張運濤 鞏華倫 徐召陽

摘要：隨著信息化的不斷發(fā)展，各行各業(yè)已開發(fā)了眾多計算機信息系統(tǒng)積累了大量的基礎數(shù)據(jù)。然而，由于系統(tǒng)建設時期，開發(fā)部門、所使用設備、技術發(fā)展階段和能力水平的不同，造成了數(shù)據(jù)存儲分散和過量的數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)不一致性的問題，使得對數(shù)據(jù)資源難以高效的利用，管理層無法快速從海量數(shù)據(jù)中獲得有效的決策數(shù)據(jù)支持。因此如何有效的數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)抽取，整合不同來源的基礎數(shù)據(jù)是當前我們需要解決的主要問題。

關鍵詞：海量數(shù)據(jù)；決策；spark；數(shù)據(jù)抽取

背景

隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加各企業(yè)對如何實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的收集存儲抽取整合為一體系統(tǒng)需求比較強烈，因為海量的數(shù)據(jù)只有合理有效的被利用才能發(fā)揮出數(shù)據(jù)本身的最大價值，為了能夠準確快速高效的為企業(yè)管理者提供決策支撐，解決數(shù)據(jù)源分散、數(shù)據(jù)冗雜等特點，并對海量數(shù)據(jù)集整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時可視化查詢和關聯(lián)查詢，解決實際需求，解決數(shù)據(jù)整合的繁瑣，加快企業(yè)業(yè)務效率。

系統(tǒng)架構設計

基于spark的數(shù)據(jù)抽取整合決策分析系統(tǒng)一個基于數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，主要是面對數(shù)據(jù)源異構，缺乏規(guī)范的處理方法和經驗的數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)，可以通過本系統(tǒng)可以達到將不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)庫中多個相似的數(shù)據(jù)表整合為一個數(shù)據(jù)表的過程，可以將雜亂的海量數(shù)據(jù)進行抽取統(tǒng)一化整理，提高數(shù)據(jù)整合的效率。通過本系統(tǒng)可以查看整合后數(shù)據(jù)的來源保證數(shù)據(jù)的可靠性；此外自動聚類算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)表和數(shù)據(jù)表之間關系的分析，在我們查詢表的數(shù)據(jù)同時是可以查看到哪些表是相關聯(lián)的。

本系統(tǒng)主要的功能分為以下幾個：

（1）數(shù)據(jù)收集：收集不同系統(tǒng)，平臺，時期產生的多源異構數(shù)據(jù)。系統(tǒng)需要實現(xiàn)對數(shù)據(jù)表的管理包括創(chuàng)建刪除修改基本操作，字段整合，數(shù)據(jù)遷移。根據(jù)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)處理的時效性可將數(shù)據(jù)據(jù)歸集分成離線和實時兩種。對于離線的數(shù)據(jù)集，采用DataX工具來進行異構數(shù)據(jù)源的同步。而對實時數(shù)據(jù)的處理，采用的是Kafka來進行實時數(shù)據(jù)的對接。Kafka每秒可以處理幾十萬條消息，它的延遲最低只有幾毫秒，每個topic可以分多個partition，consumer group 對partition進行consume操作。Kafka集群支持熱擴展，可以收集各種服務的日志。其作為中間件不僅可以對消息起到緩存作用，并可以對實時計算提供源源不斷的數(shù)據(jù)。對無論何種方式收集來的數(shù)據(jù)，我們都需要驗證數(shù)據(jù)的合法性，準確性，防止數(shù)據(jù)傳輸收集過程中被篡改。在我們對數(shù)據(jù)集進行存儲時，要加上元數(shù)據(jù)的標識，包括數(shù)據(jù)的來源，數(shù)據(jù)的安全級別以及其他必要的屬性，以便后期的數(shù)據(jù)檢索和管理。

（2）數(shù)據(jù)處理：對于收集到的原生數(shù)據(jù)不可避免的會存在數(shù)據(jù)格式無法滿足數(shù)據(jù)處理要求的情況，需要對這些數(shù)據(jù)集進行處理轉化為所需的較為規(guī)整的數(shù)據(jù)。主要包含數(shù)據(jù)的標準化，清洗與整合操作。對于離線數(shù)據(jù)主要是定時批量去統(tǒng)計數(shù)據(jù)。而對與實時數(shù)據(jù)的處理采用的是Spark Streaming，其本身具有低延遲高性能 容錯性等特點可以較好的滿足數(shù)據(jù)實時處理要求。

（3）數(shù)據(jù)的存儲和安全：大數(shù)據(jù)一重要問題是保證數(shù)據(jù)的存儲和安全，本系統(tǒng)根據(jù)業(yè)務應用的需求，構建了一套具有高可擴展性，數(shù)據(jù)處理能力的多元異構數(shù)據(jù)存儲中心，包含海量分布式文件系統(tǒng)，非關系型數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)以數(shù)據(jù)為中心數(shù)據(jù)安全則是重中之重，可以從訪問控制，數(shù)據(jù)保護，網(wǎng)絡安全，和事件監(jiān)控四個方面保護數(shù)據(jù)安全。

業(yè)務流程分析設計

主要的業(yè)務流程為開始創(chuàng)建數(shù)據(jù)表，即基礎表信息的創(chuàng)建；然后為數(shù)據(jù)表添加映射，該映射為原始數(shù)據(jù)表與整合數(shù)據(jù)表之間的映射，映射的目的是進行整合數(shù)據(jù)表的準備工作；然后將字段按照映射進行整合，將整合后的數(shù)據(jù)表按照字段基礎屬性創(chuàng)建實體表，并將原先的數(shù)據(jù)按照整合字段與字段之間的映射關系遷移到所創(chuàng)建的實體整合表中；其次對所遷移的數(shù)據(jù)進行一致性檢測，檢測并去除格式不符或一致的數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)標準輸出，以下是主要的業(yè)務流程圖2-1。

Spark計算框架

Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的并行框架，擁有Hadoop Mapreduce所具有的優(yōu)點，但不同的是，其中間結果可以保存在內存中，從而減少了讀寫HDFS文件的次數(shù)，因此會具有較快的處理速度。Spark提供了量的的庫，開發(fā)者可以在一個應用程序中無縫組合使用這些庫，具有更通用性。對于本系統(tǒng)來說，主要使用的是Spark Streaming，核心思想是將Stream數(shù)據(jù)分成小的時間片段，以類似batch批處理的方式來處理這小部分數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時的計算處理。

平臺系統(tǒng)架構

本系統(tǒng)利用 Kafka 和 Spark Streaming 框架設計的分布式流數(shù)據(jù)處理平臺的系統(tǒng)架構如圖所示，包括數(shù)據(jù)接收部分、Kafka 消息訂閱系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理程序、以及數(shù)據(jù)存儲部分。通過對數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)的設計與開發(fā)，對數(shù)據(jù)整合知識認識更深入，以及數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)在今后企業(yè)管理中的必要性，數(shù)據(jù)整合也需要不斷去深入挖掘數(shù)據(jù)進行對數(shù)據(jù)的利用。分析數(shù)據(jù)間的關聯(lián)、內容等特性。對于數(shù)據(jù)的安全和完整性，所有的企業(yè)都是尤為重視的，面對大的數(shù)據(jù)量和多種類的數(shù)據(jù)類型，要完善對數(shù)據(jù)的維護，使數(shù)據(jù)更具有安全性和權威性。

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