卜南翔　徐述　王吉祥　曾海洋

摘 要：数据集成是实现数据共享的有效手段，目前实现数据集成的主要方法有数据仓库等，而在这些方法中都存在数据使用的耦合问题，文章对此进行研究，通过对SDO的概念阐述以及对高校数据集成平台中SDO的应用分析，进而提出SDO在该平台中的实现方法。

关键词：高校；数据集成；应用分析；SDO

近年来，信息技术在我国各行业的应用不断深入，我国数字化建设得到快速发展。高校作为科研与知识传播的前沿，也需加快对数据集成平台的建设与服务数据对象（Service Data Objects，SDO）的应用。SDO在数据集成平台中的应用，主要是为数据集成平台提供一个良好的解决方案，提升高校的数字化与精细化管理水平。

1 案例概述

某高校为提高精细化与数字化管理水平，在数据集成平台中应用SDO，以此对高校的教学、管理等资源进行有效的整合，对用户管理进行统一，并实现对资源的合理分配与利用。高校在进行集成平台建设中有诸多困难，比如规划无法有效落实，关键数据归属管理无法明确等均制约着集成平台的建立。因此，针对高校自身存在的问题，依托数字校园新契机，制定合理的设计方案。

本次数据集成平台的建设以实现管理效益最大化为目的，在建设中应用现代管理思想，并加强对精细化的设计延伸。高校在进行精细化管理与数据集成平台建设中需遵循：数据化原则、程序化原则、操作性原则与标准化原则。高校在数据集成平台建设中，为强化对数据的集成与应用，在数据集成平台中应用SDO，促进精细化建设与数字化校园管理。本文对高校数据集成平台中SDO的应用分析都是建立在此基础上的。

2 SDO相关技术分析

2.1 SDO概述

SDO技术可以方便地实现对程序数据的统一访问，并且能够实现编程模型的共同建立[1]。在对该技术的有效应用下，数据操作方法得到统一，在进行应用程序查询等过程中数据访问变得更加轻松。SDO已成为我国高校数据集成平台应用的重要支撑。

SDO具备以下两个方面的特征：（1）支持动态与静态编程模型。静态接口应用，使得编程模型简单，且十分适用元数据明确的情况[2]。但动态查询中，查询产生的某些结果数据无法进行明确，从而无法使用静态接口。所以在进行数据编程的时候，需同时支持动态与静态数据API。

（2）支持离线编程模型。SDO主要通过对客户端数据读取，即时将数据保存并对这些数据进行相应的操作，然后将其提交至数据源。即使客户端不在线，系统也可以实现数据的修改。

2.2 SDO体系结构

SDO体系结构是由数据源、数据图等要素构成的，具体包含：（1）数据源。SDO能实现对多种数据源的访问与更新。（2）数据中介服务。在不同的数据源中SDO采用不同的中介服务来保证不同数据的中介服务。（3）数据对象。数据对象是SDO的核心内容，包含了各种数据、序列操作等，能够实现对非结构化数据的有效支持。（4）数据图。数据图是依据元数据进行封装。SDO在进行数据源访问时，会对数据图进行更新操作。（5）元数据。元数据描述数据的类型及关系，是数据图创建的基础。

3 高校数据集成平台中SDO应用技术

3.1 HDFS分布式存储

分布式存储系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）具有高容错与低成本的特点。HDFS由DataNode（实际数据存储）与NameNode（文件系统元数据管理）组成。在HDFS单集群中只有一个主节点NameNode，其他节点是从节点DataNode。

对文件进行存储时，HDFS将对文件进行数据块分割，每个数据块大小默认为128 Mb。每个小数据块默认复制两次，因此，每个数据块在分布式存储系统中有3份相同数据副本。然后NameNode会对数据块进行存储位置随机分配，选择合适的DataNode节点进行存储，保证数据块均衡地分布在HDFS中[3]。

3.2 Spark生态集成环境

Spark是一个能够实现快速运算的集群计算平台，建立在内存计算之上，对大数据环境下的数据能进行高效的处理，同时还能保证高容错性。Spark的适应性较强，在不同的分布式平台中都能得到有效应用。

