本期推荐的是Apache一站式海量数据集成框架——InLong。
Apache InLong（应龙）是腾讯捐献给 Apache 社区的一站式海量数据集成框架，提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。 InLong 项目原名 TubeMQ ，专注于高性能、低成本的消息队列服务。为了进一步释放 TubeMQ 周边的生态能力，我们将项目升级为 InLong，专注打造一站式海量数据集成框架。 Apache InLong 依托万亿级别的数据接入和处理能力，整合了数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程，拥有简单易用、灵活扩展、稳定可靠等特性。
特性
简单易用：基于SaaS模式对外服务，用户只需要按主题发布和订阅数据即可完成数据的上报，传输和分发工作
稳定可靠：系统源于实际的线上系统，服务上十万亿级的高性能及上千亿级的高可靠数据数据流量，系统稳定可靠
功能完善：支持各种类型的数据接入方式，多种不同类型的MQ集成，以及基于配置规则的实时数据ETL和数据分拣落地，并支持以可插拔方式扩展系统能力
服务集成：支持统一的系统监控、告警，以及细粒度的数据指标呈现，对于管道的运行情况，以数据主题为核心的数据运营情况，汇总在统一的数据指标平台，并支持通过业务设置的告警信息进行异常告警提醒
灵活扩展：全链条上的各个模块基于协议以可插拔方式组成服务，业务可根据自身需要进行组件替换和功能扩展
架构
模块
Apache InLong 服务于数据采集到落地的整个生命周期，按数据的不同阶段提供不同的处理模块，主要包括：
- inlong-agent：数据采集 Agent，支持从指定目录或文件读取常规日志、逐条上报。后续也将扩展 DB 采集等能力。
- inlong-dataproxy：一个基于 Flume-ng 的 Proxy 组件，支持数据发送阻塞和落盘重发，拥有将接收到的数据转发到不同 MQ（消息队列）的能力。
- inlong-tubemq：腾讯自研的消息队列服务，专注于大数据场景下海量数据的高性能存储和传输，在海量实践和低成本方面有着良好的核心优势。
- inlong-sort：对从不同的 MQ 消费到的数据进行 ETL 处理，然后汇聚并写入 Hive、ClickHouse、Hbase、Iceberg 等存储系统。
- inlong-manager：提供完整的数据服务管控能力，包括元数据、任务流、权限，OpenAPI 等。
- inlong-dashboard：用于管理数据接入的前端页面，简化整个 InLong 管控平台的使用。
- inlong-audit：对InLong系统的Agent、DataProxy、Sort模块的入流量、出流量进行实时审计对账。
基本概念
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Name |
Description |
Other |
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Standard Architecture |
标准架构，包含 InLong |
适合海量数据、大规模生产的环境 |
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Lightweight Architecture |
轻量化架构，只包含 InLong Sort 一个组件，可以搭配 Manager/Dashboard 一起使用 |
轻量化架构简单、灵活，适合小规模数据 |
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Group |
数据流组，包含多个数据流，一个Group 代表一个数据接入 |
Group 有ID、Name 等属性 |
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Stream |
数据流，一个数据流有具体的流向 |
Stream 有ID、Name、数据字段等属性 |
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Node |
数据节点，包括Extract Node 和 Load Node，分别代表数据源类型和数据流向目标类型 |
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InLongMsg |
InLong 数据格式，如果从消息队列中直接消费，需要先进行InLongMsg 解析 |
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Agent |
标准架构使用 Agent 进行数据采集，Agent 代表不同类型的采集能力 |
包含文件 Agent、SQL Agent、Binlog Agent 等 |
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DataProxy |
将接收到的数据转发到不同的消息队列 |
支持数据发送阻塞和落盘重发 |
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Sort |
数据流分拣 |
主要有基于 Flink 的 sort-flink，sort-standalone 本地分拣 |
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TubeMQ |
InLong 自带的消息队列服务 |
也可以叫 Tube，拥有低成本、高性能特性 |
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Pulsar |
即Apache Pulsar, 高性能、高一致性消息队列服务 |
—END—
开源协议：Apache2.0
