一、Airbyte?

Airbyte公司基本情况

• 成立时间：2020年年中

• 创始人：Michel Tricot & John Lafleur

• 总部：公司总部位于旧金山

• 融资规模：超过1.5亿美元

• 融资轮次：B系列融资

• 最新估值：总资金为1.812亿美元，估值为15亿美元

• 投资机构：Thrive Capital、Salesforce Ventures、Benchmark、Accel和SV Angel等

Airbyte是做什么的？

• 简单来讲，airbyte是做数据集成和连接的。将应用程序、API和数据库中的数据同步到数据仓库、数据湖和其他目的地

• 支持200个Source类型连接器，100 个Destination类型的连接器

• 2021年，9000多家公司使用Airbyte从PostgreSQL、Oracle、MySQL、Facebook广告、Salesforce、Stripe等来源同步数据，并连接到Redshift、Snowflake、Databricks和BigQuery等目的地

• 社区：拥有4500名数据从业者和200名贡献者

• 预计到2022年底将有500个高质量连接器且涵盖更多类型的数据移动，包括反向ETL和流式接收

Airbyte解决了什么问题？

• 第一：公司总是必须自己构建和维护数据连接器，因为大多数不太流行的“长尾”数据连接器不受封闭源ELT技术的支持。

• 第二：数据团队通常必须围绕预建连接器进行定制工作，以使其在其独特的数据基础架构中工作。

二、整体架构

Airbyte一些核心概念

• Airbyte Connector——连接器

  • 在Airbyte的概念中，connector或者是收集从数据源推送过来的数据，或者去跟数据源发送请求去抓取数据。

  • Airbyte规定每个connector都放在一个完整的docker镜像中

  • Airbyte的connector的类型如下图：

  • 

• Data Types——数据类型

  • 实际上内部转换过程中只有：String/Number两种数据类型

    column ab_name (type TEXT[65535]) -> JsonSchemaType({type=string}) 
    column ab_date (type TEXT[65535]) -> JsonSchemaType({type=string}) 
    column ab_time (type TEXT[65535]) -> JsonSchemaType({type=string}) 
    column ab_datetime (type TEXT[65535]) -> JsonSchemaType({type=string}) 
    column ab_salary (type DOUBLE[22]) -> JsonSchemaType({type=number})

    • 

Airbyte整体架构

框架总体介绍：

• ui ：进行配置，以及通过界面查看同步日志

• config store ：关于认证&&同步信息存储；存储在数据库中，通过jooq（一个对象关系映射的轻量级框架，在sql执行方面的灵活性和对数据包装的严谨性方面都很优秀）存取操作

• scheduler store： 存储关于调度执行情况；同jooq

• config api ：方便ui 进行连接配置

• scheduler api ：进行调度job 配置

• scheduler ：进行数据任务的调度编排以及状态追踪

• worker ：具体数据从source 到sink 负责将数据从源容器移动到目标容器。

  • 管理此过程的整个生命周期。这包括：

    • 启动源和目标容器

    • 将数据从源传递到目标，在源和目标之间执行任何配置的仅映射操作（映射器）

    • 收集关于从源传递到目标的数据的元数据

    • 侦听从目标发出的状态消息，以跟踪所发生的情况数据已复制

    • 处理源和目标的关闭

    • 处理故障案例并返回部分完成复制的状态（以便下一个复制可以从停止的地方开始，而不是从开始处开始）

• tep store 临时存储（需要数据写入磁盘的场景）

数据同步的整体流程

MySQL2MySQL

大致流程：

1. UI界面配置connector，connector信息入库
2. 客户端发起同步请求
3. 客户端将请求转发到后端，调度封装环境信息、加载作业配置信息、提交同步作业到Worker
4. 启动worker，另起两个线程，分别启动source和destination容器，将作业json内容分发到容器中
5. worker启动同步线程，执行同步

