原来可以拖拉拽实现ETL，还兼容Doris！

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数据ETL流程刮来了一阵极简风... 

曾几何时，数据同步与处理意味着N+1行代码、2N+1天开发时间和N-1的专业人员投入。 

现在，这些工作可以在5分钟内完成，而且只需3个动作：拖-拉-拽，并且支持Doris、MySQL、Oracle、Kafka等数据源。 

今天👇借5.1闲暇之余一起来瞧瞧这个神奇的可视化拖拽式大数据平台。

从代码到拖拉拽

大数据领域从事十余年，见证过从最原始的纯写代码，到使用FlinkCDC、Canal这类专业工具的演进。

每一次技术变革都降低了门槛，但真正让数据处理"平民化
"的拐点，正是这类拖拽式数据流引擎的出现：

使用传统方法，一个简单的数据同步工作流程是这样的：

开发人员需要先了解源数据结构，编写查询代码提取数据，设计过滤逻辑，然后构建目标数据写入程序，最后部署定时任务实现自动化。

整个流程至少需要一个工作日，且必须由中高级开发人员参与完成。

可视化数据流平台正在改变这一切。

平台提供了直观的画布界面，用户只需在画布上拖拽节点，连接数据流向，几分钟内即可完成原本需要一整天的工作。不仅如此，这项工作现在连初级运维人员也能胜任。

某电商平台的数据团队曾面临双十一大促前的困境：

需要在48小时内完成300张新表的数据同步配置。使用传统方法，这需要至少6位开发人员连续加班。而采用可视化数据流平台后，仅2位初级人员在一个工作日内便完成了全部配置！

可视化背后的引擎创新

这种效率提升并非偶然。

可视化数据流平台shaiwz
集成了多项创新功能和完备的功能模块。

一、任务可控

提供全套日志、监控、告警、权限和版本控制。

二、数据一致性检查

支持配置何时触发，以及策略对齐策略：数量一致、内容一致、随机数量。

并且包含时间范围等等配置，甚至允许自动补齐、更新。

当出现数据不一致时，会进行告警，并提供运行日志以及差异数据展示。

如果出现差异时，则可以查询差异数据，以及差异的具体字段明细。

三、查询模板

除此之外，平台提供了查询模板功能，支持密钥、权限、版本控制、限流、缓存、日志等。

当对外提供接口，出报表接口等再也不用手写后端代码了，用户只需要关注具体查询SQL即可（模板配置如下，支持分表算法以及动态SQL
）。

四、动态扩缩容

尤其值得一提的是，平台支持任意节点的缩扩容，服务压力大时自动增加节点提高吞吐量，闲时则减少节点节约成本。

且提供多种数据源支持，包括Doris、MySQL、Oracle、Kafka及ElasticSearch等数据源。插件式的架构设计使其能轻松扩展支持更多数据源类型。

还有更多的玩法和使用指南，可以通过如下入口进行学习👇

🔗 官网：https://shaiwz.com/home

🔗 产品首页：http://dataplatform.cn/login

🔗 开源地址：https://gitee.com/aizuda/data-platform-open

结语

当我们从"写代码"到"拖拉拽"，我们释放了创造力，也重新定义了效率。

如果传统ETL是"手工作坊
"，那这款平台就是"现代工厂
"——标准化、自动化、可视化。

不只是让技术变简单了，也让业务增添了更多的可能性。

也许，这就是shaiwz
的使命：让复杂变简单，让专业变普及。