智能化采集平台建设方案
1.智能化采集平台搭建
ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。
为了实现这些功能，ETL工具会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。
数据抽取
数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。
实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。
从数据库中抽取数据一般有以下几种方式：
全量抽取
全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来，并转换成自己的ETL工具可以识别的格式。
全量抽取比较简单。
增量抽取
增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。
在ETL使用过程中，增量抽取较全量抽取应用更广。
如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。
对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。
目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：
触发器方式（又称快照式）：
在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表中抽取数据，临时表中抽取过的数据被标记或删除。
优点：数据抽取的性能高，ETL加载规则简单，速度快，不需要修改业务系统表结构，可以实现数据的递增加载。
缺点：要求业务表建立触发器，对业务系统有一定的影响。
针对集团港口各个港口数据的实际情况，数据需要包含即时抽取和定时抽取，为保证数据高质量、高性能的进行抽取，经项目成员共同讨论决定本项目数据采
集任务设计器采用本方式进行设计。
时间戳方式：
它是一种基于快照比较的变化数据捕获方式，
在源表上增加一个时间戳字段，系统中更新修改表数据的时候，同时修改时间戳字段的值。
当进行数据抽取时，通过比较系统时间与时间戳字段的值来决定抽取哪些数据。
有的数据库的时间戳支持自动更新，即表的其它字段的数据发生改变时，自动更新时间戳字段的值。
有的数据库不支持时间戳的自动更新，这就要求业务系统在更新业务数据时，手工更新时间戳字段。
优点：同触发器方式一样，时间戳方式的性能也比较好，ETL系统设计清晰，源数据抽取相对清楚简单，可以实现数据的递增加载。
缺点：时间戳维护需要由业务系统完成，对业务系统也有很大的倾入性（加入额外的时间戳字段），特别是对不支持时间戳的自动更新的数据库，还要求业务系统进行额外的更新时间戳操作，工作量大，改动面大，风险大；另外，无法捕获对时间戳以前数据的delete和update操作，在数据准确性上受到了一定的限制。
全表删除插入方式。
每次ETL操作均删除目标表数据，由ETL全新加载数据。
优点：ETL加载规则简单，速度快。
缺点：对于维表加代理键不适应，当业务系统产生删除数据操作时，综合数据库将不会记录到所删除的历史数据，不可以实现数据的递增加载；同时对于目标表所建立的关联关系，需要重新进行创建。
全表比对方式：
全表比对的方式是采用MD5校验码，ETL工具事先为要抽取的表建立一个结构类似的MD5临时表，该临时表记录源表主键以及根据所有字段的数据计算出来的MD5校验码，每次进行数据抽取时，对源表和MD5临时表进行MD5校验码的比对，如有不同，进行Update操作，如目标表没有存在该主键值，表示该记录还没有，即进行Insert操作。
优点：对已有系统表结构不产生影响，不需要修改业务操作程序，所有抽取规则由ETL完成，管理维护统一，可以实现数据的递增加载，没有风险。
缺点：ETL比对较复杂，设计较为复杂，速度较慢。
与触发器和时间戳方式中的主动通知不同，全表比对方式是被动的进行全表数据的比对，性能较差。
当表中没有主键或唯一列且含有重复记录时，全表比对方式的准确性较差。
日志表方式
在业务系统中添加系统日志表，当业务数据发生变化时，更新维护日志表内容，当作ETL加载时，通过读日志表数据决定加载那些数据及如何加载。
优点：不需要修改业务系统表结构，源数据抽取清楚，速度较快。
可以实现数据的递增加载。
缺点：日志表维护需要由业务系统完成，需要对业务系统业务操作程序作修改，记录日志信息。
日志表维护较为麻烦，对原有系统有较大影响。
工作量较大，改动较大，有一定风险。
Oracle变化数据捕捉（CDC方式）：
CDC是oracle在数据库级别实现的增量抽取解决方案。
在一般的ETL过程中，对于增量抽取，无非是在数据上加时间截，全记录比对，关键字段比对，日志分析抽取等几种方法，要么需要修改原表结构，要么需要大量的算法，要么借助第三方的工具实现。
Oracle从9i开始引入的CDC特性，使得有机会在数据库层面上直接实现增量抽取功能，在性能方面由于和数据库引擎的直接集成，比第三方工具应该具有一定的优势。
数据转换和加工
从数据源中抽取的数据不一定完全满足目的库的要求，例如数据格式的不一致、数据输入错误、数据不完整等等，因此有必要对抽取出的数据进行数据转换和加工。
数据的转换和加工可以在ETL引擎中进行，也可以在数据抽取过程中利用关系数据库的特性同时进行。
ETL引擎中的数据转换和加工
ETL引擎中以组件化的方式实现数据转换，数据转换组件有字段映射、数据过滤、数据清洗、数据替换、数据计算、数据验证、数据加解密、数据合并、数据拆分等。
这些组件如同一条流水线上的一道道工序，它们是可插拔的，且可以任意组装，各组件之间通过数据总线共享数据。
以一种编程的方式实现数据的转换和加工。
在数据库中进行数据加工
利用SQL、函数来支持数据的加工，在SQL查询语句中添加where条件进行过滤，查询中重命名字段名与目的表进行映射，substr函数，case条件判断等等。
相比在ETL引擎中进行数据转换和加工，直接在SQL语句中进行转换和加工更加简单清晰，性能更高；对于SQL语句无法处理的可以交由ETL引擎处理。
数据装载
将转换和加工后的数据装载到目的库中通常是ETL过程的最后步骤。
装载数据的最佳方法取决于所执行操作的类型以及需要装入多少数据。
当目的库是关系数据库时，一般来说有两种装载方式：
1) 直接SQL语句进行insert、update、delete操作。
2) 采用批量装载方法，如bcp、bulk、关系数据库特有的批量装载工具或api。
本项目使用第一种方法，因为它们进行了日志记录并且是可恢复的。
2.智能化采集策略设计
数据集成是把不同来源、格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而提供全面的数据共享，是企业商务智能、数据仓库系统的重要组成部分。
ETL 是企业数据集成的主要解决方案。
随着信息化建设的发展，巨大的投资为公安行业建立了众多的信息系统，以帮助公安进行内外部业务的处理和管理工作，但是随着信息系统的增加，各自孤
立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。
数据集成是公安应用集成的重要环节，实现数据集成，可以使更多的人更充分地使用已有数据资源，减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用。
但是，在实施数据集成的过程中，由于不同用户提供的数据可能来自不同的途径，其数据内容、数据格式和数据质量千差万别，有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等棘手问题，严重阻碍了数据在各部门和各应用系统中的流动与共享。
因此，如何对数据进行有效的集成管理已成为增强公安战斗力的必然选择。
ETL是实现数据集成的主要技术。
ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。
（1）数据抽取：从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；
（2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数据进行清洗和加工；
（3）数据加载：将转换后的数据装载到目的数据源。
ETL作为构建数据仓库的一个环节，负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
现在越来越多地将ETL应用于一般信息系统数据的迁移、交换和同步。
一个简单的ETL 体系结构如图1.1所示。
3.智能化采集任务开发
智能化采集平台建成后具备以下功能：
包括数据抽取、清洗、转换、加载设置等功能的采集任务设计器；
包括数据抽取、清洗、转换、加载执行等功能的采集任务执行引擎；
包括关系型数据库连接和文件连接等功能的数据源适配器；
包括数据源管理、任务调度管理、任务执行监控、任务执行统计等功能的采集任务管理控制台。