在当今数字化时代，数据已经成为企业的重要资源。然而，由于数据质量不高，分析人员需要将大量精力放在数据预处理上。为了解决这个问题，DataSpring推出了一款基于Flink构建的、支持CDC的流批一体式ETL平台，可以帮助分析人员更快地获得准确的数据洞察。
DataSpring采用最新流式架构，并采用事件驱动应用，使得数据和计算分离，具有更高的吞吐和更低的延时。同时，它采用基于日志的增量数据获取技术（Log-based Change Data Capture），支持异构数据之间丰富、自动化、准确的语义映射构建。这使得DataSpring可以支持亿级数据实时数据同步、预处理，从而帮助分析师更快地获得准确的数据洞察。
具体来说，DataSpring支持各种主流数据库如Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL以及API数据的增量同步和转换。它还提供了预置公式或自定义UDF算子等功能，以实现复杂的数据处理逻辑。此外，DataSpring还支持定时任务完成批处理任务和基于CDC技术的实时流式数据接入，并提供操作日志查询、用户管理等通用模块，方便用户管理数据。
从架构上看，DataSpring采用最新流式架构，将数据和计算分离，并采用事件驱动应用，具有更高的吞吐和更低的延时。这使得DataSpring在实时计算、实时数据抽取和清洗以及事件驱动型应用中都能发挥出很好的作用。
据悉，DataSpring还支持私有化部署，操作简单易用，是一款值得推荐的数据处理工具。此外，DataSpring与DFC系列产品无缝集成，可实现无缝的产品使用体验。
总体而言，DataSpring是一款功能强大的ETL平台，可以帮助用户更快地获得准确的数据洞察。它具有多种应用场景，在实时计算、实时数据抽取和清洗以及事件驱动型应用中都能发挥出很好的作用。通过采用最新流式架构和基于日志的增量数据获取技术，DataSpring解决了数据预处理难题，为企业的数字化转型提供了有力的支持。#可视化##职场##数据分析#
