多源异构数据源融合怎么做？Join 操作篇 (2)

在探讨多源异构数据融合的过程中，除了上篇介绍的通过 Union 方式实现的数据整合之外，Join 操作同样是一种非常重要的手段。如果说 Union 是从横向角度将不同来源但结构相似的数据集合起来的话，那么 Join 则是从纵向的角度出发，基于特定条件将来自不同源头且可能存在关联关系的数据表连接起来，从而形成更加丰富、全面的信息集。这种方式特别适用于那些虽然分布在多个数据库或文件中但内在存在着一定联系的数据集之间。

一、多源异构数据融合的难点

多源异构数据在不同数据源之间在格式、结构和语义上都有着差异，使得数据整合变得复杂；多样性则意味着数据类型丰富，处理和分析需要针对不同类型数据采取不同的技术和方法；在融合这些多源异构数据时，面临的主要挑战包括数据标准化困难、数据质量问题、语义差异和处理复杂性。由于不同数据源缺乏统一的标准，导致在比较和融合时可能出现不一致；此外，数据的准确性和完整性也可能因来源不同而受到影响，进而影响分析结果的可靠性。语义差异则指同一概念在不同数据源中的不同定义和表达方式，这使得数据的集成和理解更加复杂。最后，处理多源异构数据所需的计算资源和技术能力也相对较高，需要采用复杂的算法和系统架构，这进一步增加了数据融合的难度。因此，在实际应用中，实现高效、准确的多源异构数据融合仍然是一个亟待解决的挑战。

二、如何进行多源异构数据源融合

多源异构数据源融合就是对数据进行 ETL 的过程。从多个多源异构数据源中抽取出数据，经过一系列转换操作，再加载到目标数据源，就完成了多源异构数据源融合。

三、选择 ETLCloud 进行多源异构数据源融合

数据集成和管理平台 ETLCloud，主要用于支持数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程。提供了一个简洁直观的界面，以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。选择强大的数据迁移工具 ETLCloud，可以轻松完成多源异构数据源融合。

下面演示使用 ETLCloud 工具对数据库数据、API 调用返回的数据以及 Excel 的数据进行融合：

流程设计：

流程区域功能示意：

组件配置：

库表输入：

选中数据源管理配置好的数据源以及表，检查一下 sql 语句以及输出字段即可：

Restful API 输入组件：

这里是配置获取 api 调用后的响应体的数据，如果有 api 输入参数以及认证 header 需求可以自行配置。

Java 脚本组件：

如果 API 的响应体数据结构比较复杂，可以使用 Java 脚本组件处理从 API 输入组件获取的数据，这里 API 获取的数据正好是符合结构的，无需特别处理，因此这里只是打印一下获取到的 API 响应数据。

第一个双流 join 合并节点：

选择之前分支的节点数据作为 A、B 表的数据，A 表为左表。

配置关联条件：

配置 A 表的字段，配置的字段会留下，未配置的字段会消失

配置 B 表的字段，同上：

接下来要注意第一个节点后面的两个分支，这里要保证 R00006 的执行顺序要比 R00009 的执行顺序要快，右键路由线选中配置保存即可。

Excel 读取组件：

选中要读取数据的 Excel 表文件：

配置 Excel 的字段和数据所在行数：

配置要保留的字段，未配置的字段会消失：

第二个双流 join 合并组件：

配置与第一个双流 join 合并组件类似

库表输出组件：

选中目标表的数据源以及表，将融合好的异构数据输出到目标表

流程运行结果：

融合后的数据成功入库：

以上便是使用 ETLCloud 工具对数据库数据、API 调用返回的数据以及 Excel 的数据进行融合的示例过程。可能实际的需求场景可能会更加复杂，但是不用担心，ETLCloud 还提供了非常丰富的数据转换、运算组件来应对数据融合的各种情况，比如如果需要对多个数据源的数据进行合并后再进行分析处理，可以使用双流 Join 合并组件或者多流 Union 合并组件完成多个有连接关系或同结构数据源的数据合并。对数据进行提取分析，也可以使用字段名映射、字段值标注等等组件来处理数据知道数据符合目标结构。