企业对数据处理的实时性、高效性和准确性的要求越来越高。批流一体化作为一种先进的数据处理理念，逐渐被企业所采用。
目前许多国产化ETL工具也装配了十分强大的批流一体化能力，ETLCoud就是一个很好的代表，它能够对静态数据和实时流动的数据进行抽取、转换和加载操作，实现对不同业务场景对数据处理的需求。
这篇文章，我们将具体为您讲解，ETLCloud 的批流一体化能力究竟体现在哪些方面呢？
一、数据处理能力
批流一体（Unified Stream and Batch Processing）是将流式处理和批量处理的优势结合在一个统一的框架中进行数据处理。其目标是通过一个系统同时支持实时数据流处理和离线数据处理，提供更加灵活和高效的数据处理能力。
ETLCloud 的实时数据集成支持通过 CDC（Change Data Capture）等技术对数据源进行实时数据同步以及流数据的实时处理。例如在实时订单、销售数据报表场景中，CDC 实时监听销售或订单表数据的 LOG，形成流式数据。对于实时数据传统做法是先让数据入库，再用 SQL 语句或 ETL 流程进行变换形成宽表数据，这样会失去数据处理的时效性。而 ETLCloud 采用实时批流合并的方式，通过拉入实时输入流节点接管流入的实时流式数据，再用多流合并节点将批数据拆分后的行数据进行合并，使后续节点拿到实时合并的宽表数据，避免了在 ODS 层的二次变换，直接传输给业务系统使用，满足了业务对实时数据报表的需求。
监听器配置
传输到流程中对实时流数据进行数据处理
采集模式拥有全量+增量和增量两种。全量+增量模式会在第一次启动时全量同步所有数据，全量完成后则只同步增量数据。而增量模式只采集增量变更的数据不会全量同步数据。
用于数据处理的ETL流程
运行结果
同时，对于批处理任务，ETLCloud 的离线数据集成也提供了强大的支持。用户可以通过可视化的拖、拉、拽创建异构数据源之间的集成任务，对数据进行清洗、转换、传输等操作。在处理海量历史数据时，批处理任务能够按照预定的规则和流程，高效地完成数据的抽取、转换和加载，为实时数据分析提供丰富的历史数据支撑。
二、丰富的数据源支持与组件拓展
为了进一步提高用户的开发效率，ETLCloud 打造了数据集成组件生态，支持 100 多种数据库、1000 多个组件、1500 多个数据处理模板。
在批流一体化处理中，用户可以根据不同的数据源、数据处理需求和目标数据存储，从丰富的组件库中选择合适的组件进行流程构建。
对于常见的数据处理场景，如数据清洗、数据转换、数据聚合等，平台提供了大量的预制模板，用户只需根据实际情况进行简单的参数配置，即可快速复用这些模板，完成复杂的数据处理任务。
数据源支持：
组件：
场景模板：
三、任务监控与预警
为了确保批流一体化任务的稳定运行，ETLCloud 提供了实时任务监控功能。用户可以通过平台的监控界面，实时查看任务的执行状态、进度、资源使用情况等信息。对于正在运行的流处理任务，监控界面能够实时展示数据的流入速率、处理速率、延迟情况等关键指标，帮助用户及时发现潜在的性能问题。
对于批处理任务，监控界面则会显示任务的开始时间、预计完成时间、当前完成进度等信息。一旦任务出现异常，如任务失败、资源不足、数据传输中断等，ETLCloud 会立即发送预警通知，通过邮件、短信、站内消息等多种方式告知相关人员，以便及时采取措施进行处理，保障数据处理的连续性和准确性。
总结：
ETLCloud 的批流一体化体现在数据处理能力、丰富的数据源支持与组件拓展以及任务监控与预警等多个方面。通过批流一体化的优势，ETLCloud 能够帮助企业更高效地整合和管理数据，加速数据价值的变现，为企业的数字化转型提供有力支持。
随着技术的不断发展和创新，ETLCloud 将继续在批流一体化领域深耕，为企业提供更先进、更智能的数据集成解决方案。
