数据库大数据量、高并发、高可用解决方案，十万字图文详解mysql、redis、kafka、elasticsearch（ES）多源异构不同种类数据库集成、数据共享、数据同步、不同中间件技术实现与方案，如何构建数据仓库、数据湖、数仓一体化？Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg数仓一体化技术架构实现。
- 数据集成的需求
继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（Data Integration 简称DI）已渐被各大企业（政府机关）纷纷触及。业务增长迫使企业必须提高其自身的 IT 能力，以满足变化的业务需求。引入一些新的应用程序以支持这种新型的需求。以新的方式对现有的信息进行处理和分析，以便更好地把握关键性的业务挑战。有些 企业并购了其他的企业，进一步地加速了它们在新的领域中的增长。遗憾的是，信息/数据方面却不能始终以一种受到严格控制和有组织的方式发展，以支持这种增 长。因此出现了冗余和不一致的信息孤岛。
为了能够在特定的领域中实现最高的效率，对于相同的数据，不同的应用程序以不同的方式进行表示。 例如，大多数企业不会只将客户信息存储在某一个地方。如果不清楚应该从何处获取相应的信息，以及哪个系统中保存着最新的并且最精确的信息，那么这就会成为 一个很大的问题。如果不清楚这些问题的答案，就不可能实现返回一致的用户相关信息的服务。我们从客户关系系统中取得的联系电话与销售系统中的不一致，而实 际上呼叫中心存放的才是最新的、正确的联系电话，这是许多企业经常遇到的问题。
不同行业企业的业务需求会表现出来具有很大的差异，但是潜在的信息需求却是基本相同的—-都需要 集成的、最近的、详细的数据以及进行即时的存取操作。我们企业信息化过程中，常常面临着下面的情景：
我们所在的企业并购了其它企业，那么就