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数加·数据集成，是阿里集团对外提供的稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台。 致力于提供复杂网络环境下、丰富的异构数据源之间数据高速稳定的数据移动及同步能力。丰富的数据源支持:文本存储(FTP/SFTP/OSS/多媒体文件 等)、数据库(RDS/DRDS/MySQL/PostgreSQL 等)、NoSQL(Memcache/Redis/MongoDB/HBase 等)、大数据(MaxCompute/ AnalyticDB/HDFS 等) 、MPP数据库（HybridDB for MySQL等）。
离线(批量)的数据通道主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集，提供一套抽象化的数据抽取插件(称之为 Reader)、数据写入插件(称之为 Writer)，并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式，从而达到任意结构化、半结构化数据源之间数据传输之目的 。
可以参考下图：
支持的数据源类型情况请参见：支持数据源类型。
由于每个数据源的配置信息差距较大，需要根据使用情况详细查询参数配置信息 。在数据源配置、作业配置页面提供了详细描述，请根据自己情况进行查询使用 。
同步开发提供两种开发模式：向导模式、脚本模式 。
1）向导模式：提供向导式的开发引导，通过可视化的填写和下一步的引导，帮助快速完成数据同步任务的配置工作 。向导模式的学习成本低，但无法享受到一些高级功能 。
2）脚本模式：用户可以通过直接编写数据同步的 JSON 脚本来完成数据同步开发，适合高级用户，学习成本较高 。脚本模式可以提供更丰富灵活的能力，做精细化的配置管理 。
注意：
① 向导模式生成的代码可以转换成脚本模式，此转换为单向操作，转换完成后无法恢复到向导模式。因为脚本模式能力是向导模式的超集。
② 代码编写前需要完成数据源的配置和目标表的创建。
网络类型分为：经典网络、专有网络(VPC)、本地 IDC 网络（规划中）。
1）经典网络：统一部署在阿里云的公共基础网络内，网络的规划和管理由阿里云负责，更适合对网络易用性要求比较高的客户 。
2）专有网络：基于阿里云构建出一个隔离的网络环境 。您可以完全掌控自己的虚拟网络，包括选择自有的 IP 地址范围，划分网段，以及配置路由表和网关 。
3）本地 IDC 网络：用户自身构建机房的网络环境，与阿里云网络是隔离不可用的 。
经典网络和专有网络相关问题请参见： 经典网络和 VPC 常见问题 FAQ 。
补充说明：
① 网络连接可以支持公网连接，网络类型选择经典网络即可。需要注意公网带宽的速度和相关网络费用消耗。无特殊情况不建议使用。
② 规划中的网络连接，进行数据同步，可以使用本地新增运行资源+脚本模式的方案进行数据同步传输。或者使用SHELL+DataX方案。
专有网络 VPC 是构建一个隔离的网络环境，可以自定义 IP 地址范围、网段、网关等随着专有网络安全性提高，专有网络运用越来越广，所以数据集成提供了 RDS-MySQL、RDS-SQL Server、RDS-PostgreSQL 在专有网络下不需要购买一台跟 VPC 同网络的 ECS，系统通过反向代理会自动检测从而网络能够互通。对于阿里云其他的数据库 PPAS、OceanBase、Redis、MongoDB、Memcache、TableStore、HBase 在不久的将来会支持。所以非 RDS 的数据源在专有网络下配置数据集成的同步任务需要购买同网络的 ECS,这样可以通过 ECS 连通网络 。
1. 支持且仅支持结构化(例如 RDS、DRDS 等)、半结构化、无结构化(OSS、TXT 等, 要求具体同步数据必须抽象为结构化数据)的数据同步 。换言之，Data Integration 支持传输能够抽象为逻辑二维表的数据同步，其他完全非结构化数据，例如 OSS 中存放的一段 MP3，Data Integration 暂未支持将其同步到 MaxCompute，这个功能会在后期实现 。
2. 持单个和部分跨 region 地域内数据存储相互同步、交换的数据同步需求 。
部分地域通过经典网络是可以传输的，不能保证 。如果必须使用且测试经典网络不通，可以考虑使用公网方式连接 。
3. 仅完成数据同步(传输)，本身不提供数据流的消费方式 。
参考文档：
数据同步任务配置的详细介绍请参见： 快速开始->创建数据同步任务 。
数据集成定义只完成数据同步/传输过程，并且整体数据传输过程完全控制于数据集成的同步集群模型下，同步的通道以及同步数据流对用户完全隔离。同时，数据集成本身不提供传输同步数据流的消费功能，即您不能直接通过数据集成的的API消费数据流，所有针对数据操作，您必须在同步数据流两端存储端操作。
以RDS通过数据集成同步到MaxCompute为例，如下图所示，表格中是数据集成支持的数据类型。
数据集成在阿里云上提供一套分布式离线数据同步平台，同时提供一套抽象化的数据抽取插件（称之为Reader）、数据写入插件（称之为Writer），并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式，从而达到任意结构化、半结构化数据源之间数据传输之目的。从用户角度来看，一个数据集成同步任务运行Job示意图如下所示：
上述中，红色虚箭头是代表通过collector状态收集器监控数据返回到脏数据管理服务器进行数据分析，灰色方向箭头代表数据流向。DI Service主要是包含资源管理器、Job管理器、脏数据管理器、分布式服务、鉴权服务等。Job Container主要是将数据集成运行任务分成若干个task，然后通过scheduler调度管理。TaskGroup Container主要是数据抽取通过数据通道（channel）将数据写入。
1）使用数据集成Job启动API，向数据集成服务端发起调用，提交一个离线数据同步Job。
2）数据集成收到Job API请求后，将负责做必要的安全和权限校验，待校验通过后，数据集成会下发相应的Job到执行集群节点启动离线数据同步任务。
3）Job启动后，根据您提供的源端（Reader）、目的端（Writer）的配置信息，加载并初始化相关插件，连接两端数据源，开始数据同步工作。
5）Job运行过程中，将随心跳向数据集成汇报当前进度、速度、数据量等关键运行指标，您可根据Job的状态API实时获取该Job运行状态，直至Job运行结束（成功或者失败）。
