CN115982273A - 一种数据同步方法、系统、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种数据同步方法、系统、电子设备和存储介质，应用于数据同步系统的任务派发模块，所述方法包括：获取任务管理模块转发的任务请求；根据各任务执行模块的处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块，以使任务执行模块根据任务请求，将业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。本申请实施例的技术方案，通过独立的任务派发模块，将数据同步系统中的任务派发功能和任务执行功能进行解耦合，提高了任务派发的灵活性和任务执行的效率；同时，任务执行模块采用分布式的多计算节点方式，解决了单一节点处理任务请求导致的负载过大处理迟滞问题，进一步提高了数据同步工作的处理效率。

Description

一种数据同步方法、系统、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及数据库技术领域，尤其涉及一种数据同步方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术

随着互联网及其相关技术的发展，大数据时代已经到来，构建稳定的数据系统是相关产业的业务保障和产业升级的必经之路。对于各个业务系统而言，将存储于不同业务系统的数据统筹至大数据平台的数据库，是非常重要的数据处理和保护的环节。

当前，现有的数据同步工具只能将一张源数据表中的数据同步到一张目标表，无法进行多表至多表的同步，且现有技术中对于批量工作流的任务调度采用任务派发与任务执行同步的方式，这种方式对于复杂任务的处理效率较慢，并发度高导致业务系统和大数据平台数据库均受到影响，使得整体作业效率降低。

发明内容

本申请提供了一种数据同步方法、系统、电子设备和存储介质，以提高数据同步的效率。

根据本申请的一方面，提供了一种数据同步方法，应用于数据同步系统的任务派发模块，所述方法包括：

获取任务管理模块转发的任务请求；

根据各任务执行模块的处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块，以使任务执行模块根据任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。

根据本申请的另一方面，提供了一种数据同步方法，应用于数据同步系统的任务执行模块，所述方法包括：

获取任务派发模块分配的任务请求；

根据任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。

根据本申请的另一方面，提供了一种数据同步系统，所述系统包括任务管理模块、任务派发模块和分布式的任务执行模块；其中，

任务管理模块用于获取用户客户端的不同的任务请求，并将任务请求转发至任务派发模块；

任务派发模块用于获取任务管理模块转发的任务请求，并根据各任务执行模块的处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块；

任务执行模块用于获取任务派发模块分配的任务请求，并根据任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请任一实施例所述的数据同步方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本申请任一实施例所述的数据同步方法。

本申请实施例的技术方案，通过独立的任务派发模块，将数据同步系统中的任务派发功能和任务执行功能进行解耦合，提高了任务派发的灵活性和任务执行的效率；同时，任务执行模块采用分布式的多计算节点方式，解决了单一节点处理任务请求导致的负载过大处理迟滞问题，进一步提高了数据同步工作的处理效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A是根据本申请实施例一提供的一种数据同步方法的流程图；

图1B是根据本申请实施例提供的一种数据同步系统的工作示意图；

图2是根据本申请实施例二提供的一种数据同步方法的流程图；

图3A是根据本申请实施例三提供的一种数据同步方法的流程图；

图3B是根据本申请实施例提供的一种数据导出和导入的示意图；

图4是根据本申请实施例三提供的一种数据同步系统的结构示意图；

图5是实现本申请实施例的数据同步方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1A为本申请实施例一提供了一种数据同步方法的流程图，本实施例可适用于分布式数据库向大数据平台数据库进行数据同步的情况，该方法可以由一种数据同步系统来执行，该数据同步系统可以采用硬件和/或软件的形式实现，该数据同步系统可配置于电子设备中。如图1A所示，该方法可以应用于数据同步系统的任务派发模块，该方法包括：

S110、获取任务管理模块转发的任务请求。

其中，任务请求可以是用户客户端发出的任务请求，任务请求可以是对某项业务的处理，例如在银行业务中，用户通过客户端发起的打印流水可以算作一种任务请求。用户客户端可以是用户在任意终端或者网页端进行登录和操作的应用程序。

