【摘 要】
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随着数据仓库的规模不断扩大,数据集成下的ETL(Extraction-Transformation-Loading)任务也随之增多,单机调度显然已经不能满足当下繁多复杂的ETL任务调度。针对ETL任务调度如
【机 构】
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中国科学技术信息研究所,大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北方工业大学数据工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61832004)资助
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随着数据仓库的规模不断扩大,数据集成下的ETL(Extraction-Transformation-Loading)任务也随之增多,单机调度显然已经不能满足当下繁多复杂的ETL任务调度。针对ETL任务调度如何提高效率、缩短关键任务等待时间、提升资源利用率等问题,构建了一套分布式ETL任务调度框架,该框架由调度器和若干执行器组成,通过任务预处理、任务调度分配、任务执行3个阶段来完成ETL任务调度。在任务预处理阶段,对ETL任务建立权重模型,并根据权重确定调度优先级。在任务调度分配阶段,调度器根据各个执行器节
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