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隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)管理日益成為企業(yè)中必不可少的一項(xiàng)工作。如何更好地管理數(shù)據(jù)、提高數(shù)據(jù)的安全性、便捷性以及可靠性？這是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域所需要解決的難題。在這個(gè)大背景下，stitch數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。本篇文章將對(duì)Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，從應(yīng)用探索的角度，深入探討Stitch在企業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景及其優(yōu)勢(shì)。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司長(zhǎng)期為超過(guò)千家客戶(hù)提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開(kāi)放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為秦州企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)的成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作，秦州網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開(kāi)發(fā)。
一、Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介
1.1 Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)概述
Stitch是一種基于云的ETL（Extract/Transform/Load）服務(wù)，可將各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)提取出來(lái)并加載到Amazon Redshift、Snowflake等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)易于使用，支持超過(guò)100種數(shù)據(jù)源和目標(biāo)，包括SaaS應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)等。它不僅可以自動(dòng)同步數(shù)據(jù)，還可以在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中加密，為企業(yè)提供更高的數(shù)據(jù)安全性。
1.2 Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)架構(gòu)
Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)架構(gòu)可以分為兩部分，一部分是源數(shù)據(jù)連接器，另一部分是目標(biāo)數(shù)據(jù)連接器。在源數(shù)據(jù)連接器方面，Stitch可以通過(guò)API連接到上百種數(shù)據(jù)源，例如AWS S3、Slack、Facebook、Google Ads，Shopify等等。在目標(biāo)數(shù)據(jù)連接器方面，Stitch主要連接Amazon Redshift, Snowflake等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)就可以被自動(dòng)抽取、轉(zhuǎn)換、加載到目標(biāo)庫(kù)中。
1.3 Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)
與傳統(tǒng)的ETL工具相比，Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)具有以下優(yōu)點(diǎn)：
1.易于使用：無(wú)需編寫(xiě)ETL代碼，只需在Stitch的控制臺(tái)上點(diǎn)擊幾個(gè)按鈕即可完成數(shù)據(jù)同步。
2.支持多種數(shù)據(jù)源：可以從SaaS應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)。
3.自動(dòng)同步：可以設(shè)置定期自動(dòng)同步，避免手動(dòng)操作。
4.支持?jǐn)?shù)據(jù)加密：數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)過(guò)程中可以自動(dòng)加密，提供更高的數(shù)據(jù)安全性。
5.可擴(kuò)展性：Stitch支持動(dòng)態(tài)增加、更改和刪除數(shù)據(jù)源，支持自定義，可以根據(jù)用戶(hù)需求進(jìn)行擴(kuò)展。
二、Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用探索
2.1 數(shù)據(jù)集成
數(shù)據(jù)集成是數(shù)據(jù)企業(yè)中最為基本、最為重要的工作之一。數(shù)據(jù)集成的目的是將分散在不同系統(tǒng)、不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、統(tǒng)一管理，為企業(yè)提供全面的數(shù)據(jù)支持。這個(gè)工作雖然看似簡(jiǎn)單，但事實(shí)上卻很復(fù)雜，因?yàn)樯婕暗降膯?wèn)題非常多：數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全等等。Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)在這個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮著非常重要的作用，可以實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成的目的。
2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的基礎(chǔ)設(shè)施，其目的是為企業(yè)提供可靠、高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)、分析等服務(wù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般是建立在企業(yè)自有的數(shù)據(jù)中心中，需要花費(fèi)大量的資金、人力資源來(lái)維護(hù)。而Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)可以幫助企業(yè)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到云端，減少因設(shè)施維護(hù)而產(chǎn)生的成本。另外，使用Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)可以將SaaS應(yīng)用和其他數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)快速地加載到Amazon Redshift、Snowflake等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，方便企業(yè)進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。
2.3 數(shù)據(jù)安全
