数字化转型需要哪些数据处理工具？——九数云 | 帆软九数云
今天就逐一盘点一下各种数据处理工具。
1.离线开发平台（必须）
汇聚入湖的数据需要数据处理工具加工处理才能发挥其价值，尤其对于湖仓一体的架构中，涉及到结构化数据的数据仓库模块的开发。按照业务需求的逻辑对数据进行ETL处理，输出一个个的数据模型。对于离线开发平台主要功能应包括：
存储&计算层：资源的自动化分配（主要是集群资源的调度），数据开发主要关注业务逻辑，而不需要人人都搭一套hadoop
任务开发层：IDE可视化任务开发，除了核心的数据处理逻辑需要代码实现外，其他的参数设置都可以配置化，且平台需要支撑Hive、Shell、python等常用数据开发和挖掘任务类型。
任务调度：数据有严格的上下游关系，只有上游数据任务运行成功数据加工完成后，下游数据才准确，所以一般任务不会单独存在，需要建立依赖关系，此外，周期性的数据也不能每天手动点一下，还需要时间调度，根据需求设定是每分钟、小时还是天月执行，在什么时间执行等。
任务运维：修改逻辑、上游出错、集群资源不稳定等经常需要涉及数据回溯、任务重跑等操作，提供批量、自动化的操作可以节省大量运维时间。
2.实时开发平台（必须）
实时数据主要满足实时数据监控，产品端实时搜索、推荐或实时场景化营销，实时开发和离线开发主要在技术组件上的差别，产品功能模块大同小异，该数据处理工具也可以把整合形成批流一体化的一站式大数据开发运维平台。
3.数据仓库建设工具（可选）
该数据处理工具主要是将数据模型开发规范和流程融入到系统当中，是一种低代码的思想减少数仓建模的开发代码开发，提升模型的规范化和复用性，比如阿里的Datapin，系统化的好处在于方便前置化管理建模过程，而不是先污染后治理，弊端是可能没有开发自己写代码那么灵活，所以可以作为可选模块。
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