一、作用
提供“实时”的企业数据集成
在建数据仓库、大数据中心（数据中台）实现数据实时处理和传递运营数据的价值时……先期必须进行数据汇总、数据抽取、数据分发、数据清洗、数据过滤、数据转换、数据共享…… 都面临从各复杂业务数据库中“实时”数据集成的首要解决方案——从更广泛的方面（而不只是数据仓库、数据中台）实现数据的实时转换和处理运营数据的功能，从而帮助企业实时运营数据与存储在企业数据仓库中的历史信息集成起来，以推动业务流程，加快决策过程。
数据集成
二、传统方式
脚本、储存、磁盘、流量
传统的数据实时同步处理需写脚本、存储。或者直接通过拷贝磁盘、拷贝流量等方式实现增量数据捕获。当前数据同步诸多难题：数据异构严重、对数据库干扰频繁、数据量巨大、数据同步的实时性不高、数据的一致性无法保证、跨网络边界交互、入库后不可直接使用、维护成本过高等。
企业现状
三、应用场景
拓扑结构
在数据实时同步中涉及多级汇总、多级分发、多级同步、实时同步、双向同步
实际应用场景
四、概述
编码、数据库
关于数据同步主要有两个层面的同步，一是通过后台程序编码实现数据同步，二是直接作用于数据库，在数据库层面实现数据的同步。
通过程序编码实现数据同步，其主要的实现思路很容易理解，即有就更新，无则新增，其他情况日志记录，就不做过多的介绍，这里主要讲述的是第二个层面的数据同步，即在数据库层面实现数据同步。
数据库层面的数据库同步主要有四类增量同步处理机制：时间戳、触发器、日志解析、差异更新。
北京灵蜂ETL实时同步组件拥有的“全量同步”和“增量同步”四类机制。可以快速的实现数据同步，无需编写任何代码，图形配置即可。
全量同步 /图形配置
增量同步/图形配置
差异更新 /图形配置
通过同步ETL 任务与定时机制的结合实现数据同步功能，灵蜂ETL工具提供灵活的定时机制（工作流内部定时或作业定时），时间粒度最小可以设为秒级，通过对同步ETL 任务周期性的定时触发，达到对变化数据的实时同步。数据从抽取到装载采用原子事务操作，充分保证了数据的完整性。
五、灵蜂ETL工具 实时数据同步
主要特征
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图形化：全中文图形化，方便快捷无需代码，符合国人用户使用习惯
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自主性：同步数据的用户、表、字段，以及自定义数据过滤条件
- 同步过程高度可控： 全流程运行状态实时监控、交换记录细粒度审计及查询、异常实时报警
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低延迟： 支持数据的秒级延迟同步
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零丢失：断点续传，保证数据同步一致性，确保源、目标数据实时完整性
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高效性：增量传输、节省网络资源，提高同步效率
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同步多样化：数据结构同步、异构数据库同步、定时同步的双向集成
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海量数据同步：支持TB级存量数据在线迁移、日均数亿条增量数据同步、上万张数据表
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数据异构同步： 支持各种软硬件平台、数据库类型、字符集、数据结构等的异构同步
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拓扑结构：一对一、一对多、多对一、多对多、单向、双向
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支持数据库丰富性：主流数据库、全球热榜 数据库
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原厂服务：独立软件提供商，专业 “即刻响应”服务
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国产化：国产自研核心 C/S架构 JAVA研发
IT机构、开发团队以及开发人员使用灵蜂ETL工具 实时数据同步组件实现：
- 通过对各种实时数据源进行双向集成，推动零延迟实时数据的业务流程
- 通过实时传递企业需要的数据信息加快决策过程
- 通过支持基于数据源和用户定义的提交以及基于规则定义，确保实时数据的完整性