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摘要:
ETL系统是构建和维护数据仓库的基本构件,对异构数据源中的业务数据进行抽取、清洗、转换可通过ETL工具将其装载到数据仓库中.但是,当数据量上升到一定程度时,传统的ETL在数据处理速度以及数据的准确性方面会大大降低,并且不能满足数据源多种多样的变化需求.针对如何同时具有高效的数据处理能力和通用的数据源访问能力的问题,提出一种对传统ETL进行改进的方案.利用Kafka和Disruptor并发框架相结合,从数据源中抽取数据放入Kafka集群,结合Disruptor高吞吐和低延迟的特点,实现了数据高效的传输,使数据可以在不同数据源之间进行清洗和转换,同时在数据传输准确性方面有了极大的改进,保证了数据传输的一致性.
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文献信息
篇名 基于Kafka、Disruptor技术对传统ETL的改进
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 大数据 ETL Kafka 数据仓库 Disruptor
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 26-29
页数 4页 分类号 TP311.133.1
字数 3675字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.11.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁正和 河海大学计算机与信息学院 23 114 6.0 10.0
2 王梓 河海大学计算机与信息学院 2 4 1.0 2.0
3 吴莹莹 河海大学计算机与信息学院 2 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
大数据
ETL
Kafka
数据仓库
Disruptor
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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