基于ETL技术的多源异构数据融合方法研究

摘要

在多源大数据融合阶段处理历年异构的数据时，涉及到多指标和多维度的问题，需要清洗、转换、映射和对齐等操作。相关数据处理工具和方法逐步涌现，但仍难以解决大量数据的交叉融合问题。为此，研究了基于ETL技术的多源异构数据融合方法，分析了常用的ETL工具和数据融合技术，包括数据抽取、转换、加载工具以及数据处理算法。分析了面向灵活需求、业务交叉较多和实时数据流场景时，遇到的数据源异构、数据结构差异、数据更新频率困难等问题，并从模块化设计、逻辑和参数分离、标准化构件库、轻量级JSON格式的配置文件等方面研究了ETL工具模块化扩展和构件重复使用的方法，以便更好地处理大规模异构数据。解决了多源大数据融合阶段的交叉融合问题，对提高数据处理效率、确保数据质量以及支持更深入的数据分析和决策具有重要意义。

关键词

教育统计 / 数据挖掘 / 转换-抽取-加载 / 软件工程