大数据与机器学习:实践方法与行业案例.3.3 自动加载程序的数据库设计

简介:

3.3 自动加载程序的数据库设计


根据之前的设计,自动加载程序需要从数据库配置表中获取配置信息,并不断更新相关的状态,表3-2列出了自动加载程序需要的所有配置表。

表3-2 自动加载程序的配置表

表 名 中文名称 用 途

file_settings 数据文件信息表 存储数据文件名称、日期等配置信息

file_status 数据文件状态表 存储数据文件的状态

load_config 加载配置信息表 存储数据库中表的相关信息

ftp_server 数据缓冲区信息表 存储数据缓冲区文件服务器的相关信息

target_server 目标服务器表 存储目标服务器的相关信息

file_targetServer_rel 文件–目标服务器关联表 file_settings与target_server多对多映射中间表

 

本书使用Hibernate进行关系数据库映射,上述配置表除file_targetServer_rel表外,其余表均对应一个实体(entity),图3-9给出了这些实体间的关系图。

 

图3-9 实体关系图

下面分别给出上述5个实体的说明,根据表格中的信息,可以很方便地转化为所需的ddl建表脚本。

3.3.1 数据文件信息表

数据文件信息表的主要内容如表3-3所示。

表3-3 数据文件信息表(file_settings)

字 段 数据类型 注 释

id bigint 自增长id,主键

file_prefix varchar(100) 文件名前缀

file_date_format varchar(20) 文件日期格式,必须是Java的SimpleDateFormat类支持的格式

file_mid varchar(100) 文件名中间部分

file_suffix varchar(10) 文件名后缀

datedif int 文件日期–当前日期(天数)

priority int 文件优先级。数值越大,优先级越低

load_config_id bigint 对应的文件导入配置id、load_config外键

ftp_path varchar(100) 文件在ftp服务器上的目录

ftp_svr_id bigint ftp服务器id,ftp_server外键

 

文件的全名通过字段file_prefix、file_mid、file_suffix以及文件日期拼接而成(参阅3.1.2节)。表中datedif字段的作用是为了让程序自动识别当日的数据文件,比如当datedif=-1时,程序在2015年10月16日运行时,会识别文件日期为20151015的数据文件。priority字段用于提示文件处理的优先级,当有大量文件同时需要处理时,优先级高的数据文件将会优先处理。

该表中的数据需要初始化,比如原始数据文件01-cdt-trx-dtl-yyyyMMdd- 000000.tsv.zip需要每天下载并加载至交易明细表cdt_trx_dtl中,则需要预先往该表中插入一条记录。代码清单3-1中,load_config_id=66、ftp_svr_id=1,我们将在随后的load_config表和ftp_server表中找到对应的记录。

代码清单 3-1

insert into file_settings (file_prefix, file_date_format, file_mid,file_suffix,

datedif, priority, load_config_id, ftp_path, ftp_svr_id)

values ( '01-cdt-trx-dtl-', 'yyyyMMdd', '-000000.tsv', '.zip', -1, 1, 66, '', 1);

3.3.2 数据文件状态表

自动加载程序会根据数据文件信息表中的相关信息以及程序运行的日期,自动插入文件状态记录,并保存在数据文件状态表中,主要内容如表3-4所示。

表3-4 数据文件状态表(file_status)

字 段 数据类型 注 释

id bigint 自增长id,主键

target_server_id bigint 目标服务器id

file_id bigint 文件id,file_settings外键

full_name varchar(120) 文件全名

status varchar(50) 文件状态

log_info varchar(2000) 日志信息

upt_time datetime(0) 更新时间

file_date varchar(20) 文件日期

batch_date varchar(20) 批次日期

file_path varchar(100) 下载的文件路径

unzip_file_path varchar(200) 解压后的文件路径

file_size bigint 文件大小(Bytes)

file_size_check_cnt tinyint 文件已经被检测的次数

priority int 处理优先级

 

