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    基於元數據的物資倉庫管理軟件設計方法

      信息來源:   發布時間:2021-08-06  點擊數:

    0 引 言

    隨著我國經濟的迅速發展,物資管理行業也得到了迅速發展。作為實現倉儲、分揀等功能的物資倉庫是目前物資管理的重要組成部分。科學的物資倉庫管理,不但可以承載更多的功能需求,更能提高物資使用的便捷性。然而,物資數據來源多樣、數據量大、數據類型複雜,傳統的物資倉庫數據管理方法無法實現物資信息的實時獲取和對物資信息的多元檢索,數據資源分散,資源存儲反複,數據難共享、難利用問題日益嚴峻。倉庫物資數據量劇增,管理物資數據的同時需要同步維護其攜帶的大量背景信息、來源信息、用途信息的準確性以及完整性。用於描述物資的背景信息、來源信息以及用途信息的元數據也成為倉庫物資管理的要素。在這種需求背景下,需要重新對倉庫物資信息的管理方法和檢索途徑進行思考和審視。

    元數據在很大的程度上反映了的物資數據的信息特征。元數據可以記錄數據流轉時的來源、去處,通過元數據可以有效地把物資在倉庫存入、運輸等信息有效的管理起來,提高物資倉庫的數據管理效率。除此之外,利用元數據管理物資信息,還可以提供高效率、高準確、多途徑的檢索方式,以元數據作為物資信息的外在表現元素,改善物資信息的可視化。

    1 元數據研究現狀

    元數據是描述數據信息的數據,又稱為“關於數據的數據,關於信息的信息”。如身高、體重、膚色、發型等就是描述人物的數據,可通過這些元數據特征信息,推測人物的整體信息等。元數據的應用不僅能夠提高數據管理的靈活性和穩定性,並且,通過元數據的整合,可以提高數據管理的質量。由於元數據的重要性,關於元數據的研究受到了國內外廣大學者的關注。SUFI S等學者指出,關於元數據描述標準與元數據內容標準,描述框架的指導性和規範性更強,並且這種指導性並不局限於特定的領域、特定的名詞,這是對元數據描述框架的極大肯定;王國複等學者提出根據元數據對數據信息進行科學化管理,通過對元數據的分類、元數據的管理、元數據的平台等方向,對元數據的應用進行構建和解釋。

    總的來說,國內外學者都已經十分重視元數據的應用和發展,近年來,我國的元數據研究和應用一直呈上升趨勢,但是元數據的應用場景多在圖書、文檔、情報等領域,而對於數據集成和業務分析領域的元數據技術研究仍存在不足之處。

    2 元數據物資倉庫管理設計

    隨著元數據管理範圍的不斷擴大,公共倉庫元模型(Com-mon Warehouse Metamodel,CWM)規範已經不能滿足通用的元數據管理需求,亟須製定一套可擴展的元模型標準,實現各種元數據之間的通信和共享,支撐多元異構數據的自動采集與治理集成。

    本文采用的元數據智能驅動技術,采用CWM元數據標準,實現對業務元數據、技術元數據、管理元數據的統一管理和存儲,實現了元數據驅動數據標準、數據質量、物資信息、數據服務等功能。

    采用自主研發的HDFS、Hive、HBase元數據采集技術,通過靈活配置數據源高效地實現Hadoop元數據自動采集和應用。為實現元模型規範的可擴展,本方案采用MOF規範,從元數據模型底層出發,保證元數據存儲的統一管理基礎,基於MOF規範,根據裝備數據元數據管理的需求,采用CWM規範完整地描述了數據倉庫元數據交換的語法和語義,CWM元模型由一些子元模型構成,這些子元模型在據倉庫構建等方麵描述出通用數據倉庫的元數據。數據源方麵,元模型能描述麵向對象的、關係型的、記錄型的、多維的和XML的源數據。數據分析方麵,元模型能描述數據轉換、聯機處理分析(OLAP)、數據挖掘、結果信息可視化等。數據倉庫管理方麵,元模型能描述數據倉庫流程和操作結果。

    本文基於CWM元模型標準提供了業務元數據、技術元數據、管理元數據的統一管理和存儲,支持元數據詳細信息的查看和追蹤,使用者在業務處理上可以更加方便快捷的進行數據結構、數據組成的查看以及數據流向的追蹤;支持元數據的高級查詢功能,提供元數據的快速定位。本文設計的基於元數據的物資倉庫管理軟件針對倉庫數據的固有特征,優化物資信息的存儲方式,通過元數據提供數據影響分析、血緣分析、全鏈分析等功能,提供科學直觀的數字化展示界麵,支持數據的下載查看,以元數據為核心,對外提供統一元數據接口,實現對物資倉庫的有效管理。

    元數據類型複雜多變,數據量大且不斷擴增,本文提出的物資倉庫管理辦法利用可插拔的適配器方式進行元數據的獲取和采集,具體元數據采集適配架構如圖1所示。圖中,數據采集適配器支持數據類元數據、技術類元數據、業務類元數據等多種數據類型的采集,針對不同類型的元數據,采用不同的采集適配器進行處理,最後進行采集元數據的存儲。

