基于SeaTunnel的海量物联数据集成方法.pdf

2023 年 8 月基于的海量物联数据集成方法薛香鹏袁卫光前袁赵成文袁曾晶袁张笑岩（深圳市国电科技通信有限公司，广东 深圳 518109）【摘要】随着电力物联网平台的建设与发展袁平台需要与用采系统前端进行集成袁以实现设备档案管理尧设备接入管理尧监测尧容器管理尧应用管理尧告警管理等功能袁并且与营销应用商店的集成需求也越来越多遥 然而袁 也存在多数据源海量物联数据的集成和存储转换等亟待解决的难题遥 针对这一问题袁 提出了一种基于SeaTunnel 的海量物联数据集成方法遥 通过分析物联业务系统数据设计规范以及多数据源的构成袁选择最合适的集成方法遥 实验结果表明袁该方法具有较好的性能和适用性袁并且与其他数据集成工具进行对比分析后也得到了验证遥【关键词】数据集成曰物联数据曰SeaTunnel曰数据源【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）08-0046-030 引言数据集成是将不同来源的数据进行整合和分析的过程1。随着数据量和数据来源的增加，数据集成变得越来越复杂和困难。现有的数据集成方法通常存在一些问题，如数据不完整、数据格式不一致、数据冗余等。这些问题会导致数据质量下降，降低数据集成的效果和价值。为了解决这些问题，本文提出了一种名为 Sea谣Tunnel 的新方法。SeaTunnel 使用先进的技术和算法，包括数据挖掘、自然语言处理、机器学习等，能够很好地解决数据集成的问题。本文将介绍 SeaTunnel的工作原理和优势，并通过实验和案例研究来验证其有效性和可行性。1 SeaTunnel 物联数据集成简介1.1 SeaTunnel 简介SeaTunnel 首先从不同的数据源中收集数据。这些数据源可以是结构化数据，如数据库、电子表格等，也可以是非结构化数据，如文本、图片、音频等。SeaTunnel 使用先进的技术和算法收集各种类型的数据，包括网络爬虫、应用程序编程接口（applicationprogramming interface,API）、数据抓取等2。收集到的数据通常会包含噪声、冗余和错误。SeaTunnel 使用数据清洗技术来清理和去除这些问题。数据清洗包括数据去重、数据纠错、数据标准化、数据转换等3。SeaTunnel 使用自动化工具和算法来完成这些任务，以提高数据质量和准确性。数据集成是整合和分析不同数据源数据的过程。SeaTunnel 使用机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术来进行数据集成4。这些技术可以自动匹配、映射和转换数据，以生成一个统一的数据集。SeaTunnel 还可以根据用户定义的规则来定制数据集成过程，以满足不同的需求。数据分析是将数据转化为有用信息的过程。SeaTunnel 使用数据分析算法来处理和分析数据，以发现隐藏在数据背后的模式和趋势。这些算法包括聚类、分类、回归、关联规则等。SeaTunnel 还可以提供数据可视化工具，以帮助用户更好地理解和分析数据。1.2 SeaTunnel 物联数据集成优势（1）SeaTunnel 使用自动化工具和算法来完成数据集成的各个过程，从数据收集到数据分析都可以自动化完成。这大幅提高了数据集成的效率和准确性。（2）SeaTunnel 可以根据用户需求和规则来定制数据集成的过程，以满足不同的需求。用户可以根据自己的需求来选择数据源、数据清洗方式、数据集成规则等。（3）SeaTunnel 使用先进的技术和算法来清洗、集成和分析数据5，以提高数据质量和准确性。这可以保证数据集成结果的质量和可靠性。（4）数据同步是使不同来源数据保持一致的过程。SeaTunnel 提供了数据同步功能，能够将多个来源的数据同步到一个统一视图中。基于 SeaTunnel 的海量物联数据集成平台进行实时数据同步，确保数据始终是最新的。SeaTunnel 还支持双向数据同步，使组织能够在不同来源之间同步数据。为了验证 SeaTunnel 的有效性和可行性，进行了通信设计与应用462023 年 8 月一系列实验和案例研究。2 基于 SeaTunnel 的物联数据集成方法2.1 集成方法框架基于 SeaTunnel 的物联数据集成框架包括如下4 个步骤。（1）因为 SeaTunnel 支持各类异构数据源，数据源包括 MySQL 存储的设备档案数据、容器管理数据，应用管理数据，告警管理数据等各类型数据，Redis 存储的档案数据、运行数据、状态数据等，Hadoop 存储的系统基础数据、应用基础数据等。以mySQL 为例，通过不同引擎进行数据抽取。（2）SeaTunnel使用 Spark/Flink 引擎接入和传输数据，Spark 支持全量数据的快速同步，Flink 支持实时读取增量数据。（3）根据大数据应用经验，可使用 CDH 支持的Hive、HBase 和 Kudu 等数据库存储数据，Kudu 可兼顾联机分析处理（OLAP）与联机事务处理（OLTP）场景，Hive 主要用于离线分析，HBase 主要用于实时任务程序。（4）整个过程通过 Shell 脚本来制作，通过 nohup后台执行，利用 Crontab 进行调度执行。因为在实际业务中对定时调度的要求不高，所以可以采用Crontab 或者开源的 DolphinScheduler 进行调度。2.2 实现方法以下是物联数据的具体集成方法，分别通过 Spark引擎与 Flink 引擎等多方面展现基于 SeaTunnel 的物联数据集成方法的优势。（1）Spark 引擎脚本如下。#Licensed to the Apache Software Foundation(ASF)under one or more#contributor license agreements.See the NOTICEfile distributed with#this work for additional information regardingcopyright ownership.#The ASF licenses this file to You under theApache License,Version 2.0#(the License);you may not use this file exceptin compliance with#the License.You may obtain a copy of theLicense at#http:/www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0#Unless required by applicable law or agreed toin writing,software#distributed under the License is distributed onan AS IS BASIS,#WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONSOF ANY KIND,either express or implied.