进行采集,采用高可用的流式计算框架,对公司各个IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚,经过转换处理后成为统一JSON的数据格式(UMS),提供给不同数据使用方订阅和消费,充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。

二、系统架构和工作原理

DBUS主要分为两个部分:貼源数据采集和多租户数据分发。两个部分之间以Kafka为媒介进行衔接。无多租户资源、数据隔离需求的用户,可以直接消费源端数据采集这一级输出到kafka的数据,无需再配置多租户数据分发。

大数据总线平台DBus设计思路与工作原理

2.1 DBUS源端数据采集

DBUS源端数据采集大体来说分为2部分:

以下为具体实现原理

大数据总线平台DBus设计思路与工作原理

主要模块如下:

2.2 多租户数据分发

对于不同租户对不同源端数据有不同访问权限、脱敏需求的情形,需要引入Router分发模块,将源端貼源数据,根据配置好的权限、用户有权获取的源端表、不同脱敏规则等,分发到分配给租户的Topic。这一级的引入,在DBUS管理系统中,涉及到用户管理、Sink管理、资源分配、脱敏配置等。不同项目消费分配给他的topic。

大数据总线平台DBus设计思路与工作原理

主要功能:

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