張月圓

（內(nèi)蒙古電力營銷服務與運營管理中心，呼和浩特 010020）

現(xiàn)代企業(yè)對于業(yè)務時效性的要求不斷提高，一些業(yè)務甚至要做到實時響應。隨著時代的發(fā)展，傳統(tǒng)的由上至下的數(shù)據(jù)倉庫只能做到對數(shù)據(jù)的快速響應，而無法對業(yè)務做出快速響應，因此有必要對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫模式進行革新，創(chuàng)建起一套分層式、分布式的數(shù)據(jù)倉庫架構，能夠同時對數(shù)據(jù)和業(yè)務做出快速響應。此外，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化管理，提高數(shù)據(jù)的使用質(zhì)量，需要將異構的、分散的數(shù)據(jù)列入統(tǒng)一的標準數(shù)據(jù)庫中，在此基礎上建立起規(guī)范實用的數(shù)據(jù)倉庫。本文分析了某化工類科技數(shù)據(jù)庫，其中存儲了不同格式的文本數(shù)據(jù)，包括XML、EXCEL 等，整體的數(shù)據(jù)存儲量龐大，由于數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)存儲方式存在顯著差異，導致數(shù)據(jù)庫無法對業(yè)務變更進行適應，最終影響了集成后數(shù)據(jù)的質(zhì)量。受到數(shù)據(jù)異構性的影響，高度集成的數(shù)據(jù)庫正面臨數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)重復、數(shù)據(jù)格式紊亂、數(shù)據(jù)不統(tǒng)一等多重問題?；诖耍疚膭?chuàng)建了一種基于云計算的元數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)，引用ETL抽取技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的提取、轉換及加載。

1 基于大數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)管理整體架構

在大數(shù)據(jù)時代，各種類型的數(shù)據(jù)量激增，由此造成了數(shù)據(jù)價值密度低的問題，這對于數(shù)據(jù)處理速度提出了更高要求，才能滿足現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)應用需求。著眼于化工類科技數(shù)據(jù)的管理問題，本文建立起基于大數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)管理架構，展示如下圖1：

圖1 元數(shù)據(jù)管理整體架構Fig.1 Overall architecture of metadata management

根據(jù)上圖1，元數(shù)據(jù)管理架構包含4 個層次，即異構原始數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)中轉區(qū)、數(shù)據(jù)存儲以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計可視化展示。構建數(shù)據(jù)倉庫的初衷是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，在應用中表現(xiàn)出“面向主題、高度集成”的特征，并且二者之間具有內(nèi)在邏輯，即數(shù)據(jù)集成是為了更好地實現(xiàn)主題查詢，可視化的查詢及分析結果能夠更好地指導決策。

把ETL流程細分為小粒度的執(zhí)行區(qū)間，能夠顯著改善異構數(shù)據(jù)集成后的數(shù)據(jù)質(zhì)量?；谠撍枷耄疚脑诔槿?、轉換、加載階段建立對應的元模型。其中，利用ETL 模型對數(shù)據(jù)集成過程中的不同階段進行處理，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)加載的獨立運作；在引用映射機制以后，在數(shù)據(jù)抽取過程中打破源數(shù)據(jù)的異構性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)集成操作創(chuàng)造條件，有利于實現(xiàn)批量處理的目的。利用Hadoop分布式處理技術進行數(shù)據(jù)處理，采用分布式的處理方式替換集中式的處理方式，不僅大幅提高了數(shù)據(jù)處理效率，而且顯著縮減了資源耗費。在持久化業(yè)務數(shù)據(jù)模型的支撐下，在標準化的數(shù)據(jù)存儲結構下，可以對集成后有價值的數(shù)據(jù)進行快速分析。采取分層管理的策略，數(shù)據(jù)倉庫以分步作業(yè)的方式進行運作，各層擁有簡明的處理邏輯。

2 元模型結構的設計和映射規(guī)則描述

在ETL流程中增加了抽取元模型、轉換元模型和加載元模型，三個模型應用共同的元數(shù)據(jù)，抽取環(huán)節(jié)、轉換環(huán)節(jié)、加載環(huán)節(jié)之間存在關聯(lián)。

2.1 抽取元模型

在對元數(shù)據(jù)進行抽取過程中，包含多種不同類型的表格。因此，基于以上的分析認為，將元模型的多數(shù)據(jù)源抽取邏輯設計為如圖2所示。

圖2 抽取元模型流程Fig.2 Extraction metamodel process

2.2 轉換元模型

如下圖3展示了元數(shù)據(jù)轉換流程，即利用數(shù)據(jù)表字段關聯(lián)表實現(xiàn)抽取。元模型抽取后，數(shù)據(jù)表描述表與抽取后數(shù)據(jù)字段描述表的關聯(lián)，繼而確定抽取數(shù)據(jù)范圍，并將數(shù)據(jù)用于轉換。目標庫中的表字段與源數(shù)據(jù)庫抽取后的表字段在字段屬性、存儲格式等方面存在差異，舉例來說，在源數(shù)據(jù)庫中，利用存儲數(shù)據(jù)“01、02”來表示人員性別“男、女”，而在目標庫中，則利用存儲數(shù)據(jù)“1、2”來表示人員性別“男、女”；在源數(shù)據(jù)庫中，利用“aa、ab”來表示單位類型“企業(yè)、高?！?，而在目標庫中，則利用“AA、AB”來表示“企業(yè)、高?！?。對此，在數(shù)據(jù)轉換過程中需要引用映射轉換機制，其實現(xiàn)過程是：利用數(shù)據(jù)轉換關聯(lián)表調(diào)取數(shù)據(jù)轉換函數(shù)描述表中的數(shù)據(jù)轉換函數(shù)，基于數(shù)據(jù)轉換映射規(guī)則實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉換，利用轉換關聯(lián)表把數(shù)據(jù)字段信息轉錄于轉換后數(shù)據(jù)字段描述表和轉換后數(shù)據(jù)表描述表之中，以供數(shù)據(jù)加載之需。

