隨著數字化、網路化、智慧化的時代發展，企業所面臨的資料來源越來越廣泛和複雜，包括關係型資料庫、非關係型資料庫、API介面、感測器資料、社交媒體等。這些資料來源產生的資料具有不同的格式、結構和語義，這是多源異構資料來源的特點也是資料融合的巨大難點。
一、什麼是多源異構資料來源
多源異構資料來源是指來自不同來源、不同格式、不同結構、不同語義描述的資料集合。這些資料來源可以是各種型別的資料，如關係型資料庫、非關係型資料庫、檔案系統、API介面、感測器資料、社交媒體等。這些資料來源具有不同的資料格式、資料型別和語義描述，因此需要進行特殊的技術處理和整合，才能實現資料的統一管理和分析。簡單來說，多源異構資料來源就是由多種不同型別、不同結構的資料來源組成的資料集合。
二、多源異構資料來源的種類
多源異構資料的種類繁多，特點各異。下面介紹一下多源異構資料的一些常見種類：
1. 資料庫資料
如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，以表格形式儲存結構化資料。還有 MongoDB、Cassandra 等，以文件、鍵值對、列族或圖形形式儲存半結構化或非結構化資料。
2. 檔案資料
如 CSV、TXT 這樣的文字檔案，通常儲存結構化或半結構化資料。層次結構的資料格式，適用於儲存和交換複雜資料的XML檔案。還有JSON 檔案這種輕量級的資料交換格式，常用於 Web 應用和 API。
3. 多媒體資料
影像：JPEG、PNG 等格式的靜態影像資料，通常用於視覺識別和分析。
音訊：音訊檔案（如 MP3、WAV），可用於語音識別、音樂分析等。
影片：影片檔案（如 MP4、AVI），可用於影片監控、內容分析等。
4. 社交媒體資料
社交網路：來自社交平臺的帖子、評論、點贊等資訊，具有非結構化特徵。
5. 爬蟲資料
Web 資料：透過網路爬蟲技術收集的網站資料，通常是不規則、動態的網頁內容。
6. 感測器和物聯網資料
感測器資料：從 IoT 裝置收集的實時資料，包含多種格式，例如溫度、溼度等。
日誌資料：來自裝置、伺服器和應用程式的日誌檔案，通常用於監控和分析。
7. 企業業務資料
CRM 資料：客戶關係管理系統中的客戶資訊、銷售記錄等。
ERP 資料：企業資源規劃系統中的財務、庫存、供應鏈等資料。
8. 公開資料
開放資料集：政府機構、科研機構等釋出的公共資料集，通常為結構化或半結構化。
資料共享平臺的資料：一些平臺上共享的資料集，涵蓋各種領域。
9. 實時資料流
流式資料：實時傳輸的資料流，例如金融市場資料、線上交易資料等，具有高頻更新的特性。
三、多源異構資料來源融合
對於多源異構資料來源融合的處理通常涉及到資料清洗、轉換和整合等多個環節，以應對不同源頭資料的格式、結構、語義等方面的差異，最後將其同步到資料庫中。
這些步驟看起來並不複雜，但由於多源異構資料在格式、結構、語義等方面的差異，導致處理起來相當麻煩。所以使用資料整合和ETL（Extract, Transform, Load）工具處理成了主流選擇。
四、使用ETLCloud進行多源資料融合
1.資料來源選擇
選擇需要同步的資料來源種類，這裡我們使用文字檔案，mysql資料表和api返回資料作為資料來源來演示。
2.資料轉換和同步
具體流程如下，使用文字檔案讀取元件，Restful API輸入和庫表輸入元件，完成資料來源讀取，使用多流union元件合併資料，閘道器元件控制分支的並行執行，資料清洗轉換元件對資料進行處理，最後透過庫表輸出同步到目標庫中。
文字檔案讀取元件配置：
選擇要讀取的文字檔案
選擇檔案內容的解析方式。
Restful API輸入元件配置：
這裡主要配置基本屬性和輸出欄位，其他配置可以根據自己的api要求處理。這裡沒有演示出來的其他配置均為預設配置。
基本配置：主要配置呼叫的api url以及返回的資料行所在欄位和資料格式。
輸出欄位配置：選擇需要從api中輸出的欄位。
庫表輸入元件配置：
基本屬性：
配置資料來源和需要讀取的表book
Sql語句配置，從book表中讀取70001到80001之間的資料。
輸入欄位配置：
多流union合併元件配置：
基本屬性，選擇三個資料來源所在節點
合併欄位：
資料清洗轉換元件配置：
基本屬性：
清洗規則：
選擇資料欄位id，透過繫結規則對資料進行清洗轉換。這對bookmoney，createtime欄位分辨繫結了金額轉換和時間轉換規則。
過濾條件：
將bookmoney大於100的資料過濾出來，對這部分的資料進行清洗轉換，其他的資料不做處理，依舊輸出。
庫表輸出元件配置：
選擇需要同步的目標表和表所在的資料來源
選擇輸出方式，選擇合併後批次。
3.流程執行結果
結語
多源異構資料來源的融合是一個錯綜複雜的任務，需要系統性的方法和技術。而ETLCloud透過視覺化的，明晰的方式，簡化了資料清洗、整合、轉換和管理流程，有效實現多源異構資料的整合，為更深層次的資料分析和應用提供有力支援。是多源異構資料融合工具的不二選擇。