一、区别
　　上图来自tapdata（一款优秀的数据集成系统），该图很明显的诠释了数据集成和数据管道的关系。
　　数据管道：通过技术手段建立和数据源的通道，用于抽取和加载数据。数据管道中将定义数据的位置、内容、采集方式。
　　数据集成：包含了数据管道，最核心的是处理引擎。处理引擎将协调数据管道，通过Pipeline方式把数据管道组织起来，对来源数据进行抽取、组合、转换，并加载到目标存储。二、挑战点：异构特性：由于数据源是独立开发的，数据模型异构，对数据集成造成非常大的挑战，需要在类型转换上做一些处理。数据一致性：需要保证采集过来的数据必须和原数据一致，比如格式转换上不能出问题、时间精度不能丢失等。重复、冲突数据处理：不能把重复的数据加载到目标存储上，不仅会给日后的数据关联造成极大的影响，也会影响数据分析与挖掘的效果，应尽量避免。异常重试及中止机制：各个数据源的数据由于快速迭代或者系统BUG，导致存在一些异常数据或数据模型变化，导致数据集成异常，需要有告警和干预机制Pipeline：由于数据管道众多，有一些数据管道存在先后调度关系，需要有一套类似airflow可编排任务的pipeline进度可观察：对于各个管道的数据处理进度可衡量，可观察弹性调度：在处理批量或流式等不同任务时，可根据实际需要进行弹性调度，目前一般基于Flink来实现，也有自己实现的弹性调度机制。数据源和目标存储监控机制：无论是CDC还是批量查询等方式，都会对数据源有一些压力，有一些性能的消耗，需要有监控机制。如控制不当，特别是对数据库会产生很高的IOPOS，导致影响了正常业务系统的执行。三、总结：
　　数据集成系统，看似简单，其实一点也不简单。目前Flink的生态比较全，有很多CDCConnector，基于Flink开发集成系统是个不错的选择。

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