Daph源码位于gitee，地址是https://gitee.com/dasea96/daph
概述
Daph的中文名称是大副，大副是职位仅低于船长的船舶驾驶员，甲板部（驾驶部）负责人，船长的主要助手。
Daph的英文名称，取自【有向无环图Directed Acyclic Graph】的第一个字母与最后三个字母。
Daph是一个通用的数据集成与数据处理平台级工具，可用于构建可视化配置化的数据集成与数据处理平台。
Daph，大道至简。
Daph的核心概念是节点，节点具有输入线与输出线，每条线中承载数据，节点承载任意数据处理逻辑。
Daph的核心构件是一个自创的通用DAG数据流引擎，可以流转任意Java/Scala数据结构，可以引入任何基于Java平台或具有Java客户端的数据计算组件作为数据流底层数据计算引擎。
Daph的核心功能是联接多个节点构成DAG图，并流转数据。
功能
- 全量增量整库整表数据集成：以极简配置方式，完成全量增量整库整表数据集成
- 已支持50多种数据源类型的全量整表同步
- 已支持Flink-cdc所支持的所有数据源类型的cdc整表同步
- 已支持mysql/postgresql/oracle/sqlserver/doris/starrocks到mysql/postgresql/oracle/sqlserver/doris/starrocks/hive/iceberg/kafka的全量增量整库同步
- 流批一体复杂数据处理：以极简配置方式，完成流批一体任意复杂多表sql处理逻辑
价值
- 统一数据开发视图：Daph既具有丰富的数据集成能力，又具有强大的数据处理能力
- 降低数据开发门槛：通过配置文件，完成数据开发
- 缩短数据开发周期：开箱即用的海量数据集成与数据处理能力，极简的安装部署方式，极简的二次开发过程
特点
- 通用：可连接任意JVM类型的节点，构成DAG图，并流转任意Java/Scala数据结构。因此，不仅目前能够用于构建DAG数据流，而且具有潜在的任意粒度的DAG任务调度的潜力，可基于一个daph-core，统一任务开发与任务调度，实现一体化的可视化任务开发与任务调度平台。
- 简单：概念简单，配置简单
- 基于开源计算引擎，不引入新的复杂概念
- 节点配置简单，比如daph-spark节点配置项，与Spark配置项几乎完全一致，不增加学习开销。
- 强大：架构强大，功能强大
- 架构层面具有多层环绕运行体系，可定制任意Job级/DAG级/节点级/方法级功能，比如节点数据预览功能、节点监控功能、前置后置SQL功能。目前所有节点均已支持前置后置建表功能，daph-spark所有节点已支持前置后置SQL功能
- daph-spark仅有5个连接器、6个转换器，却已支持44种数据源的流批读写，且能随时扩充更多数据源；已支持对单表的map、filter、sql处理，对多表的join及任意复杂sql处理；且支持spark能支持的任何catalog
- daph-flink仅有2个连接器、1个转换器，却已支持任何flink-sql支持的数据源的流批读写；已支持对单表与多表的任意复杂sql处理；且支持flink能支持的任何catalog。
- 聚焦：聚焦于可视化配置化的数据集成与数据处理，聚焦于简化开源计算引擎的使用，不增加学习开销。
- 流转任意数据结构：可流转任意JVM数据结构，比如Java/Scala List、Spark DataFrame、Flink DataStream。
- 支持多种计算引擎：可引入任何基于Java平台或具有Java客户端的数据计算组件作为数据流底层数据计算引擎，比如Java/Scala/Spark/Flink，等等。
- 快速扩展节点：可方便地扩展与部署具有任意逻辑的节点，比如扩展新的连接器节点，以支持读写新的数据库类型；比如扩展新的转换器节点，以便引入特定数据处理逻辑处理数据。只需要完成以下三点，即可完成：
1）实现一个配置接口与一个功能接口
2）将扩展的节点对应的jar放在服务器目录
3）json文件中配置扩展节点信息
对比业界类似软件
Daph：
- 既能用于数据集成，又能用于复杂的数据处理
- 极致通用的DAG模型，能够流转任意JVM对象，引入任意符合Spark/Flink编程模型的计算引擎
- 不重复造轮子，专注于简化开源计算引擎的使用，配置项几乎与开源计算引擎一一对应
- 完美运用开源计算引擎的各项能力，包括且不限于流批处理能力、catalog能力、sql能力
- 能够及时从开源计算引擎的生态系统中获益
- 比如Spark，一旦新出现一种数据库连接器，在Daph中只需要在pom.xml中添加依赖，就能立刻使用
| 对比维度 | Daph | SeaTunnel | StreamSets | StreamX | Kettle | Chunjun |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 通用性 | 高 | 低 | 低 | 低 | 低 | 低 |
| 易用性 | 高 | 中 | 高 | 高 | 高 | 中 |
| 开源 | 是 | 是 | 否 | 是 | 是 | 是 |
| 数据结构流转能力 | 所有JVM对象 | Dataset[Row]/DataStream[Row]/Zeta数据结构 | 无 | 无 | 无 | 无 |
| 计算引擎接入能力 | 任意符合Spark/Flink编程模型的计算引擎 | Spark/Flink/Zeta | Spark | Spark/Flink | Java | Flink |
| 流水线模型 | DAG | 线 | DAG | 点 | DAG | 线 |
| 功能扩展性 | 高 | 中 | 低 | 中 | 低 | 中 |
| 学习成本 | 低 | 高 | 高 | 中 | 中 | 中 |
| 开发成本 | 低 | 高 | 高 | 中 | 高 | 中 |
| 运维成本 | 低 | 高 | 低 | 中 | 低 | 中 |
架构模型
数据流模型
Daph的数据流模型是DAG数据流模型，如下图所示：
例如一个数据集成与数据处理综合场景，如下图所示：
- 输入是一张MySQL表、一张Hive表，一张Oracle表
- 处理逻辑包含map、join、sql、自定义复杂逻辑
- 输出是一个Hudi表、一个Doris表、一个HBase表
运行模型
Daph通过节点包裹代码片段，将节点连成一个DAG图，并最终将DAG图形成一个完整的应用程序。
- 一个DAG图就是一个完整运行逻辑，比如当使用Spark作为底层计算引擎，一个DAG图就是一个完整的Spark应用程序。
- 一个DAG图中可以同时包含Java节点、Scala节点、Spark节点，也可以同时包含Java节点、Scala节点、Flink节点，但不能同时包含Spark与Flink节点。
- 底层计算引擎决定了应用程序的类型。
JVM引擎对应的就是原生Java/Scala应用程序；
Spark引擎对应的就是Spark应用程序；
Flink引擎对应的就是Flink应用程序。
Daph运行模型如下图所示：
部署模型
Daph目前的部署模型非常简单，
- daph-jvm，就是部署原生java程序
- daph-spark，就是部署spark应用程序
- daph-flink，就是部署flink应用程序