数据管道（Data Pipeline）是用于自动化传输、转换和处理数据的系统，广泛应用于数据集成、ETL（抽取-转换-加载）流程及实时数据处理场景。其核心目标是确保数据从源头高效、可靠地流动到目标系统，为数据分析和决策提供支持。
核心组件 🛠️
- 数据源：如数据库、API、日志文件等，负责提供原始数据
- 数据传输：通过消息队列（如Kafka）、文件传输（如FTP）或网络协议实现数据搬运
- 数据转换：清洗、格式标准化、聚合等操作，确保数据质量
- 数据存储：目标仓库（如Hadoop、Snowflake）或数据湖，用于长期保存处理后的数据
工作流程 🔄
- 采集：从异构数据源提取数据
- 处理：执行ETL任务，可能包含数据校验与计算
- 传输：将数据发送至下游系统
- 监控：实时追踪管道状态，确保无数据丢失
应用场景 🌐
- 业务数据同步：如订单系统与报表系统的数据对接
- 实时分析：通过流处理框架（如Flink）实现数据即时处理
- 数据湖构建：将结构化与非结构化数据统一存储
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