    圖1 數據采集適配器架構

    圖1 數據采集適配器架構   下載原圖


    元數據智能驅動技術主要解決兩個核心問題,一是製定可擴展的元模型標準,實現各種元數據之間的通信和共享;二是解決多源異構數據的自動采集問題。該技術能夠實現基於元數據的數據治理、數據血緣分析和影響域分析,為開展數據治理、數據共享使用提供支撐。

    3 元數據物資倉庫數據檢索分析設計

    倉庫物資數據檢索分析需要海量的物資背景、物資來源、物資用途、物資生產等數據。麵對如此複雜且海量的數據元素,在進行檢索分析時,需要非常巨大計算能力才能完成。傳統的數據檢索采用的是集中式計算,不僅耗時過長,而且對計算機的硬件配置要求過高。本文采用的分布式計算,通過將數據檢索任務分解為多個相互關聯且細小的部分,並將分解的任務分配給多台計算機進行處理,這樣不僅降低了數據檢索所消耗的時間,大大提高的數據檢索的效率,而且還降低了軟件對計算機硬件的要求。

    目前數據分布式處理主要包括側重海量數據處理能力的複雜批量式處理、針對數據關聯的曆史數據交互式處理以及針對數據處理實時性的實時數據流式處理,對於以上這三種分布式數據處理方式,可供選擇的計算框架主要有Hadoop、Spark以及Storm分布式處理框架。由於Spark在並行計算中,DAG迭代優化和內存數據優化,使得在分析領域的計算速度遠遠高於Hadoop的計算模型,因此在計算模型和體係的選擇上有較大優勢。因此,本方案基於Spark的計算模型實現。

    本文提出基於Spark的計算模型實現,利用Spark在並行計算時運算速度快的優勢,提高軟件數據檢索的實時性,改善數據檢索效率。基於Spark架構的分析建模架構如圖2所示。

    圖2 基於Spark架構的分析計算架構

    圖2 基於Spark架構的分析計算架構   下載原圖


    采用Spark計算集群實現海量數據的模型訓練及數據挖掘分析,可快速熱插拔式集群設計,讓計算能力可以無縫提升,優秀的計算架構能使CPU占用率降低20%。並為客戶提供單機、分布式運行環境,同時還可根據客戶實際業務需要,對計算平台進行整合擴展。

    該技術能夠解決海量數據分析挖掘或者複雜計算模型單機計算效率低下、耗時長的問題,提供分布式並行計算能力擴展,輕鬆應對數據量持續增長,提供高效的挖掘分析數據處理能力,支持超大數據集,支持高吞吐量的數據讀取,支持GB到PB級數據量訓練;提供高性能處理,支持高效的並行化處理方式;支持流式的數據訪問,一次寫入多次讀寫;支持高效的結構化、非結構化處理性能。該技術能夠對各類倉庫物資數據進行複雜的批量處理,快速挖掘分析海量倉庫物資數據,節約了整體計算時間,大大提高計算效率,為倉庫物資數據的快速檢索、分析提供重要保障。

    4 基於元數據的物資倉庫管理軟件實現

    基於元數據的物資倉庫管理軟件的主要功能包括倉庫物資信息的管理、存儲、綜合檢索以及對物資標簽信息的設置。軟件根據物資倉庫管理的實際業務需要,對物資信息進行錄入、維護、查詢等操作,支持將已錄入物資信息按特定格式導出,具體處理流程如圖3所示。

    圖3 物資倉庫管理軟件流程圖

    圖3 物資倉庫管理軟件流程圖   下載原圖


    在物資倉庫管理軟件存儲物資信息時,通過填寫物資任務名稱、物資庫存數量、物資類別、來源、國家以及年度等信息,進行物資信息的錄入,物資信息存儲的相關實現代碼為:





    存儲後物資信息顯示、維護頁麵如圖4所示。

    圖4 物資倉庫管理軟件維護頁麵圖

    圖4 物資倉庫管理軟件維護頁麵圖   下載原圖


    在錄入物資信息時,提供對物資信息標簽的設置功能,支持根據信息標簽分類、檢索物資信息,相關實現代碼為:



    物資信息錄入時數據標簽設置界麵如圖5所示。

    圖5  物資信息錄入時數據標簽設置界麵

    圖5 物資信息錄入時數據標簽設置界麵   下載原圖


    在錄入信息時新增的數據標簽會在左側分類樹下方進行顯示,用於物資數據的常用檢索,同時在表單上方提供綜合查詢功能,滿足物資倉庫管理過程中更為複雜的檢索方式。

    5 結 論

    本文研究了基於元數據的物資倉庫管理係統的整體設計方案和實現方法,對元數據如何分類、如何檢索分析以及數據模型搭建等內容進行了總結,呈現了基於Spark架構的海量數據的模型訓練及數據挖掘分析能力,可以看出海量數據處理需求對元數據模型構建技術的依賴,可以預見基於元數據的物資倉庫管理係統將成為物資管理領域的熱點應用。

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