前言
什么是数据API？
将离线数据、汇总数据等通过大数据手段进行处理、加工过的数据，通过 API 的形式呈现给业务系统。统一的可视化数据API平台则是解放业务开发频繁与大数据交互，进而提升开发效率。
简言之，大数据API为各业务系统提供可视化web接口配置管理和数据输出服务，是大数据对外进行数据输出的主要方式之一。
通过简单、便捷的参数配置，一分钟“零代码”就可以生成API，帮助各业务线搭建便捷的数仓服务出口，实现数据应用价值最大化
可视化数据API平台
原理
- 大数据组件处理数据，并存储到 hive 表
- 提供配置化的平台，配置API，由业务接入方发起API参数、接口地址、源数据表、字段映射、数据存储方式等
- 数据API平台根据配置，将大数据（这里是 hive）数据同步到指定表结构（比如 mysql，因为查询快）
- 业务方直接调用大数据API获取数据即可
核心模型
大数据API为各业务系统提供可视化web接口配置管理和数据输出服务，是大数据对外进行数据输出的主要方式之一，大部分场景下大数据存储在 Hive 表。
对于Hive数据API而言，由于直接去hive表里取数据比较慢，系统会将hive里的数据导入到 mysql来提高速度，所以Hive数据 API 实际访问的是 MySQL（常见的方案也可以导入 Hbase）。
对于MySQL类型API而言，其配置过程实质上是上对其SQL模板的配置，通过解析请求参数，完成SQL实例的构造，并将查询到的数据返回给调用方。
系统架构
核心架构
- 配置管理
- 数据同步层
- 数据查询服务
- 稳定性保障
整个系统主要分为API配置管理平台和数据查询服务两部分，前者主要负责API的配置和管控，后者则是用户调用API时实际访问的服务。
按照真实数据源的不同，可以提供多种类型的API，适用于不同场景下的数据需求。
除此之外，还能通过简单的配置实现对内部其他服务的代理，作为网关为其提供统一鉴权、流控，并共用同一套接入标准开放给外部。
将传统的开发模式予以配置化、线上化，将API的整个生命周期纳入管控，不仅能极大提升研发效率，对利于流程管控和安全审计。
可支持能力
(1)、限流策略：平台可以采用 appKey+URI 进行限流，这样可以为不同业务方对于同一API的访问按重要程度分配配额。支持对 qps 的快速控制
(2)、支持跨应用访问，用户可以在配置平台对其他人创建的API进行申请，通过以后便可以通过自己的appKey调用其他人创建的API
(3)、支持持续迭代，API可以支持快速配置，原表新增字段可以进行快速同步
(4)、供每个API的多维度调用信息展示和整个服务的实时监控大盘，方便用户了解API的健康状态，并对异常API进行快速定位和诊断
数据同步层
为了提高性能，MySQL会将表的索引装载到内存中，InnoDB buffer size 足够的情况下，其能完成全加载进内存，查询不会有问题。
但是，当单表数据到达某个量级的上限时，导致内存无法存储其索引，使得之后的 SQL 查询会产生磁盘 IO，从而导致性能下降。
对于千万级大表，我们是不建议直接在此之上构建MySQL类型API的，但是实际工作中，这种场景并不能完全避免，这种情况下，则需要更加关注SQL的性能、数据表拆分等。
小结
通过可视化的数据同步API平台，可以方便的使用大数据处理后的数据，主要有以下几点：
- 配置化管理：通过配置文件或界面，业务方可以灵活定义数据同步的细节，减少对技术细节的依赖。
- 任务调度与自动化：使用调度工具自动化数据同步过程，确保数据的及时性和一致性。
- 数据转换与清洗：在数据同步过程中，确保数据的格式和质量符合业务需求。
- API设计：提供统一的接口，简化业务方的数据访问流程。