   1. 为每个流创建一个临时表

   2. 在缓冲区中累积记录。每个流一个缓冲区。

   3. 随着记录的积累，将其批量刷新数据库。

   4. 将所有记录写入缓冲区后，刷新缓冲区并将所有剩余记录写入数据库（无论剩下多少记录）

      1. 当记录被“刷新”时，它将从docker容器移动到目标端

      2. 按照惯例，这些被刷新的记录通常被放置在destination的某种临时仓库中（例如临时数据库或文件存储）

      3. 在最后close中，处理提交：这时候表示数据到最终存储（例如最终表）。也就是flush将数据推入云存储中的暂存区域，然后从临时表复制到最终表，然后关闭暂存副本

6. 在单个事务中，删除目标表（如果存在），并将临时表重命名为最终表名。

7. 健康状态上报，同步结果信息上报

String.format("SELECT %s FROM %s", enquoteIdentifierList(columnNames), getFullTableName(schemaName, tableName)));

connector配置信息

{
        "connectionId": "c3688b34-6704-438c-b2e2-4f557e248b29",
        "name": "mysql2mysql_one",
        "namespaceDefinition": "destination",
        "namespaceFormat": "${SOURCE_NAMESPACE}",
        "prefix": "cool",
        "sourceId": "75bdbcc3-3650-4c81-bc21-9405ba7d2388",
        "destinationId": "42005a16-cb12-4f0b-a3ae-022ce93b9788",
        "syncCatalog": {
                "streams": [{
                        "stream": {
                                "name": "employee",
                                "jsonSchema": {
                                        "type": "object",
                                        "properties": {
                                                "ab_id": {
                                                        "type": "number"
                                                },
                                                "ab_date": {
                                                        "type": "string"
                                                },
                                                "ab_name": {
                                                        "type": "string"
                                                },
                                                "ab_time": {
                                                        "type": "string"
                                                },
                                                "ab_salary": {
                                                        "type": "number"
                                                },
                                                "ab_datetime": {
                                                        "type": "string"
                                                }
                                        }
                                },
                                "supportedSyncModes": ["full_refresh", "incremental"],
                                "defaultCursorField": [],
                                "sourceDefinedPrimaryKey": [],
                                "namespace": "airbyte_source"
                        },
                        "config": {
                                "syncMode": "full_refresh",
                                "cursorField": [],
                                "destinationSyncMode": "overwrite",
                                "primaryKey": [],
                                "aliasName": "employee",
                                "selected": true
                        }
                }]
        },
        "status": "active",
        "operationIds": ["806978ac-f2ab-44c6-b358-6daedeac38cc"],
        "source": {
                "sourceDefinitionId": "435bb9a5-7887-4809-aa58-28c27df0d7ad",
                "sourceId": "75bdbcc3-3650-4c81-bc21-9405ba7d2388",
                "workspaceId": "1bd5b9e2-f747-49e8-a4cb-042d2b278557",
                "connectionConfiguration": {
                        "ssl": true,
                        "host": "localhost",
                        "port": 3308,
                        "database": "airbyte_source",
                        "password": "**********",
                        "username": "root",
                        "tunnel_method": {
                                "tunnel_method": "NO_TUNNEL"
                        },
                        "replication_method": "STANDARD"
                },
                "name": "mysql_source_one",
                "sourceName": "MySQL"
        },
        "destination": {
                "destinationDefinitionId": "ca81ee7c-3163-4246-af40-094cc31e5e42",
                "destinationId": "42005a16-cb12-4f0b-a3ae-022ce93b9788",
                "workspaceId": "1bd5b9e2-f747-49e8-a4cb-042d2b278557",
                "connectionConfiguration": {
                        "ssl": true,
                        "host": "localhost",
                        "port": 3308,
                        "database": "airbyte_destination",
                        "password": "**********",
                        "username": "root",
                        "tunnel_method": {
                                "tunnel_method": "NO_TUNNEL"
                        }
                },
                "name": "mysql_destination_one",
                "destinationName": "MySQL"
        },
        "operations": [{
                "workspaceId": "1bd5b9e2-f747-49e8-a4cb-042d2b278557",
                "operationId": "806978ac-f2ab-44c6-b358-6daedeac38cc",
                "name": "Normalization",
                "operatorConfiguration": {
                        "operatorType": "normalization",
                        "normalization": {
                                "option": "basic"
                        }
                }
        }],
        "latestSyncJobCreatedAt": 1657021788,
        "latestSyncJobStatus": "succeeded",
        "isSyncing": false,
        "catalogId": "9074e5a7-dcab-4ba0-956c-891f6b118486"
}

