"京东数据仓库海量数据交换工具-Plumber实践与技术突破"

本文主要介绍了京东数据仓库海量数据交换工具，即京东数据仓库海量数据交换工具-Plumber开发实践。文章首先介绍了离线海量数据交换的场景，包括海量数据、每日数据量大、异构数据源、场景复杂等特点。然后详细介绍了Plumber技术的特点和实现方案，包括读写分离、插件化、多线程并行执行、配置化和实时统计信息、定制化开发等特点。同时还介绍了Clojure语言在开发中的应用。 在离线海量数据交换场景中，京东面临着每日进出上TB数据、每天数千数据传输任务的巨大挑战。另外，由于涉及到异构数据源，需要处理结构化数据（如mysql、sqlserver、oracle、hive）和非结构化数据（如mongodb、hbase、log）。同时，由于涉及到多个地区的仓库数据抽取，还存在着mysql分库分表和全国各地仓库数据抽取等技术挑战。为了应对这些挑战，京东采用了Plumber技术，通过HIVE三次传输、三次落地、一次清洗、一次传输的方式来优化实时清洗流程。 Plumber技术具有多个特点，包括读写分离、插件化、多线程并行执行、配置化和实时统计信息、定制化开发等。其中，读写分离可以更好地处理不同类型的数据源；插件化和多线程并行执行可以提高数据处理的效率；配置化和实时统计信息可以帮助开发者更好地监控和管理数据交换过程；定制化开发则可以更灵活地适应不同的业务需求。 另外，文章还介绍了Clojure语言在开发中的应用。Clojure是一种面向数据的编程语言，具有简洁、动态、函数式等特点，非常适合于大数据处理和并发编程。京东利用Clojure语言开发了全国仓库抽取技术，实现了高效的数据处理和交换。 综上所述，京东数据仓库海量数据交换工具-Plumber开发实践，通过对离线海量数据交换场景的介绍，Plumber技术的特点和实现方案，以及Clojure语言在开发中的应用，为读者提供了一种高效、灵活、可定制的数据交换解决方案。同时也展示了京东在大数据处理方面的技术实力和创新能力。