可选的，所述任务请求为网页端的http请求。相应的，用户客户端可以从web端(网页端)进行相应的http请求的发起。

任务管理模块可以是数据同步系统中的web管理模块，任务管理模块可以提供web界面的展示并且能够接收http请求，也就是说任务管理模块可以接收用户通过用户客户端发起的任务请求。传统的C/S模式(Client-Server，服务器-客户机模式)中，数据同步仅能在本地客户端运行，对于小规模的作业转换处理可以有较好表现，但是在任务作业多、转换数据量大的情况下，服务器和客户机的交互模式会导致消耗资源过高，在非分布式数据库中容易出现数据阻塞，导致数据转换性能急剧下降的现象。

然而对于分布式数据库，采用web端的B/S模式(Browser/Server，浏览器-服务器模式)可以对分布式数据库，尤其是不同结构或者类型的数据库进行更便利的数据同步。

可选的，所述数据同步系统为批量工作流任务调度器Azkaban架构。则数据同步系统中的任务管理模块可以采用Azkaban架构的web管理端服务节点(即任务管理模块)，可选的，数据同步系统中可以包括多个任务管理模块。

任务管理模块在接收到用户客户端发送的任务请求后，将该任务请求转发至任务派发模块。转发的方式可以采用现有技术中的业务系统任务转发方法，本申请实施例对此不作限定。

示例性的，如图1B所示，用户从浏览器的网页端发送某项业务的http请求，通过负载均衡器发送到多个web管理端服务节点上，web管理端服务节点可以是网页页面的管理形式，用户可以通过该页面对各项业务的任务请求进行在线的管理和流程设计。通过web管理端服务节点，将任务请求通过web端进行展示，并将该任务请求转发给任务派发模块。当然，在此示例中，由于负载均衡器的存在，可以采用现有技术中任意一种复杂均衡算法，将http请求均衡的分配至不同的web端管理服务节点，提高对于任务请求的获取与转发效率。

S120、根据各任务执行模块的处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块，以使任务执行模块根据任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。

在相关技术中，原生的Azkaban的任务派发模块被集成于执行机上，也就是说，原生的Azkaban中任务派发和任务执行被融合在一起，这样容易出现执行任务累积、派发任务不合理导致任务处理缓慢，影响数据同步效率。因此，进一步的，所述任务派发模块可以为分布式应用程序协调服务Zookeeper。使用Zookeeper将任务派发模块和任务执行模块进行分离，使Azkaban的任务派发功能与任务执行功能相互独立，降低了数据同步系统中任务派发和任务执行的耦合性。

由于在Zookeeper的作用下，任务派发模块和任务执行模块相互独立，从而可以为数据同步系统设置多个任务执行模块，例如可以是分布式数据库中的多个计算节点。任务派发模块在向各不同的任务执行模块分配任务请求前，需要获取各任务执行模块的处理极限，例如各计算节点的处理能力极限，该处理极限是各任务执行模块的固有属性，可以直接进行获取。并根据处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块。分配的原则可以是根据各任务执行模块的处理极限和当前正在处理的任务请求的情况进行分配。能够使得各个任务执行模块在处理极限之下尽可能多的处理任务请求，并减少分配不合理导致的任务迟滞和处理效率缓慢的问题。

在任务执行模块接收到任务请求后，任务执行模块可以根据该任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。业务系统数据库可以包括但不限于事务型数据库、分析型数据库等。按照任务请求，将该任务请求中涉及到的业务系统数据库的数据进行调用，处理任务请求的同时，将这些被调用的数据进行数据同步，将各个异构数据库按照各自的数据导出方式，通过任务执行模块导入至大数据平台数据库中。可选的，所述大数据平台数据库为列存储关系型数据库GBase。

如图1B所示，数据同步系统中还可以包括配置数据库，在数据同步系统的任务请求处理流程中，各个任务管理模块、任务派发模块和任务执行模块存在可自定义的配置项，便于相关技术人员根据具体情况进行相应调整。将各类型的配置参数预先存储于配置数据库中，以便随时调用或者临时更改。

本申请实施例的技术方案，通过独立的任务派发模块，将数据同步系统中的任务派发功能和任务执行功能进行解耦合，提高了任务派发的灵活性和任务执行的效率；同时，任务执行模块采用分布式的多计算节点方式，解决了单一节点处理任务请求导致的负载过大处理迟滞问题，进一步提高了数据同步工作的处理效率。