Spark的生态集成环境包含Spark Core，Spark SQL，SparkStreaming等，并能够为大数据云端提供一站式解决平台。Spark集成开发环境的典型安装是加载scala 2.9.3：对features和plugins两个目录下的文件进行拷贝并压缩，重新启动Eclipse，在Eclipse中依次选择“Help”，最后完成安装。

3.3 Python大数据开发

Python作为一门年轻、优雅又简洁的计算机语言，在大数据开发与集成、深度学习的应用中得到了广泛应用。Python对大数据进行分析时最常使用NumPy库与Pandas库。

4 高校数据集成平台中SDO的应用实现

4.1 元数据

4.1.1 数据源元数据

数据源元数据是一种描述性文件，通过对数据源的驱动类型、端口与数据结构等进行描述[4]。在SDO2.1中还尚未对数据中介服务的相关内容进行涉及，对数据源的定义也相对较少，所以对SDO元数据扩展设计可以定义为元数据的数据源描述，将其简称为动态系统开发方法（Dynamic Systems Development Method，DSDM）。DSDM对数据源进行定义时，主体结构有：根元素（DSInof）、驱动类型（DSDrive）与主键（DSKey）等。

4.1.2 對象元数据

对象元数据是对数据的组成结构与关系的描述，这也是SDO创建与数据处理的基础，而中介服务封装数据图也是以此为标准进行工作的。对象元数据也需建立起元模型DOM，DOM是通过对DSDM的扩展得到。DOM模型主要有两个方面的内容，分别是数据集成与数据结构描述。

4.2 数据服务中介

在进行多种数据源集成时，要通过不同的数据中介服务对数据源进行连接，提高高校对系统开发效率[5]。通用模块主要有元数据解析器。元数据解析器对元数据的解析，并对信息进行提取。通过数据图封装模块的应用，可以将数据序列转化为数据图。

数据图的请求工作流程为：数据图请求→解析元数据文件→连接数据源→生成本地数据→生成目标数据图。

4.3 统一访问界面设计

集成系统化为异构数据源提供进行访问的统一界面。数据源在异构分布中对用户是透明的，形成一对一的数据源操作。用户登录到界面后，点击数据查询，在界面中进行条件检索，检索条件可以是关键字、数据源名称与类型等。

4.4 数据源的配置信息

数据集成平台在收到系统任务后，会根据不同的数据源进行信息的转换与集成[6]。用户在进行数据源的添加或者删除等操作时，只需对相关的信息进行配置更改便可完成。

5 结语

本文基于高校进行精细化、数字化校园建设，紧紧围绕数据集成平台中SDO的应用进行分析，结论如下：SDO应用中，通过SDOAPI替代数据接口，实现对数据的获取，并对数据进行处理，而系统中的数据中介服务被当作包装器；SDO元数据在功能上与中间件等基本相同，也即利用公共模型，对不同的数据源实现统一数据视图。

高校数据集成平台中的SDO应用建立在良好的软件与硬件环境中。SDO应用的实现主要通过元数据、数据服务中介、统一访问界面设计与数据源信息配置等完成。高校在进行数据集成平台建设中有效应用SDO，有助于实现高校管理的精细化与数字化，提高现代化高校管理水平。

[参考文献]

[1]唐春波，郭文明，严静东，等.FHIR数据集成平台研究及其在连续医疗中的应用[J].生物医学工程研究，2017（2）：178-182.

[2]万歆，姚晴虹.基于异构系统的数据集成平台的搭建和应用[J].医疗卫生装备，2016（2）：61-63.

[3]肖培根，李海涛，朱凌，等.配網自动化规划设计之数据集成平台的研究与应用[J].电子设计工程，2016（11）：38-41.

[4]李景奇，卞艺杰.基于大数据挖掘的高校知识管理系统[J].计算机系统应用，2017（9）：54-61.

[5]吴振涛.基于数据仓库技术的数据集成在数字化校园中的应用[J].电子设计工程，2016（9）：28-31.

[6]马国耀，孙勇韬，马玉玲.数据采集模板化技术在医疗大数据集成建设中的应用[J].中国卫生信息管理杂志，2016（4）：414-416.