一种基于多源异构数据链接的自适应ETL数据清洗与集成处理方法与流程

本发明涉及数据集成，具体是一种基于多源异构数据链接的自适应etl数据清洗与集成处理方法。

背景技术：

1、etl作为数据仓库与数据湖建设的核心技术手段，广泛应用于金融、电商、能源、政务等领域的多源异构数据集成场景。现有etl技术在处理多源异构数据的清洗与集成过程中，通常采用预设的静态清洗规则与固定链接映射相结合的方式，当数据分布降至预设阈值时判定清洗集成完成；然而，该方法直接应用于多源异构数据的etl处理存在以下技术瓶颈：

2、数据源的字段空值率、数值分布或数据格式在运行过程中频繁发生突变，现有静态清洗规则无法感知上述统计特征的实时变化，规则失效后需人工介入修改配置并重启任务，无法根据数据实时统计特征自动触发清洗策略的动态调整；不同数据源之间的字段链接关系采用静态映射表维护，当上游表结构发生字段重命名、增删或类型变更时，映射无法自动适应，etl任务直接报错中断，需人工重新配置并重启管道，无法实现链接映射的动态自维护；清洗与集成采用串行独立架构，先完成单源清洗再进行多源合并，清洗环节无法利用多源数据间的关联约束反向验证清洗结果的合理性，集成环节发现的数据冲突也无法回传至清洗环节触发策略修正，两个环节的决策失误无法形成双向反馈与协同校验；多源数据冲突时依赖静态优先级决定采信哪个数据源，无法反映各数据源在运行过程中的实际质量变化，对于链接置信度处于中间态的不确定数据缺乏分级处理机制，只能强行合并或直接丢弃，导致集成结果不可靠或信息损失。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多源异构数据链接的自适应etl数据清洗与集成处理方法，以解决现有etl过程中清洗策略无法感知数据分布变化、异构数据字段链接关系无法自动适应表结构变更、清洗与集成环节相互独立无法形成双向反馈、以及中间置信度数据缺乏分级处理机制的技术问题；

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、本申请提供了一种基于多源异构数据链接的自适应etl数据清洗与集成处理方法，包括以下步骤：

4、获取多源异构数据的元数据特征，构建初始质量基线；

5、在etl任务运行过程中，周期性采集当前数据流的实时统计特征，并与所述初始质量基线比对，生成用于表征数据分布偏移程度的偏移向量；

6、根据所述偏移向量，动态调整当前清洗策略中的执行参数并对所述数据流执行清洗；当所述偏移向量超出预设容许范围时，触发清洗算子的安全切换流程；

7、基于所述元数据特征中的字段语义信息，并从所述实时统计特征中提取数据流分布特征，构建多源异构数据间的候选链接关系，按照所述候选链接关系对多源异构数据记录执行链接匹配，并为各候选链接关系赋予置信度指标；

8、依据所述置信度指标对已链接的数据记录进行分级路由处理与集成合并，生成集成质量评价信息和链接校验信息，利用所述集成质量评价信息更新清洗策略并反馈至动态调整清洗策略的步骤，利用所述链接校验信息优化候选链接关系并反馈至构建候选链接关系的步骤。

9、本发明的有益效果为：

10、本发明通过构建多维偏移向量并动态调整清洗策略及安全切换，解决了静态清洗规则无法感知数据分布变化、需人工重启任务的技术问题，实现清洗策略的自动感知与无损自适应调整；

11、通过语义相似度与分布相似度双重筛选并加权置信度指标，自动构建候选链接关系，解决了静态映射无法适应字段变更、etl任务中断的技术问题，实现链接关系的自动发现与动态维护；

12、通过集成质量评价反馈至清洗策略、链接校验反馈至链接构建，形成双向闭环反馈，解决了清洗与集成串行独立、决策失误无法协同校验的技术问题，实现两环节协同优化；

13、通过置信度驱动的三级分级路由与异步补充校验，解决了静态优先级无法反映数据源质量变化、中间态数据缺乏分级处理的技术问题，实现差异化集成，避免信息损失。

1.一种基于多源异构数据链接的自适应etl数据清洗与集成处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述与所述初始质量基线比对，生成用于表征数据分布偏移程度的偏移向量的过程，具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏移向量，动态调整当前清洗策略中的执行参数并对所述数据流执行清洗的过程，具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触发清洗算子的安全切换流程的过程，具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建多源异构数据间的候选链接关系的过程，具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述置信度指标对已链接的数据记录进行分级路由处理与集成合并的过程，具体包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述触发异步补充校验流程的过程，具体包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述动态权值表依据各数据源的最后更新时间戳和历史数据完整率进行实时更新；其中，各源系统的权值通过时间衰减函数计算，当前时间距离该源最后成功更新时间越远、历史校验通过率越低，该源权值越低，反之该源权值越高；各源系统权值按上述规则实时更新后，按权值从高到低排序，作为补全查询请求优先级分配的动态依据。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为各候选链接关系赋予置信度指标的过程，具体包括：