圖3 元數(shù)據(jù)轉換流程Fig.3 Metadata conversion process

2.3 加載元模型

加載元模型的過程如圖4 所示。通過圖4 的接在，如增加了字段，則表明加載成功，如沒有則表示加載不成功。

圖4 元數(shù)據(jù)加載Fig.4 Metadata load

2.4 映射規(guī)則的定義與描述

結合科技資源管理數(shù)據(jù)庫的特征，首先確立庫級映射、表級映射、字段級映射等3層映射規(guī)則，然后在此基礎上設定映射關系R=( )S,A,U，其中，S、A依次表示源庫模型和目標庫模型下的各個實例組合，U表示＜S,A＞內(nèi)部存在的算法公司、邏輯規(guī)則等。

1）庫級映射：Ra表示目標庫，Rs表示源庫，設定二者之間存在對應關系Lr。

2）表級映射：Ta表示目標庫中的數(shù)據(jù)表，Ts表示源數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表，設定二者之間存在對應關系Lt。

3）字段級映射：X表示源表Ts中的字段集合，Y表示目標表Ta中的字段集合，并且X 字段集合中的字段xk基于特定規(guī)則f而對應于Y 字段集合中的字段yl，這種對應關系表示為f(xk,yl)。

結合上述科技資源的屬性，然后再明確函數(shù)f在映射過程中的規(guī)則：

1）清洗函數(shù)的映射規(guī)則為：刪除Ts源表中xi字段中的無用字段；

2）字段類型轉換函數(shù)映射規(guī)則。在確定字段級別之間映射關系后，針對不同表中yi與xi的字段類型差異，需對字段的類型進行轉換。

3）字段存儲格式轉換函數(shù)映射規(guī)則：在明確字段級映射關系之后，考慮到Ta目標表中yj字段集合的字段存儲格式與Ts源表中xi段集合的字段存儲格式存在差異，因此有必要轉換字段存儲格式。

映射規(guī)則反映了不同數(shù)據(jù)之間的映射關系，并以元數(shù)據(jù)的形式進行存儲。舉例來說，要想集成一批數(shù)據(jù)，首先要設定映射規(guī)則，然后匹配于存儲在元數(shù)據(jù)庫中的映射模板，若二者一致，即可繼續(xù)推進，若二者不一致，需要解析后再存儲。由此，針對映射規(guī)則的定義，其本質(zhì)是對元數(shù)據(jù)進行修訂描述的過程。下圖5展示了映射規(guī)則元模型的構造，具體包括：映射規(guī)則信息表、函數(shù)參數(shù)信息表、庫級映射信息表、字段與映射規(guī)則關系表、表級映射信息表、清洗轉換函數(shù)信息表、字段級映射信息表，它們囊括了設定映射規(guī)則所需的各種信息，同時也包含了映射轉換函數(shù)的相關信息。

圖5 映射規(guī)則架構Fig.5 Mapping rule architecture

3 試驗驗證

化工科技類資源管理數(shù)據(jù)的類型多樣，涉及任務書、申報書等，不僅整體的數(shù)據(jù)體量龐大，而且不同數(shù)據(jù)采用了不同的存儲格式，為了更好地服務于科技資源管理數(shù)據(jù)集成業(yè)務，需要構造元模型并確立庫、表、字段映射關系，同時遵循統(tǒng)一規(guī)范進行數(shù)據(jù)存儲?？紤]到源數(shù)據(jù)的異構性，必須對源數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、字段格式轉換、字段類型轉換等處理，從而為數(shù)據(jù)集成做好準備。旨在檢驗基于元模型控制的ETL模型以及相應映射規(guī)則對于改善集成數(shù)據(jù)質(zhì)量的效果，本節(jié)將之與ETL 集成模型進行對比，并從完整性、有用性、準確性、時效性等4個方面對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行評估。下圖6展示了不同模型在清洗階段的數(shù)據(jù)有用率，根據(jù)結果看出，基于元模型的ETL抽取得到的數(shù)據(jù)有用率要明顯高于傳統(tǒng)的ETL抽取方式。

圖6 數(shù)據(jù)有用性對比圖Fig.6 Comparison of data usefulness

從理論上來講，本文研究工作足以批量構建ETL流程，有能力對海量數(shù)據(jù)進行批量處理，從而更好地滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下的應用需求。為了對此進行檢驗，通過實驗方法測試了元模型控制的ETL 模型在10MB、100MB、200MB、500MB 數(shù)據(jù)量下的集成效率，并與傳統(tǒng)ETL集成模型進行比對。

圖7 集成效率對比Fig.7 Comparison of integration efficiency

4 結語

基于傳統(tǒng)的ETL模型，文章在原框架下創(chuàng)新性地新增了元模型，同時界定了相應的映射規(guī)則，這不僅達成了數(shù)據(jù)集成功能，而且顯著改善了集成后的數(shù)據(jù)質(zhì)量，加快了數(shù)據(jù)的抽取轉換速度。另外，構造的元數(shù)據(jù)工具和映射規(guī)則解析器，能夠為批量構建ETL流程提供支撐，這不僅解放了人力，而且適應于大數(shù)據(jù)處理業(yè)務。由于筆者學識有限，本文研究尚有值得深化之處，比如，數(shù)據(jù)倉庫架構在其他領域的應用，元數(shù)據(jù)模型工具的改進等。