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数据集中管理平台
前提分析
1.什么类型的数据
2.数据的获取方式
3.抽取任务(频度、调度、支持分布式、可视化、任务管理等)
4.数据转换(可配置、多线程并发处理)
5.数据存储(分布式存储)。
6.数据异常处理(支持任务重新抽取)
7.多级分布式采集。
8.数据有效性校验
模型抽象
数据源管理子系统
元数据管理子系统
任务调度子系统
转换流程设计子系统
海量数据存储子系统
模型解析
1.数据源管理模块
数据类型管理
RDBMS Table
XML
Text File
CSV
Office Doc(Excel、Word等)
Hadoop
其他大数据存储系统
WebService
数据获取方式(Http、FTP、JDBC、ODBC、OCI、TCP/IP)
模型解析
2.任务调度系统(可分布式)
配置调度日历
任务可视化管理
任务启动、暂停、重启、终止
任务分布式运行
3.转换流程设计系统(支持多线程处理)
可视化流程编辑模块
流程发布模块
支持ETL各种转换
对接各种数据源
支持异常处理
模型解析
4.海量数据存储系统
支持海量数据存储
支持分布式、高容错、高可用性
支持数据快速访问
5.元数据管理子系统
元数据可视化管理
元数据有效性校验
数据质量评估报告
谢谢观赏
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