数据集成的架构和历史
原文中文，约22900字，阅读约需55分钟。发表于：。在本章中，我们将回顾数据集成的历史，并探索多样化的架构，这对于理解这一迅速发展的主题的轨迹至关重要。俗话说，要知道我们要去哪里，首先必须了解我们曾经在哪里。基于这一理念，我们将回顾数据集成领域的起源、
本文回顾了数据集成的历史和多样化架构，介绍了开源技术对数据集成和分析的影响，包括Hadoop、Spark和Kafka等。同时提到了MPP技术、Apache Flink、Apache NiFi和Apache Cassandra等开源数据技术。传统的数据仓库和ETL流程是数据集成架构的一部分，但存在一些缺点。随着数据景观的变化，新的数据集成架构如数据湖和数据网格出现，解决了传统数据仓库的局限性。
