【摘 要】
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增量数据更新是各个异构系统之间进行数据共享融合的关键，也是构建增量式数据仓库来进行数据分析的关键。随着大数据技术的发展，传统的增量更新算法已经无法适应时代的潮流。为此，本文基于Spark等成熟的大数据技术提出了一种近实时增量数据更新方法。本文采用OGG+kafka进行增量数据捕获，采用Spark对增量数据进行实时分析，设计Leader-Follower-Replicat模式提高方法可用性，设计Cr
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增量数据更新是各个异构系统之间进行数据共享融合的关键，也是构建增量式数据仓库来进行数据分析的关键。随着大数据技术的发展，传统的增量更新算法已经无法适应时代的潮流。为此，本文基于Spark等成熟的大数据技术提出了一种近实时增量数据更新方法。本文采用OGG+kafka进行增量数据捕获，采用Spark对增量数据进行实时分析，设计Leader-Follower-Replicat模式提高方法可用性，设计Cross-Node模式实现跨节点断点续传。本文在四种应用场景下增量同步100万条数据，实验表明：该方法可适用于多种应用场景，该方法更新效率较高可以在5S内完成数据的同步，可以在4S内完成跨节点的断点续传。
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