例如,当程序在2015年10月16日运行时,程序根据file_settings表中的相关配置信息,会自动往该表中插入一条信息(为方便表述,将程序自动执行的sql脚本列出,如代码清单3-2所示)。

代码清单 3-2

insert into file_status

(target_server_id,file_id,full_name,status,upt_time,file_date,batch_date)

values (1,1,'01-cdt-trx-dtl-20151015-000000.tsv.zip','FILE_NOT_EXISTS',

'2015-10-16 01:50:27',

'20151015','2015-10-16');

上述脚本中,target_server_id =1、file_id=1,分别对应target_server表和file_settings表中的id=1记录。从代码清单3-1中可以看到,文件全名已经自动拼接(full_name字段值),并且status自动初始化为文件不存在(FILE_NOT_EXISTS),脚本中未出现的字段默认为null,这些字段的值以及status字段的值将随着文件的下载、解压、加载做相应的改变。

3.3.3 加载配置信息表

加载配置信息表用于存储数据文件到对应的数据库表的加载方式等相关信息,通过主键id与file_settings表中的load_config_id关联,主要内容如表3-5所示。

表3-5 加载配置信息表(load_config)

字 段 数据类型 注 释

id bigint 自增长id,主键

control_file varchar(100) 控制文件,含路径(关系型数据库适用)

log_file_path varchar(100) load输出的日志文件路径(关系型数据库适用)

bad_file_path varchar(100) load输出的错误文件路径(关系型数据库适用)

max_errors int 允许的最大错误条数(关系型数据库适用)

load_type varchar(10) 加载方式:增量/全量

tab_nam varchar(50) 对应的表名

db_type varchar(20) 数据库类型

pre_exec_sql varchar(100) load前需要预执行的sql脚本文件,含路径

partition_by_col varchar(50) Hive表需指定partition by字段

 

表file_settings中,load_config_id=66,则在该表中有以下记录:

 

以上记录说明file_settings中id=1的文件对应了表adobe.cdt_trx_dtl,并且该表是一张Hive表,其分区字段是LOAD_DAY。

load_config表中的部分字段仅适用于关系型数据库,如control_file、log_file_path、bad_file_path、max_errors,这些字段用于组成关系型数据库批量加载命令。

 

3.3.4 数据缓冲区信息表

数据缓冲区信息表用于存储ftp文件服务器的相关信息,主要内容如表3-6所示。

表3-6 数据缓冲区信息表(ftp_server)

字 段 数据类型 注 释

id bigint 自增长id,主键

ftp_host varchar(100) ftp服务器ip

ftp_user varchar(50) ftp用户名

ftp_pwd varchar(50) ftp密码

ftp_nam varchar(50) ftp名称

 

表file_settings中,ftp_server_id=1的记录在本表中的信息如下(ftp_host字段和ftp_pwd字段进行了屏蔽,生产上应该进行加密存储)。

 

3.3.5 目标服务器表

目标服务器表是file_settings与target_server多对多映射中间表,主要内容如表3-7所示。

表3-7 目标服务器表(target_server)

字 段 数据类型 注 释

id bigint 自增长id,主键

hostname varchar(100) 目标服务器名称

ip varchar(20) 目标服务器ip

localBaseDir varchar(100) 保存下载的数据文件的基目录

paralFtpCnt int 最大并行下载线程数

paralUnZipCnt int 最大并行解压线程数

paralLoadCnt int 最大并行加载线程数

ftpLoopInterval bigint 循环扫描ftp文件的间隔时间(毫秒)

stopScanTime varchar(50) 扫描至T+1的截止时间,即如果截至T+1的10:00:00仍未检测到文件,则认为文件不存在

db_type varchar(20) 数据库类型

hdfsBaseDir varchar(100) Hadoop中数据文件的存放基目录,当db_type=hive时需指定

 

