基于动态知识图谱的大规模数据集成解决方案

通过以上建模进程，在应用侧就成立了一个多源数据的同一的逻辑视图，即从说明职员的角度对全部数据构建成了一个图模子，说明职员无需存眷底层数据源差别和存储细节，只需存眷如安在此图模子长举办说明即可。

对付常识库的存储计划，由HBase焦点存储、Elasticsearch全文索引、neo4j相关索引构成。HBase存储了完备的数据，Elasticsearch成立全文索引利便用户搜刮，neo4j成立相关索引，以加快相关查询。 

四种数据集成架构

以上内容描写了整个数据模子构建的进程，任何数据要集成进来，必需先举办以上进程，在元数据层面举办拉通、融合。 接下来的题目就是怎样将客户的数据快速接入常识库的存储中去，以提供同一的数据查询处事，也就是数据层面的集成。 

因为数据具有多样化特点：

从数据范例上看，存在布局化数据、半布局化数据、非布局化数据；

从营业代价上来看，又分为高代价密度数据，如账户信息、转账信息、低代价密度数据，如日记信息；

从数据局限上来看，有超大局限数据，如万亿级数据，大局限数据，如亿级数据，小局限数据，如百万级以下数据。 百分点经验多个大型数据集成项目洗礼后发明，凡是高代价密度的数据，数据局限都不会太大。好比公安规模的重点职员数据、卡口装备数据、收集安详规模的高危IP、重点监控网站等“实体”数据，此类数据特性是数据量有限，代价密度高。 而假如数据局限高出10亿级，凡是都是“变乱”范例的数据，好比车辆通过卡口的变乱、手机连wifi的变乱和手机上网的HTTP日记。这类数据尚有一个典范特性，就是数据量庞大且无穷增添，但数据代价密度很低，凡是也只体谅最近一段时刻的日记。 因此，针对差异的数据场景，百分点提供了差异的数据集成要领，别离应对差异场景下的数据集成需求。

整体数据集成架构如下：

小局限数据集成：这类数据每每是客户提供了小局限的样本，通过前台Import成果，直接上传各类范例的文件，即可导入。

高代价密度数据集成：凡是是客户提供的要害数据，这类数据起首必要营业职员按照需求举办建模，然后通事靠山离线/及时数据流将数据接入到本体库中。

低代价密度数据集成：凡是是“变乱”数据，数据量极大，并有一按时效性，必要按期House Keeping。当前的实现方法是通过存放在外部OLAP型数据库中，应用层通过直连的方法举办adhoc查询，将个中有代价的数据选择性地导入到本体库中。

互联网半布局化数据集成：通过给定URL，会启动靠山爬虫，爬取对应的网页进入常识库，跟存量常识举办协同说明。 

实现“动态性”的焦点逻辑

百分点动态常识图谱实现“动态性”的焦点逻辑在于，回收元数据与存储疏散查询的方案，来赋予常识图谱“动态”特征，包括数据模子的动态性、模子改观的动态性、融合的动态性和“变乱”数据的动态性。 

1．数据模子的动态性

因为数据模子有一个专门的靠山打点体系举办设置打点，营业可以按照现实客户需求举办模子计划与数据源接入，节减了大量开拓本钱。

2．模子改观的动态性

举办新增字段、修改字段、删除字段，以及模子修改的时辰，在应用端不消从头导入数据。

实现方法如下：

本体库中的数据元数据的存储与物理数据的存储是疏散的，应用层查询MySQL获取元数据并举办缓存，然后在Elasticsearch中检索到数据后，会在应用层的内存中举办元数据与物理数据的拼装。
因此，当元数据改观后，只必要更新MySQL数据库与应用层的缓存，无需对现实的物理数据举办改观。
这里必要留意的是，在Elasticsearch中存储的是融合完成的数据。因此当融正当则改观后，必要重建索引。

3．融合的动态性

当融正当则改观后，只必要对特定表重建索引，无需从头导入用户数据。

（编辑：湖南网）

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