数据量极为庞大，且仍在持续增长。近期一项研究显示，数据专业人士报告其每月数据量增长达63%，平均有超过400个数据源为其商务智能与分析系统提供数据。面对如此多样且数量庞大的数据源，手动的收集、集成与处理方式已难以满足需求。然而，由于大数据具有规模大、结构复杂且类型多样的特点，其集成工作可能变得复杂且充满挑战，因此需要一套精心设计的集成策略。
本文将探讨大数据集成，包括大数据的常见来源、这些数据源如何增加大数据集成的复杂性，以及在设计大数据集成管道时应采用的若干最佳实践。
什么是大数据集成？
大数据集成指的是从物联网设备、社交媒体、客户及业务系统等多个数据源收集并聚合数据，形成一个统一、高效的数据集，用于分析和商业智能工作。大数据集成之所以复杂，是因为它处理的是海量数据——这些数据快速流动，有时具有瞬时性，且以多种类型和格式呈现。
大数据的主要特征进一步加剧了这一过程的难度：
- 规模（Volume）：大数据体量巨大，已达到拍字节（PB）和艾字节（EB）级别，且仍在持续增长。这会影响集成策略的制定以及工具与技术的选择。例如，大数据需要巨大的存储容量和计算能力，所选工具必须能够无缝扩展以满足不断增长的需求。
- 多样性（Variety）：来自大数据源的数据很少以单一格式和类型呈现，而是结构化、非结构化和原始数据的混合体。若在没有适当清理和验证步骤的情况下整合这些数据，会将不可靠的“脏数据”引入分析管道，导致分析结果不准确。
- 速度（Velocity）：多个数据源的存在意味着数据会快速且持续地生成，供分析使用。集成策略需根据分析需求制定，例如，瞬时数据需要实时分析，以便在数据失去相关性或价值前采取行动。
- 真实性（Veracity）：并非所有从数据源生成的数据都有价值。大数据集成必须借助ETL/ELT流程及其他集成技术提取和处理数据，剔除无关和劣质数据，确保只有高质量数据用于分析。
一个成功且高效的大数据集成过程，需要技术人才、集成设计以及工具与技术的有机结合，以应对这一具有挑战性的过程，且通常会结合实时处理和ETL处理技术，满足实时信息传递和商业智能等业务需求。
大数据的常见来源
大数据的数据来自多个来源，可分为三大类：
- 机器数据：这类数据按固定间隔或在事件发生时生成，来源包括应用服务器日志、用户应用（如健康类应用）或云应用等。机器数据涵盖物联网设备（如可穿戴设备、移动设备、台式机）、交通摄像头、传感器，以及工业设备、卫星等产生的日志。通过实时分析这些数据，可及时响应变化。
- 社交数据：Facebook、Instagram、X（前身为Twitter）等社交媒体平台产生的数据是大数据的重要来源之一。这些数据以照片、视频、音频、消息交流和评论等形式存在。仅从社交媒体的影响力来看，目前Facebook的活跃用户已超过20亿；每分钟在Facebook上分享的内容超过170万条，在Snapchat上发送的快照超过243万条。然而，社交媒体数据的复杂性和多样性，使其与其他来源的数据集成面临挑战。
- 交易数据：交易数据记录了任何交易过程中生成的信息，包括交易时间、购买的产品、发票编号、产品价格、折扣信息、付款方式等。由于交易数据的接触点较多，生成的数据高度非结构化，包含数字、字母和符号。
整合这些数据源具有一定难度，因为这些数据存在异构性。必须解决来自多个位置的数据所具有的“脏数据”特性和快速流动性，同时采用能控制数据流动、确保数据安全性和质量的集成策略。
例如，尽管社交媒体数据能帮助企业更好地了解客户，但这类数据通常是非结构化的、杂乱的，且由于垃圾邮件、虚假账户、机器人或网络喷子的存在，包含大量带有偏见和无关的信息。有效的数据集成策略必须借助适当工具对数据进行清理、过滤和标准化，再与其他来源的数据集成，以确保分析的质量和可靠性。
此外，这些数据源通常包含敏感的个人信息：交易数据包含信用卡信息；机器数据（如医疗可穿戴设备产生的数据）通常包含健康数据。这意味着在集成过程中，需要制定标准的数据治理政策，确保数据隐私和安全。
使用StreamSets构建大数据管道的最佳实践
借助大数据集成工具构建数据管道时，遵循最佳实践能让过程更顺畅。以下是5个建议的最佳实践：
1. 从简设计数据管道。
2. 采用标签与命名规范，便于追踪管道和处理器的用途。
3. 每次重大更改后检查管道，并编写简洁明了的提交说明，标题应有助于在需要回滚时选择正确的草稿。
4. 定期测试管道和处理器。
5. 合理使用数据参数。
