数据集成简介
数据集成是将不同来源的数据整合为有意义的数据集，用于商业智能和业务分析。数据集成技术包括ETL（Extract, Transform, and Load），主要分类为批量数据集成和实时数据集成。数据集成需考虑格式、质量、稳定性、可访问速度、安全、成本和扩展性等因素。
Apache InLong原理
Apache InLong是一个一站式海量数据集成框架，其架构包括采集汇聚层、缓存层、分拣入库层和元数据认证调度层。InLong支持多种数据接入方式、MQ集成、实时数据ETL和数据分拣，并可通过插件方式扩展系统能力。InLong的数据流模型包括InLongStream（数据流）和InLongGroup（数据流组）。
InLongManager负责元数据认证、调度、名字服务和审计等功能；InLongAgent是采集能力的集合，支持插件化架构；InLongDataProxy负责文件、内存和磁盘缓存等数据代理功能；InLongTubeMQ是一个高性能、高可靠的消息队列，支持纯Java实现和独立Controller管理；InLongSort负责数据分拣，支持多种目标端。
Apache InLong实践
InLong适用于数据分析、数据仓库、事件流数据接入、内置数据集成和IoT数据集成等场景。例如，广告业务场景中，InLong支持低延迟、不丢数据、大量消费者和海量数据；安全业务场景中，InLong支持海量Agent和海量数据。
Apache InLong规划
Apache InLong社区活跃，贡献者众多。未来规划包括插件化架构、任务管理、Kafka流向支持、更多数据源数据库、更多数据类型（如Json、Avro、PB）和更多目标端（如ClickHouse、Iceberg、Elasticsearch）。
