一、背景
在現代企業中，資料是決策和運營的核心。為了更好地利用這些資料，企業通常需要將資料從不同的源系統（如Doris）同步到一個集中的資料倉儲（如Inceptor）。ETL（Extract, Transform, Load）過程是實現這一目標的關鍵。然而傳統的ETL往往技術通用性差、靈活性不高，對非技術人員不友好。
二、Doris和星環Inceptor
Doris和星環Inceptor都是當前大資料處理領域中頗具代表性的解決方案，它們各自擁有獨特的技術特點與應用場景，在資料倉儲、實時分析等領域展現出強大的競爭力。下面將從架構設計、效能優勢及適用場景等方面對兩者進行深入探討。
Doris簡介
Apache Doris（原名Palo）是一個現代化的MPP SQL資料庫系統，專為大規模資料分析而設計。它結合了列式儲存引擎與分散式計算框架的優點，能夠在PB級別資料集上提供快速查詢響應。Doris支援標準SQL介面，使得使用者可以輕鬆地遷移現有應用程式；同時，其靈活的資料模型允許高效管理結構化或半結構化資訊。此外，透過整合多種外部資料來源接入方式如Kafka、HDFS等，Doris能夠實現流批一體的資料處理能力，極大地簡化了ETL流程。
星環Inceptor概述
星環Inceptor是星環科技推出的一款高效能分散式SQL-on-Hadoop引擎，旨在為企業級使用者提供一個統一的資料管理和分析平臺。基於Hadoop生態系統構建，Inceptor不僅相容主流的關係型資料庫協議，還提供了豐富的機器學習演算法庫以支援高階資料分析任務。特別值得注意的是，Inceptor針對傳統MapReduce作業進行了大量最佳化，引入了記憶體計算、向量化執行等先進技術，顯著提升了複雜查詢的執行效率。另外，該產品支援多租戶隔離機制以及細粒度的安全控制策略，非常適合金融、電信等行業對於安全性和穩定性的高要求環境。
對比分析
- 資料處理能力：雖然兩者都能勝任大規模資料集上的OLAP操作，但Doris更加專注於提供低延遲互動式查詢體驗，適用於需要即時反饋結果的應用場景；相比之下，Inceptor則更加強調全面覆蓋從簡單報表到深度挖掘等各種型別的工作負載。
- 擴充套件性與維護成本：得益於雲原生設計理念，Doris在叢集部署與運維方面相對簡便，易於根據業務需求動態調整資源規模；而Inceptor依託於成熟的Hadoop生態體系，在處理超大規模叢集時展現出更強的可伸縮性。
三、ETLCloud實操
假設我們現在有個業務場景，需要將Doris的使用者資訊資料同步至Inceptor資料庫中。可以使用ETLCloud工具實現來以上業務場景的步驟。
步驟一：首先準備Doris資料來源的使用者資訊表（資料皆隨機生成），後面將這部分資料同步至Inceptor資料來源中，同時準備一張Inceptor資料來源的目標表：
源表：
目標表：
步驟二：配置ETL資料同步流程
1.配置庫表輸入的資料來源和資料表資訊：
2.配置並同步的欄位資訊：
3.配置Inceptor輸出的資料來源和資料表資訊：
4.檢視輸出欄位資訊：
步驟三：執行和監控
執行ETL任務：配置完成後，可以立即執行ETL任務，ETLCloud將自動完成資料的提取、轉換和載入過程。
監控和日誌：ETLCloud提供了詳細的任務監控和日誌功能，使用者可以實時檢視任務的執行狀態、處理進度和日誌資訊，方便問題排查和效能最佳化。
最終檢視資料已經正常同步到了Inceptor資料庫。
以上就是一個使用ETLCloud將Doris資料來源同步至Inceptor資料庫的簡單使用案例，ETLCloud平臺還適配了多種不同型別資料庫，方便企業使用者做資料整合工作，提升企業整合效率。