云原生虚拟数仓 PieCloudDB ETL 方案设计与实现

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: www.openpie.com

摘要

文档介绍了云原生虚拟数仓PieCloudDB的ETL方案设计与实现，强调了对象存储的低成本扩展性和共享底层数据的优势。PieCloudDB支持直接读取对象存储上的Parquet等格式文件，并通过不同的存储方式优化各种查询需求。ETL过程包括数据抽取、转换和加载，支持多种模式如文件拷贝、CDC和流式传输。PieCloudDB采用存算分离的分布式架构，各模块可独立伸缩，兼容PostgreSQL生态，并提供了增量数据实时同步演示。

AI总结

《云原生虚拟数仓 PieCloudDB ETL 方案设计与实现》
—— 邱培峰（拓数派技术专家）

1. **核心观点与关键信息：**
- **云原生虚拟数仓优势：**
PieCloudDB 是一款云原生虚拟数仓，基于存算分离的 eMPP 架构，支持分布式计算、共享元数据与存储，且计算节点可高度并行，适合处理大规模数据。
- **低成本存储：** 支持使用便宜可扩展的对象存储（如 Parquet 格式文件），适用于多系统通用场景。
- **减少 ETL 需求：** 通过共享同一份底层数据，减少传统 ETL 的需求。
- **兼容 PostgreSQL 生态：** 支持直接读取对象存储上的数据格式，降低数据迁移和处理成本。

- **ETL 方案设计：**
ETL（Extract、Transform、Load）本质是不同系统间的数据移动与转换。PieCloudDB 提供两种方式：文件拷贝和 CDC（增量数据实时捕获）。
- **ETL 流程：**
1. **导出（Extract）：** 从数据源（如 PostgreSQL）提取数据。
2. **转换（Transform）：** 通过计算节点解析数据，生成所需格式。
3. **导入（Load）：** 将转换后的数据加载到目标系统。
- **实现细节：**
- **增量数据实时同步：** 演示了 Postgres 到 PieCloudDB 的 CDC 模式，实时捕获增量数据。
- **技术实现：** 使用 `CREATE FOREIGN TABLE` 和 `formatter` 函数对数据进行解析和转换。

2. **总结：**
PieCloudDB 通过云原生架构和高效的 ETL 方案，解决了传统数据仓库的存储成本高、ETL 复杂等问题，为大规模数据处理提供了高效、低成本的解决方案。