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操作场景
数据接入平台（DataHub）是腾讯云上的数据接入和处理平台，一站式提供对数据的接入、处理和分发功能。数据在互联网业务中至关重要，而数据接入上报是整个链路中，介于数据产生和计算、存储、分析的桥梁，简单高效的数据接入是至关重要的。我们在业务经常有一些数据(业务指标、流程信息、监控信息等)需要上报到后台进行存储、分析、计算、搜索。其处理链路通常如下：
在经典数据上报架构中，通常需要有如下几个步骤：
1. 搭建/购买存储引擎，用来存储上报的数据。
2. 开发部署数据接收的 Server、定义 API、运行服务。
3. 定义客户端和服务端的接口协议、鉴权等信息
4. 客户端根据协议信息编写相应的代码完成数据上报。
在这四步中，Server 端的工作量是最大的，需要考虑代码逻辑开发、Server 本身扩缩容和稳定性、下游存储的扩缩容和稳定性等，而当数据量大时，Server 端问题会更加明显，需要消耗大量的人力物力来进行维护。但这部分工作通用性很高，DataHub 希望可以满足这种场景，提供稳定、弹性、高可靠、高吞吐的数据接入服务。
运行原理
DataHub 提供了 Java、Python、GoLang、PHP、NodeJs、C++、.Net 等各语言的 SDK 来方便客户端进行数据上报。通过3步即可将数据上报到存储引擎中，例如 Kafka（后续会支持 RocketMQ，Pulsar，RabbitMQ，CMQ 等多种消息队列）。具体步骤如下：
1. 在 DataHub 控制台创建接入点。
2. 通过 SDK 上报数据。
3. 数据查询。
操作步骤
1. 在 DataHub 控制台创建接入点。可参见 HTTP上报 创建接入点。
2. 通过 SDK 进行数据上报。使用步骤可参见 数据上报 SDK。
3. 数据查询。当数据上报到 DataHub 后，可以实时查询消息内容，详情请参见 消息查询。
数据赋能
当通过 DataHub 简单快速的完成数据接入后，如何让数据产生价值才是最重要的事情。DataHub 提供的两个核心功能：
数据处理
DataHub 提供了简单的数据 ETL 引擎，提供了可以满足大部分数据清洗需求的处理引擎，对数据进行简单的格式化和处理，以便进行后续的使用。
数据流出
当完成数据处理后，DataHub 可以满足以下多种场景的数据处理需求：
实时搜索： 当需要对数据进行搜索时，可以将数据流式实时导出到：Elasticsearch、CLS 等搜索服务进行实时搜索。
OLAP 分析：让需要对数据进行分析时，可以将数据流式实时导出到 ClickHouse、TDW 等引擎进行分析。
持久存储：当需要对数据进行持久存储时，可以将数据流式实时导出到 HDFS、COS 等持久化引擎进行存储。
流计算：当业务需要通过自定义代码处理数据时，可以通过标准的 Kafka 协议，使用 FLink、Spark、各语言代码对数据进行处理。
至此，数据经过数据上报、接入、处理、流出四个环节后，简单快速的满足通用的数据上报、分析类需求，用极低的成本让数据体现出价值。
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