背景：为了优化2019年知识总结效率，除了强制的月度更新外，计划2020年增加利用更多碎片化的时间总结碎片化的知识点，本文作为大数据序列碎片化知识开篇，还是先从普及概念开始。
以前认为数据是两个纬度的事情，数据平台和数据流，但最近发觉做数据工作更像练武术（三个纬度）。首先要你依据场景选武器，即 要根据各种数据应用场景，从上百种 工具中选择合适的组成数据平台；其次还要练心法，静心梳理你的数据流，做好拆招式的元数据管理；最后才是用选择的武器耍实际的招式，即用工具进行配置化开发或者sql开发；这样一整套数据三板斧才算耍完（题外话）。
主题：
今天先记录几个碎片化的概念，主要是针对数据对接或者数据接入的场景，有些工具可以应用于多个场景，我们只推荐更优的。
信息化实时业务的数据交互（对接）主要是两种：
实时数据交换（包括单向、双向），例如接口代理、数据交换（单双向均可）、服务路由，ESB很合适，脚本配置化；当然也有只专业做接口代理的叫api网关，例如微服务里架构里的zuul等;
实时消息交换（一对一、一对多等），例如通知、发布订阅、系统异步解耦等，MQ很合适，一般这时候就叫消息总线了；
准实时或者离线的数据对接或接入也包括两种（ETL和ELT）：
数据同步，推荐ETL， 抽取 转换 加载，例如使用kettle，我们写sql获取源数据，然后在脚本里转换，然后写数据到目标库；
数据治理，推荐ELT，抽取 加载 转换，例如使用讯飞大数据平台，用数据集成平台从外部源系统抽取数据，加载到仓库内的ODS层；然后用数据治理平台，在仓库内从ODS到DW层的清洗和转换。
依据不同业务场景，选择不同的数据接入工具是基础，需要依据实际的场景对号入座，基本原则是技术满足下选实施成本最低的。由于相关同类型工具、差异化工具很多，所以很难找到满足所有场景、简单好用还免费的，工具合适就好！
