「数据管道」毫秒级多表批量实时同步，可以用于数据库迁移、备份、搭建高时效数仓。
通过监控数据源的日志或时间戳来实现数据的实时同步、增量同步，技术原理复杂，但是使用FineDataLink后，只需要简单配置「数据管道」即可完成实时同步。
实时ODS层数仓搭建的痛点
数据仓库的调度配置是实际业务中必不可少的一环。通过调度配置，可以实现数据的更新同步，从而让数据持续的应用在业务中。
传统数据处理工具一般通过定时同步的方式，在构建 ODS 层数据时，需要将大量业务系统数据进行原表原样迁移；从 数仓的ODS 层到数仓的后续层级 DW、DM，再采用全量计算的方式进行更新。
但这种方式不仅无法满足零售消费行业促销大屏、制造行业生产看板等场景的数据需求，还存在隐患，主要原因是：
问题一：数据同步的实时性无法满足
直接从业务系统取数，业务库压力较大，导致数仓 ODS 层和业务系统间存在数据延迟，数据同步严重滞后；由于参与计算的数据比较多，导致 DW、DM也会产生数据延迟，数据时效性不足。
问题二：批量数据同步计算处理效率低
业务库表设计不规范，没有时间戳或者主键，数据量大时只能全量计算，计算效率非常低。另外，业务系统数据跨域同步以及网络带宽限制，导致计算过程耗时较长，影响大屏、看板展示，错失业务机会。
问题三：没有稳定的数据传输管道
数据传输没有稳定的数据管道，存在丢失、泄露、篡改等安全风险。如果系统不稳定或出现故障，还可能宕机，影响业务分析准确性。
FineDataLink的解决方案
针对上述问题，FineDataLink拥有强大的实时数据采集、批量数据同步能力，提供了完整的解决方案：
一、对于数据实时性需求，FineDataLink 通过日志增量技术，从业务系统实时读取数据，使用「数据管道」功能构建数仓实时 ODS 层；
二、数仓ODS层的后续层级采用增量更新，替代全量计算。利用时间戳标识技术，实现 DW 层增量更新，提升数据全链路时效性，为企业决策提供了更准确的数据依据。
三、FineDataLink的管道任务运维支持查看任务运行状态、数据同步性能、检查异常情况、以及对异常进行处理，提供了多方面的运维保障，实现智能化运维。
实战案例-销售部门与财务部门数据同步
当前有两个部门的数据：「销售」和「财务」，目前分别存储在不同业务系统对应数据库中；在数据仓库的ODS、DW、DM 3层中，ODS层是由业务系统直接拉取过来的原始数据；DW 层是基于 ODS 层进行汇总处理的中间层数据；DM 层是基于 DW 层，并且根据报表展示诉求而加工获得的结果层数据。
需要建设以下数仓任务：将两个部门的底层数据落库至指定数据库，形成实时 ODS 层数据， ODS 层定期（每周一次）同步更新的数据到 DW层，DW层定期（每周一次）同步更新的数据到 DM层，供给其他可视化报表展示工具使用。
构建 ODS 层数据时，需要将大量业务系统数据进行原表原样迁移。
将来自不同数据库的「财务数据」和「销售数据」使用 FDL 的「数据管道」功能，只需要几步即可批量实时同步至数据仓库的 ODS层；
1）新建管道任务，将存放「销售数据」、「财务数据」对应的数据库中对应的原始选中，并同步至存放 ODS 层数据的「test_1」数据库中：
设置DW层增量数据同步
当ODS 层有新数据生成，将定时同步增量数据，即根据最新的销售时间判断选取ODS 层中的新增数据同步至DW层，同时记录更新的开始时间和结束时间。操作参见：设置DW层任务
1）设置财务数据定时任务，添加「参数赋值」节点，设置 SQL 语句显示当前时间（任务开始时间），并将其设置为参数 time1；
2）取出DW层中最晚订单生成时间，并设置为参数 time；
3）新建「数据同步」节点，取出ODS层中的华北财务数据，并使用time参数比较「订单生成时间」，如果华北财务数据中「订单生成时间」晚于 DW 层中数据中最晚订单时间，则将这部分新增数据同步至DW层中；
4）和获取开始时间一样，新建「参数赋值」节点，以获取结束时间并设置时间参数；
5）新增消息通知节点，DW 层执行成功则发消息通知。
设置 DM 层任务汇总 关联销售财务数据
通过定时同步将 DW 层的销售数据和财务数据进行汇总关联，落库DM 层，为其他报表等可视化工具提供数据源。操作参见：设置DM层任务
1）创建任务后新增数据转换节点，通过「DB表输入」将 DW 层的销售数据和财务数据取出；
2）新增「数据关联」，将销售订单编号和财务订单编号关联，形成宽表；
3）新增消息通知节点，DM 层执行成功则发消息通知。
数仓任务运维调度
该步骤可实现数仓三个层级的统一调度触发，智能化运维，操作步骤参见：设置总调度任务
1）使用「数据开发」功能创建「调度总任务」，首先获取开始时间并设置为参数，与设置DW层任务中同理