实施例二

图2为本申请实施例二提供了一种数据同步方法的流程图，本实施例可适用于分布式数据库向大数据平台数据库进行数据同步的情况，该方法可以由一种数据同步系统来执行，该数据同步系统可以采用硬件和/或软件的形式实现，该数据同步系统可配置于电子设备中。如图2所示，该方法可以应用于数据同步系统的任务管理模块，该方法包括：

S210、获取用户客户端的任务请求。

其中，任务请求可以是用户客户端发出的任务请求，任务请求可以是对某项业务的处理，例如在银行业务中，用户通过客户端发起的打印流水可以算作一种任务请求。用户客户端可以是用户在任意终端或者网页端进行登录和操作的应用程序。可选的，所述任务请求为网页端的http请求。相应的，用户客户端可以从web端(网页端)进行相应的http请求的发起。

S220、将任务请求转发至任务派发模块，以使任务派发模块根据任务执行模块的处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块。

任务派发模块可以是在Azkaban的服务架构下，使用Zookeeper将Azkaban的派发功能进行抽离，使其脱离Azkaban中的任务执行功能，成为独立的任务派发模块。任务执行模块可以是分布式数据库中不同的计算节点构成的，用于处理不同的任务请求。

根据计算节点的处理能力的极限，为不同的计算节点分配合适的任务请求进行处理，在不超出处理极限的情况下，合理的平均的对任务请求进行处理，使各任务执行模块能够减少任务拥堵和处理缓慢的情况。

本申请实施例的技术方案，通过独立的任务派发模块，将数据同步系统中的任务派发功能和任务执行功能进行解耦合，提高了任务派发的灵活性和任务执行的效率；同时，任务执行模块采用分布式的多计算节点方式，解决了单一节点处理任务请求导致的负载过大处理迟滞问题，进一步提高了数据同步工作的处理效率。

实施例三

图3A为本申请实施例三提供了一种数据同步方法的流程图，本实施例可适用于分布式数据库向大数据平台数据库进行数据同步的情况，该方法可以由一种数据同步系统来执行，该数据同步系统可以采用硬件和/或软件的形式实现，该数据同步系统可配置于电子设备中。如图3A所示，该方法可以应用于数据同步系统的任务执行模块，该方法包括：

S310、获取任务派发模块分配的任务请求。

S320、根据任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。

任务执行模块在获取任务派发模块的http请求后，根据任务请求的具体内容调用各不同业务数据库(尤其是异构数据库)中的业务数据，并将这些业务数据同步至大数据平台数据库中。同步这些业务数据的方法可以采用现有技术中任意一种，本申请实施例对此不作限定。

本申请实施例的技术方案，通过独立的任务派发模块，将数据同步系统中的任务派发功能和任务执行功能进行解耦合；同时，任务执行模块采用分布式的多计算节点方式，解决了单一节点处理任务请求导致的负载过大、处理迟滞问题，进一步提高了数据同步工作的处理效率。

示例性的，如图3B所示，业务系统数据库在向数据同步系统进行数据导出时可以根据各异构数据库的具体情况采用不同方式将数据导出。例如，单表大数据量导出可以直接使用数据库导出工具，不同的数据库导出工具一般不同，以分布式数据库TDSQL为例，使用导出工具mydumper完成导出即可。多表关联的较小数据量导出时，可以使用相关命令直接进行多表关联查询并将结果输出至指定的.dat文件中，例如使用“mysql-e”命令等。多表关联的大数据量导入时，需要将业务系统多张表关联加工成宽表，再进行导出，数据量较大时直接使用mysql-e会占用较大内存且耗时较长，此时根据业务系统需求创建临时宽表，将加工好的数据临时存至宽表，再使用工具对宽表进行导出，可保证导出效率的最优。

