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針對運維大數據維度高、形式多樣化和變化迅速等特性，為提高數據融合效率以及平臺的數據統計和決策分析性能，降低抽取一轉換一加載（ ETL）執行時間開銷和數據中心負擔，面向智慧管養需求提出一種多層次任務調度（ MTS） ETL框架（MTS-ETL）。首先，將數據倉庫分為數據臨時區、數據倉儲區、數據分類區和數據分析區，并根據所分區域將完整的ETL過程劃分為4個層次的ETL任務調度環節，同時設計了多頻率ETL運行調度以及順序和非順序兩種ETL工作模式；接著，基于MTS-ETL框架的非順序工作模式進行數據融合的概念建模、邏輯建模和物理建模；最后，利用Pentaho Data Integration設計ETL轉換模塊和工作模塊以實現數據融合方法。在交通流量數據融合實驗中，該方法融合136754條數據的時間僅為28.4 s；在千量級的數據融合實驗中比傳統ETL方法的總平均執行時間降低了6. 51%；報表分析結果表明其在融合400萬條數據時依然能保證ETL過程的可靠性。所提方法能夠有效融合運維大數據，提高平臺統計分析性能，并維持ETL執行時間開銷在較低水平。
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