多源异构数据源融合怎么做!一文解读(1)

随着数字化、网络化、智能化的时代发展，企业所面临的数据来源越来越广泛和复杂，包括关系型数据库、非关系型数据库、API接口、传感器数据、社交媒体等。这些数据源产生的数据具有不同的格式、结构和语义，这是多源异构数据源的特点也是数据融合的巨大难点。

一、什么是多源异构数据源

多源异构数据源是指来自不同来源、不同格式、不同结构、不同语义描述的数据集合。这些数据源可以是各种类型的数据，如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、API接口、传感器数据、社交媒体等。这些数据源具有不同的数据格式、数据类型和语义描述，因此需要进行特殊的技术处理和整合，才能实现数据的统一管理和分析。简单来说，多源异构数据源就是由多种不同类型、不同结构的数据来源组成的数据集合。

二、多源异构数据源的种类

多源异构数据的种类繁多，特点各异。下面介绍一下多源异构数据的一些常见种类：

1. 数据库数据

如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，以表格形式存储结构化数据。还有 MongoDB、Cassandra 等，以文档、键值对、列族或图形形式存储半结构化或非结构化数据。

2. 文件数据

如 CSV、TXT 这样的文本文件，通常存储结构化或半结构化数据。层次结构的数据格式，适用于存储和交换复杂数据的XML文件。还有JSON 文件这种轻量级的数据交换格式，常用于 Web 应用和 API。

3. 多媒体数据

图像：JPEG、PNG 等格式的静态图像数据，通常用于视觉识别和分析。

音频：音频文件（如 MP3、WAV），可用于语音识别、音乐分析等。

视频：视频文件（如 MP4、AVI），可用于视频监控、内容分析等。

4. 社交媒体数据

社交网络：来自社交平台的帖子、评论、点赞等信息，具有非结构化特征。

5. 爬虫数据

Web 数据：通过网络爬虫技术收集的网站数据，通常是不规则、动态的网页内容。

6. 传感器和物联网数据

传感器数据：从 IoT 设备收集的实时数据，包含多种格式，例如温度、湿度等。

日志数据：来自设备、服务器和应用程序的日志文件，通常用于监控和分析。

7. 企业业务数据

CRM 数据：客户关系管理系统中的客户信息、销售记录等。

ERP 数据：企业资源规划系统中的财务、库存、供应链等数据。

8. 公开数据

开放数据集：政府机构、科研机构等发布的公共数据集，通常为结构化或半结构化。

数据共享平台的数据：一些平台上共享的数据集，涵盖各种领域。

9. 实时数据流

流式数据：实时传输的数据流，例如金融市场数据、在线交易数据等，具有高频更新的特性。

三、多源异构数据源融合

对于多源异构数据源融合的处理通常涉及到数据清洗、转换和整合等多个环节，以应对不同源头数据的格式、结构、语义等方面的差异，最后将其同步到数据库中。

这些步骤看起来并不复杂，但由于多源异构数据在格式、结构、语义等方面的差异，导致处理起来相当麻烦。所以使用数据整合和ETL（Extract, Transform, Load）工具处理成了主流选择。

四、使用ETLCloud进行多源数据融合

1.数据源选择

选择需要同步的数据源种类，这里我们使用文本文件，mysql数据表和api返回数据作为数据源来演示。

2.数据转换和同步

具体流程如下，使用文本文件读取组件，Restful API输入和库表输入组件，完成数据源读取，使用多流union组件合并数据，网关组件控制分支的并行执行，数据清洗转换组件对数据进行处理，最后通过库表输出同步到目标库中。

文本文件读取组件配置：

选择要读取的文本文件

选择文件内容的解析方式。

Restful API输入组件配置：

这里主要配置基本属性和输出字段，其他配置可以根据自己的api要求处理。这里没有演示出来的其他配置均为默认配置。

基本配置：主要配置调用的api url以及返回的数据行所在字段和数据格式。

输出字段配置：选择需要从api中输出的字段。

库表输入组件配置：

基本属性：

配置数据源和需要读取的表book

Sql语句配置，从book表中读取70001到80001之间的数据。

输入字段配置：

多流union合并组件配置：

基本属性，选择三个数据源所在节点

合并字段：

数据清洗转换组件配置：

基本属性：

清洗规则：

选择数据字段id，通过绑定规则对数据进行清洗转换。这对bookmoney，createtime字段分辨绑定了金额转换和时间转换规则。

过滤条件：

将bookmoney大于100的数据过滤出来，对这部分的数据进行清洗转换，其他的数据不做处理，依旧输出。

库表输出组件配置：

选择需要同步的目标表和表所在的数据源

选择输出方式，选择合并后批量。

3.流程运行结果

结语

多源异构数据源的融合是一个错综复杂的任务，需要系统性的方法和技术。而ETLCloud通过可视化的，明晰的方式，简化了数据清洗、整合、转换和管理流程，有效实现多源异构数据的整合，为更深层次的数据分析和应用提供有力支持。是多源异构数据融合工具的不二选择。