流上的事件与模式检测及ETL处理技术解析

# 流上的事件与模式检测及ETL处理技术解析 ## 1. 流上的事件与模式检测 ### 1.1 基本概念 事件是流数据中的基本信息单元，事件模式是随时间关联的事件组合。事件模式检测在复杂事件处理中至关重要，匹配到的事件模式被称为复杂事件。 ### 1.2 历史背景 - 20世纪90年代初，SNOOP和ODE等系统开创了定义事件模式查询语言的先河，当时表达事件的数据模型不固定。 - 近年来，Cayuga和SASE等方法更贴近关系查询处理，每个事件由关系模式建模，部分操作符源于关系代数，且都采用NFA的变体作为处理模型。 - 互联网规模的消息代理系统催生了基于内容的发布 - 订阅系统，其查询语言有限，虽性能和可扩展性高，但不适合事件模式检测。 - 流数据库如Aurora、STREAM和TelegraphCQ注重表达能力，查询语言强大，但并非为事件模式检测设计，表达相关查询较困难，且在并发查询扩展方面研究较少。 ### 1.3 基础原理 #### 1.3.1 事件模式查询模型 事件流是潜在的无限事件序列，每个事件有时间戳，内容由关系元组编码，按时间戳顺序处理，可进行过滤、转换和关联以形成事件模式。与字符流匹配正则表达式模式相比，事件模式匹配有以下特点： - 流事件包含多个属性 - 值对，值域可能无限，而字符流字符只有单一属性且值来自有限字母表。 - 事件模式可对事件进行关系操作，便于基于顺序的事件关联。 - 事件模式检测涉及时间因素，而正则表达式处理仅涉及字符顺序。 事件模式通常用事件代数表达，如Cayuga代数，它专为大规模事件模式检测设计，有选择谓词和聚合的一元操作符，以及序列和迭代两个二元操作符。为方便用户交互，还开发了SQL风格的Cayuga事件语言（CEL）。SASE使用类似代数，支持否定式事件模式，序列数据库系统则专注于离线匹配事件模式。 #### 1.3.2 事件模式查询处理 事件模式查询通常由状态机实现，以Cayuga为例，其自动机是经典非确定性有限自动机的扩展： - 自动机边关联谓词，事件满足谓词时才遍历该边，实现事件模式的选择谓词。 - 匹配模式时，自动机实例需存储贡献事件的属性和值，以生成具体内容的见证事件。 不同系统处理事件模式查询方式类似，如SASE会进行操作符重排序优化，SQL - TS会利用序列模式元素间的依赖关系优化。高效评估大量并发事件模式具有挑战性，Cayuga采用多查询优化（MQO）技术，通过合并自动机和管理过滤谓词，实现每秒数千事件的吞吐量。 ### 1.4 关键应用 事件模式检测适用于多种应用，包括RFID产品供应链管理、实时股票交易、大型计算系统监控和传感器网络监控等，这些应用需实时处理大量事件流。 ### 1.5 未来方向 将事件处理系统与流数据库集成是重要方向，二者功能有重叠，且部分流应用需要两者的功能。但集成面临逻辑层面需统一查询代数和物理层面在同一引擎评估查询的挑战。 ## 2. 提取、转换和加载（ETL） ### 2.1 定义 ETL过程负责数据仓库架构后台操作，包括从源数据存储提取数据，在数据暂存区进行转换、同质化和清理，最后加载到中央数据仓库及其相关部分。传统ETL定期刷新数据仓库，如今更注重近实时刷新。 ### 2.2 历史背景 ETL虽在21世纪初独立发展，但实际伴随数据库技术诞生。早期它只是常规编程任务，最早的ETL系统可追溯到EXPRESS系统。数据集成早期，包装器 - 中介方案中的包装器构建是ETL脚本的雏形。20世纪90年代中期数据仓库兴起，ETL隐藏其中。2000年代，人们意识到ETL对数据集成任务的重要性，因其成本高、劳动密集且关键，但存在数据集成和清理困难、难以标准化和优化等问题。 ### 2.3 科学基础 #### 2.3.1 一般描述 ETL过程可看作有向无环图，节点为活动和记录集，边为输入 - 输出关系。数据从源提取为快照，传输到数据暂存区，经比较、存储、过滤和转换后加载到数据仓库，还可刷新相关视图。 #### 2.3.2 具体步骤 - **提取**：目标是识别需处理的源数据子集，通常在源系统空闲时进行。因技术和政治原因，提取需考虑对源系统的最小干扰和开销。可采用的策略有： - 提取整个源数据。 - 提取数据快照并与之前比较，检测插入、删除和更新。 - 使用源数据库的触发器，但会干扰系统和增加开销。 - 解析源日志文件，检测事务修改并在仓库端重放。 提取的数据需加密和压缩以保障安全和网络性能。 - **转换**：ETL