将数据同步至大数据平台数据库时，以列存储关系型数据库GBase为例，使用加载工具LOAD DATA完成导入。可以通过本地文件加载和从通用数据服务器拉取数据加载；可以通过多加载机对单表的并行加载，最大化加载性能；还可以通过普通文本、gzip压缩、snappy压缩、lzo压缩等多种格式数据文件加载；支持加载状态和信息的实时查询；支持错误数据溯源可以准确定位错误数据在源文件中的位置。

在一种可选实施方式中，所述大数据平台数据库还可以包括Redis(RemoteDictionary Server，远程字典服务)，Redis是一个key-value类型的数据库可以支持多种不同数据库的API(Application Program Interface，应用程序接口)，因此可以将存储于列存储关系型数据库GBase中不同数据库的数据直接再次保存至Redis中，以作为备份。在完成业务系统数据库到大数据平台数据库的数据同步任务后，根据相关技术人员预先在配置数据库中进行的数据同步配置，删除Redis数据库中的key，并重新载入此次任务请求中被调用的数据，保证Gbase数据库与redis数据库的数据一致性。

实施例四

图4为本申请实施例四提供的一种数据同步系统的结构示意图。如图4所示，该数据同步系统400包括任务管理模块410、任务派发模块420和分布式的任务执行模块430；其中，

任务管理模块410用于获取用户客户端的不同的任务请求，并将任务请求转发至任务派发模块；

任务派发模块420用于获取任务管理模块转发的任务请求，并根据各任务执行模块的处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块；

任务执行模块430用于获取任务派发模块分配的任务请求，并根据任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。

其中，可选的，所述任务请求为网页端的http请求。

可选的，所述数据同步系统为批量工作流任务调度器Azkaban架构。

进一步的，所述任务派发模块为分布式应用程序协调服务Zookeeper。

在一种可选实施方式中，所述大数据平台数据库为列存储关系型数据库GBase。

进一步的，数据同步系统400还可以包括配置数据库，用于存储任务管理模块410、任务派发模块420和任务执行模块430的配置参数。

本申请实施例的技术方案，通过独立的任务派发模块，将数据同步系统中的任务派发功能和任务执行功能进行解耦合，提高了任务派发的灵活性和任务执行的效率；同时，任务执行模块采用分布式的多计算节点方式，解决了单一节点处理任务请求导致的负载过大处理迟滞问题，进一步提高了数据同步工作的处理效率。

本申请实施例所提供的数据同步系统可执行本申请任意实施例所提供的数据同步方法，具备执行各数据同步方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图5示出了可以用来实施本申请的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并不限于本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图5所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据同步方法。

在一些实施例中，数据同步方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的数据同步方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据同步方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本申请的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本申请的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据同步方法，其特征在于，应用于数据同步系统的任务派发模块，所述方法包括：

获取任务管理模块转发的任务请求；

根据各所述任务执行模块的处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块，以使所述任务执行模块根据所述任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据同步系统为批量工作流任务调度器Azkaban架构。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述任务派发模块为分布式应用程序协调服务Zookeeper。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务请求为网页端的http请求。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大数据平台数据库为列存储关系型数据库GBase。

6.一种数据同步方法，其特征在于，应用于数据同步系统的任务管理模块，所述方法包括：

获取用户客户端的任务请求；

将所述任务请求转发至所述任务派发模块，以使所述任务派发模块根据任务执行模块的处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块。

7.一种数据同步方法，其特征在于，应用于数据同步系统的任务执行模块，所述方法包括：

获取任务派发模块分配的任务请求；

根据所述任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。

8.一种数据同步系统，其特征在于，所述系统包括任务管理模块、任务派发模块和分布式的任务执行模块；其中，

所述任务管理模块用于获取用户客户端的不同的任务请求，并将所述任务请求转发至所述任务派发模块；

所述任务派发模块用于获取所述任务管理模块转发的所述任务请求，并根据各所述任务执行模块的处理极限，将不同的任务请求分配至不同的任务执行模块；

所述任务执行模块用于获取所述任务派发模块分配的所述任务请求，并根据所述任务请求，将不同业务系统数据库中的业务数据同步至大数据平台数据库。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的数据同步方法，或者，执行权利要求6或者权利要求7所述的数据同步方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的数据同步方法，或者，实现权利要求6或者权利要求7所述的数据同步方法。

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