數(shù)據(jù)安全是企業(yè)數(shù)據(jù)管理中非常重要的一項(xiàng)工作。企業(yè)需要確保數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)、使用過(guò)程中的安全性，這包括數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、權(quán)限管理等基本工作。Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)可以在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中加密，提供更高的數(shù)據(jù)安全性保障。此外，通過(guò)定時(shí)備份和恢復(fù)數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)丟失，保證數(shù)據(jù)的完整性。
2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)質(zhì)量是企業(yè)數(shù)據(jù)管理中一個(gè)非常重要的因素。數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞不僅會(huì)影響到企業(yè)決策的準(zhǔn)確性，還會(huì)影響到企業(yè)形象。如何確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量是一個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題，需要從多個(gè)角度來(lái)考慮，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)規(guī)范等方面。Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的全過(guò)程自動(dòng)同步，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
三、
數(shù)據(jù)管理是企業(yè)中至關(guān)重要的一項(xiàng)工作，它關(guān)乎著企業(yè)的命運(yùn)。Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)提供ETL服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)傳輸，使數(shù)據(jù)管理變得更加簡(jiǎn)單、高效、可靠。在數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面，Stitch都具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用前景肯定會(huì)更加廣闊。
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- 大數(shù)據(jù)工程師到底是什么？
大數(shù)據(jù)工程師到底是什么？
用阿里巴巴集團(tuán)研究員薛貴榮的話(huà)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)工程師就是一罩扮群“玩數(shù)據(jù)”的人，玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的更大區(qū)別在于，它是在線(xiàn)的、實(shí)時(shí)的，規(guī)模海量且形式不規(guī)整，無(wú)章法可循，因此“會(huì)玩”虛亮這些數(shù)據(jù)的人就很重要。
沈志勇認(rèn)為如果把大數(shù)據(jù)想象成一座不停累積的礦山，那么大數(shù)據(jù)工程師的工作就是，“之一步，定位并抽取信息所在的數(shù)據(jù)集，相當(dāng)于探礦和采礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當(dāng)于冶煉。最后是應(yīng)用，把數(shù)據(jù)可視化等?！?/p>
因此
分析歷史、預(yù)測(cè)未來(lái)物譽(yù)灶、優(yōu)化選擇
，這是大數(shù)據(jù)工程師在“玩數(shù)據(jù)”時(shí)最重要的三大任務(wù)。通過(guò)這三個(gè)工作方向，他們幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策。
1.找出過(guò)去事件的特征
大數(shù)據(jù)工程師一個(gè)很重要的工作，就是通過(guò)分析數(shù)據(jù)來(lái)找出過(guò)去事件的特征。比如，騰訊的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)正在搭建一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，把公司所有網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上數(shù)量龐大、不規(guī)整的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行梳理，總結(jié)出可供查詢(xún)的特征，來(lái)支持公司各類(lèi)業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的需求，包括廣告投放、游戲開(kāi)發(fā)、社交網(wǎng)絡(luò)等。
找出過(guò)去事件的特征，更大的作用是可以幫助企業(yè)更好地認(rèn)識(shí)消費(fèi)者。通過(guò)分析用戶(hù)以往的行為軌跡，就能明讓夠了解這個(gè)人，并預(yù)測(cè)他的行為?！澳憧梢灾浪鞘裁礃拥娜?、他的年紀(jì)、興趣愛(ài)好，是不是互聯(lián)網(wǎng)付費(fèi)用戶(hù)、喜歡玩什么類(lèi)型的游戲，平常喜歡在網(wǎng)上做什么事情?！彬v訊云計(jì)算有限公司北京研發(fā)中心總經(jīng)理鄭立峰說(shuō)。下一步到了業(yè)務(wù)層面，就可以針對(duì)各類(lèi)人群推薦相關(guān)服務(wù)，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的業(yè)務(wù)模式，比如微信的電影票業(yè)務(wù)。
2.預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的事情
通過(guò)引入關(guān)鍵因素，大數(shù)據(jù)工程師可以預(yù)測(cè)未來(lái)的消費(fèi)趨勢(shì)。在阿里媽媽的營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)上，工程師正試圖通過(guò)引入氣象數(shù)據(jù)來(lái)幫助淘寶賣(mài)家做生意?！氨热缃衲晗奶觳粺?，很可能某些產(chǎn)品就沒(méi)有去年暢銷(xiāo)，除了空調(diào)、電扇，背心、游泳衣等都可能會(huì)受其影響。那么我們就會(huì)建立氣象數(shù)據(jù)和銷(xiāo)售數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，找到與之相關(guān)的品類(lèi)，提前警示賣(mài)家周轉(zhuǎn)庫(kù)存?！毖F榮說(shuō)。
在百度，沈志勇支持“百度預(yù)測(cè)”掘信部分產(chǎn)品的模型研發(fā)，試圖用大數(shù)據(jù)為更廣泛的人群服務(wù)。已經(jīng)上線(xiàn)的包括世界杯預(yù)測(cè)、高考預(yù)測(cè)、景點(diǎn)預(yù)測(cè)等。以百度景點(diǎn)預(yù)測(cè)為例，大數(shù)據(jù)工程師需要收集所有可能影響一段時(shí)間內(nèi)景點(diǎn)人流量的關(guān)鍵因素進(jìn)行預(yù)測(cè)，并為全國(guó)各個(gè)景點(diǎn)未來(lái)的擁擠度分級(jí)—在接下來(lái)的若干天時(shí)間里，它究竟是暢通、擁擠，還是一般擁擠?