三、流程演示

配置同步作业

• 1、从Airbyte支持的“Sources”中选择想要连接的数据源，并配置相应信息 
  
  

• 2、从Airbyte支持的“Destinations”中选择数据
  
  

• 3、刷新数据源schema
  
  

• 4、数据同步
  
  

• 5、结果展示
   

• 6、10w数据同步测试
  

四、ETL-->EL

Airbyte 集成了 dbt，到底哪里集成的。

• Airbyte的理念是主要做Extract (Source) + Load (Destination)，所以，中间的逻辑要尽可能简单。当写入目标后，其实是更原始的格式，比如上面的结果展示

• 数据是较“原汁原味”的保存到了数仓中，虽然是以JSON列的形式保存的。要分析其数据，一般还需要调用类似 get_json_object 等函数来把这些JSON转为更多列。

• 为了简化这个步骤，对于一些常见数仓，airbyte支持“Basic Normalization”的操作，这步骤就是借助了dbt来为这些数仓做转化。

• 当选择的是Raw data(JSON)模式，那么数据入库就是以JSON的形式存在于库中

source

destination：

• 当选择的是Normalized tabular data模式，那在Sync好数据后，会调用dbt来做数据转

• dbt相关的代码可以看： https://github.com/airbytehq/airbyte/tree/master/airbyte-integrations/bases/base-normalization/dbt-project-template/macros 目录

source：

destination：

•  由结果展示可知，Airbyte会改变数据库表的schema，同步过程中，新增自定义的三个字段在destination中：

驱动加载

• MySQL作为例子，从源码角度看，JDBC驱动加载连接器访问关系数据库；支持JDBC驱动的数据库如下

CLICKHOUSE("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver", "jdbc:clickhouse://%s:%d/%s"), 
DATABRICKS("com.databricks.client.jdbc.Driver","jdbc:databricks://%s;HttpPath=%s;UserAgentEntry=Airbyte"),
DB2("com.ibm.db2.jcc.DB2Driver", "jdbc:db2://%s:%d/%s"), 
MARIADB("org.mariadb.jdbc.Driver", "jdbc:mariadb://%s:%d/%s"), 
MSSQLSERVER("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver", "jdbc:sqlserver://%s:%d/%s"), 
MYSQL("com.mysql.cj.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://%s:%d/%s"), 
ORACLE("oracle.jdbc.OracleDriver", "jdbc:oracle:thin:@%s:%d/%s"), 
POSTGRESQL("org.postgresql.Driver", "jdbc:postgresql://%s:%d/%s"), 
REDSHIFT("com.amazon.redshift.jdbc.Driver", "jdbc:redshift://%s:%d/%s"), 
SNOWFLAKE("net.snowflake.client.jdbc.SnowflakeDriver", "jdbc:snowflake://%s/");

同步模式

• 完全刷新覆盖：同步整个流并通过覆盖替换目标中的数据。

  • 覆盖：通过首先删除目标中的现有数据进行覆盖。

• 完全刷新追加：同步整个流并在目标中追加数据。

  • 追加：通过向目标中的现有表添加数据进行写入

• 增量追加：同步流中的新记录并在目标中追加数据。

• 增量重复数据消除历史记录：从流中同步新记录并在目标中追加数据，还提供了一个重复数据消除视图，镜像源中流的状态。

五、参考资料

• https://github.com/airbytehq/airbyte

• Connector Catalog | Airbyte Documentation

• Meltano / Meltano · GitLab

• Meltano Documentation

• https://airbyte.io/articles/data-engineering-thoughts/why-you-should-not-build-your-data-ipeline-on-top-of-singer/

• How We Leveraged Singer for Our MVP | Airbyte