#See the License for the specific languagegoverning permissions and#limitations under the License.#This config file is a demonstration of batchprocessing in SeaTunnel config#env#You can set spark configuration here#see available properties defined by spark:https:/spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#available-propertiesspark.app.name=SeaTunnelspark.executor.instances=2spark.executor.cores=1spark.executor.memory=1gsource file result_table_name=accesslogpath=hdfs:/hadoop-cluster-01/nginx/accesslogformat=jsonjdbcdriver=com.mysql.cj.jdbc.Driverurl=jdbc:mysql:/localhost:3306/bittable=tableNameresult_table_name=accessloguser=rootpassword=rootsink Console（2）Flink 引擎脚本如下。#Licensed to the Apache Software Foundation(ASF)under one or more通信设计与应用472023 年 8 月#contributor license agreements.See the NOTICEfile distributed with#this work for additional information regardingcopyright ownership.#The ASF licenses this file to You under theApache License,Version 2.0#(the License);you may not use this file exceptin compliance with#the License.You may obtain a copy of theLicense at#http:/www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0#Unless required by applicable law or agreed toin writing,software#distributed under the License is distributed onan AS IS BASIS,#WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONSOF ANY KIND,either express or implied.#See the License for the specific languagegoverning permissions and#limitations under the License.#This config file is a demonstration ofbatch processing in SeaTunnel config#env execution.parallelism=2job.mode=BATCH#checkpoint.interval=10000source FakeSource parallelism=2result_table_name=fakerow.num=16schema=fields name=stringage=intsink Console 3 案例研究将 SeaTunnel 脚本与 DataX、Sqoop 等脚本进行对比分析表明，SeaTunnel 通过自动化数据集成过程来提高生产力，并且支持多数据源异构，减少了手工编码。SeaTunnel 还提供实时数据同步功能，使组织能够根据最新数据做出决策，占用内存更少，换取速度更快。4 结语基于 SeaTunnel 的海量物联数据集成平台简化了数据集成过程，并为组织提供了统一的数据视图。该平台提供了数据映射、数据转换和数据同步等功能，使组织可以轻松地集成多个来源的数据。SeaTunnel提高了数据质量和生产效率，并提供了实时数据同步功能6。然而，该平台有局限性，包括有限的定制和可扩展性7。总的来说，基于 SeaTunnel 的海量物联数据集成是一个强大的数据集成平台，可以使需要标准数据集成的中小型组织受益。参考文献1 靳强勇，李冠字，张俊.异构数据集成技术的发展和现状J.计算机工程与应用，2002（11）：112-114.2 IDREOS S,KERSTEN M L,MANEGOLD S.Self谣organizingtuple reconstruction in column谣stores C/Proceedings of the2009 ACM SIGMOD International Conference on Managementof data.Providence Rhode Island USA:SIGMOD/PODS 09:International Conference on Management of Data,2009:297-308.3 蔡延峰，蔡启明.异构数据库间的数据转换J.计算机与现代化，2002（1）：41-43，50.4 邱剑.电力中文文本数据挖掘技术及其在可靠性中的应用研究D.杭州：浙江大学，2016.5 武虹，杨宝龙，杜治高，等.科技政策库的系统集成与建设J.计算机系统应用，2019，28（7）：58-64.6 杨佳，何丕雁.分布式实时数据库系统数据同步通信研究J.广东通信技术，2008（4）：73-79.7 李文清，高平，李光松.基于数据分析的 DEFLATE 算法特征研究J.信息工程大学学报，2021，22（1）：74-80.作者简介院薛香鹏（1997），男，汉族，山西运城人，本科，助理工程师，研究方向为大数据开发。通信设计与应用48