3.找出更優(yōu)化的結(jié)果
根據(jù)不同企業(yè)的業(yè)務(wù)激散局性質(zhì)，大數(shù)據(jù)工程師可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)達(dá)到不同的目的。
以騰訊來(lái)說(shuō)，鄭立峰認(rèn)為能反映大數(shù)據(jù)工程師工作的最簡(jiǎn)單直接的例子就是選項(xiàng)測(cè)試(AB Test)，即幫助產(chǎn)品經(jīng)理在A、B兩個(gè)備選方案中做出選擇。在過(guò)去，決策者只能依據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，但如今大數(shù)據(jù)工程師可以通過(guò)大范圍地實(shí)時(shí)測(cè)試—比如，在社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的例子中，讓一半用戶(hù)看到A界面，另一半使用B界面，觀察統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率，以此幫助市場(chǎng)部做出最終選擇。
寫(xiě) SQL （很多入職一兩年的大數(shù)據(jù)工程師主要的工作就是寫(xiě) SQL ）
2 為集群搭大數(shù)據(jù)環(huán)境（一般公司招大數(shù)據(jù)工程師環(huán)境都已經(jīng)搭好了，公司內(nèi)部會(huì)有現(xiàn)成的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，但我這邊會(huì)私下搞一套測(cè)試環(huán)境，畢竟公司內(nèi)部的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)權(quán)限限制很多，嚴(yán)重影響開(kāi)發(fā)效率）
3 維護(hù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)梁如（這個(gè)應(yīng)該是每個(gè)大數(shù)據(jù)工程師都做過(guò)的工作，或多或少會(huì)承擔(dān)“運(yùn)維”的工作）
4 數(shù)據(jù)遷移（有部分公司需要把數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù) Oracle、MySQL 等數(shù)據(jù)遷移到大數(shù)據(jù)集群中，這個(gè)是比較繁瑣的工作，吃力不討好）
5 應(yīng)用遷移（有部分公司需要把應(yīng)用從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù) Oracle、MySQL 等數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)過(guò)程程序或者SQL腳本遷移到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上，這個(gè)過(guò)程也是非常繁瑣的工作，無(wú)聊，高度重復(fù)且麻煩，吃力不討好）
6 數(shù)據(jù)采集（采集日志數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)，這個(gè)涉及到各種格式的轉(zhuǎn)換，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash）
7 數(shù)據(jù)處理
7.1 離線(xiàn)數(shù)據(jù)處理（這個(gè)一般就是寫(xiě)寫(xiě) SQL 然后扔到 Hive 中跑，其實(shí)和之一點(diǎn)有點(diǎn)重復(fù)了）
7.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理（這個(gè)涉及到消息隊(duì)列，Kafka，Spark，F(xiàn)link 這些，組件，一般就是 Flume 采集到數(shù)據(jù)發(fā)給 Kafka 然后 Spark 消費(fèi) Kafka 的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理）
8 數(shù)據(jù)可視化（這個(gè)我司是用 Spring Boot 連接后臺(tái)數(shù)據(jù)與前端，前端用自己魔改的 echarts）
9 大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)（偏Java方向的，大概就是把開(kāi)源的組件整合起來(lái)整成一個(gè)可用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)這樣，常見(jiàn)的是各種難用的 PaaS 平臺(tái)）
10 數(shù)據(jù)中臺(tái)開(kāi)發(fā)（中臺(tái)需要支持接入各種數(shù)據(jù)源，把各種數(shù)據(jù)源清洗轉(zhuǎn)換為可用的數(shù)據(jù)，然后再基于原始數(shù)據(jù)搭建起寬表層，一般為了節(jié)省開(kāi)發(fā)成本和服務(wù)器資源，都是基于寬表層查詢(xún)出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）
11 搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（這里的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建數(shù)倉(cāng)的工具，數(shù)倉(cāng)搭建一般會(huì)分為三層 ODS、DW、DM 層，其中DW是最重要的，它又可以分為DWD,DWM,DWS，這個(gè)層級(jí)只是邏輯上的概念，類(lèi)似于把表名按照層級(jí)區(qū)分開(kāi)來(lái)的操作，分層的目的是防止開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用的時(shí)候直接訪問(wèn)底層數(shù)據(jù)，可以減少資源，注意，減少資源開(kāi)銷(xiāo)是減少 內(nèi)存 和 CPU 的開(kāi)銷(xiāo)，分層后磁盤(pán)占用會(huì)大大增加，磁盤(pán)不值錢(qián)所以沒(méi)什么關(guān)系，分層可以使數(shù)據(jù)表的邏輯更加清晰，方便進(jìn)一步的開(kāi)發(fā)操作，如果分層沒(méi)有做好會(huì)導(dǎo)致邏輯混亂，新來(lái)的員工難以接手業(yè)務(wù)，提高公司的運(yùn)營(yíng)橡簡(jiǎn)啟成本，還有這個(gè)建數(shù)倉(cāng)也分為建咐差離線(xiàn)和實(shí)時(shí)的）
總之就是離不開(kāi)寫(xiě) SQL …
一般的話(huà)大數(shù)據(jù)是負(fù)責(zé)公司互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的一個(gè)職位，灶螞簡(jiǎn)單的說(shuō)如購(gòu)物網(wǎng)站上的根據(jù)你的瀏覽給你推薦一些商品，另外還有從海量的數(shù)據(jù)中分析出對(duì)公司發(fā)現(xiàn)有指引作用的信息等都是大數(shù)據(jù)需要做隱困埋的，現(xiàn)在來(lái)說(shuō)大數(shù)據(jù)尺腔需求非常大，很有發(fā)展前景
stitch數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于stitch數(shù)據(jù)庫(kù),Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介與應(yīng)用探索,大數(shù)據(jù)工程師到底是什么？的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
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文章名稱(chēng)：Stitch數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介與應(yīng)用探索(stitch數(shù)據(jù)庫(kù))
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