target_server表中,localBaseDir配置项记录了保存文件的本地基目录,即文件现在只在本地后,将存放在该基目录中,自动加载程序在下载文件时,会根据该文件对应的表名和文件日期在该基目录下创建相应的子目录,并将数据文件保存在对应的子目录中。

paralFtpCnt配置项指明了程序可以同时运行的最大下载线程数,paralLoadCnt、paralUnZipCnt分别指明了并行加载的最大线程个数和并行解压的最大线程个数。

ftpLoopInterval配置项用于声明扫描ftp文件服务器的间隔时间,10000表示每10秒扫描一次FTP文件服务器。

hdfsBaseDir用于Hive加载时指明HDFS文件存放的路径。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
11月前
|
存储 人工智能 NoSQL
AI大模型应用实践 八:如何通过RAG数据库实现大模型的私有化定制与优化
RAG技术通过融合外部知识库与大模型,实现知识动态更新与私有化定制,解决大模型知识固化、幻觉及数据安全难题。本文详解RAG原理、数据库选型(向量库、图库、知识图谱、混合架构)及应用场景,助力企业高效构建安全、可解释的智能系统。
|
人工智能 前端开发 JavaScript
代码采纳率从 22% 到 33%,通义灵码辅助数据库智能编码实践
通义灵码本质上是一个AI agent,它已经进行了大量的优化。然而,为了更完美或有效地调用模型的潜在能力,我们在使用时仍需掌握一些技巧。通常,大多数人在使用通义灵码时会直接上手,这是 AI agent 的一个优势,即 zero shot 使用,无需任何上下文即可直接使用通义灵码的能力。
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
量子机器学习入门:三种数据编码方法对比与应用
在量子机器学习中,数据编码方式决定了量子模型如何理解和处理信息。本文详解角度编码、振幅编码与基础编码三种方法,分析其原理、实现及适用场景,帮助读者选择最适合的编码策略,提升量子模型性能。
887 8
|
12月前
|
存储 弹性计算 Cloud Native
云原生数据库的演进与应用实践
随着企业业务扩展,传统数据库难以应对高并发与弹性需求。云原生数据库应运而生,具备计算存储分离、弹性伸缩、高可用等核心特性,广泛应用于电商、金融、物联网等场景。阿里云PolarDB、Lindorm等产品已形成完善生态,助力企业高效处理数据。未来,AI驱动、Serverless与多云兼容将推动其进一步发展。
568 8
|
人工智能 运维 数据挖掘
瑶池数据库Data+AI驱动的全栈智能实践开放日回顾
阿里云瑶池数据库重磅推出“Data+AI能力家族”,包括DTS AI数据准备、Data Agent系列智能体及DMS MCP统一数据访问服务,重构数据与AI协同边界。通过智能化工具链,覆盖数据全生命周期,提升企业数据开发、分析、治理与运维效率,降低技术门槛,激活数据资产价值,助力企业迈向全栈智能新时代。
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融衍生品定价中的创新方法与实践(166)
本文围绕 Java 大数据机器学习模型在金融衍生品定价中的应用展开,分析定价现状与挑战,阐述技术原理与应用,结合真实案例与代码给出实操方案,助力提升金融衍生品定价的准确性与效率。
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融衍生品定价中的创新方法与实践(166)
|
人工智能 运维 数据挖掘
瑶池数据库开放日:全新发布Data+AI能力家族,赋能企业全栈智能实践
近日,阿里云瑶池数据库生态工具产品重磅升级,推出“Data+AI能力家族”,并举办了为期3天的全栈智能实践开放日活动。发布会上首次公开了 “Data Agent for Analytics、Data Agent for Meta、DAS Agent”等瑶池数据库Data Agent系列能力,以工具智能化 × 智能化工具的双引擎重构数据与AI的协同边界,揭秘AI时代数据价值释放的全新路径。
|
12月前
|
机器学习/深度学习 传感器 分布式计算
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
706 14
|
机器学习/深度学习 运维 监控
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
1133 0

热门文章

最新文章