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基于任务模型的ETL引擎设计与实现的任务书
一、任务介绍：
ETL（Extract-Transform-Load）引擎是数据仓库中的重要组件，主要用于将来自不同数据源的数据统一提取、转换和加载到数据仓库中，并进行清洗和处理。本任务旨在通过基于任务模型的ETL引擎设计与实现，提高数据仓库中数据的准确性、一致性和可用性。
二、任务目标：
1.设计并实现基于任务模型的ETL引擎，支持自定义任务流程、灵活配置任务参数和模型参数，提高ETL过程的自动化和人工干预能力；
2.支持多种数据源数据导入，包括常用的关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、HDFS等）；
3.支持数据转换和清洗功能，包括数据类型的转换、数据格式的统一、重复数据的去重和缺失数据的填补等；
4.支持数据质量检测和处理，包括数据异常和错误的识别、处理和记录，保证数据仓库中的数据准确且符合标准；
5.提供友好的用户界面和操作手册，使用户可以方便地使用该引擎，并支持任务执行的监控和记录。
三、任务要求：
1.使用Java或Python等编程语言，基于任务模型的ETL引擎设计和实现；
2.支持多线程任务执行和任务失败重试功能，提高任务执行效率和稳定性；
3.支持数据源和目标的动态添加和删除，允许用户根据需求动态修改任务流程；
4.支持任务执行状态的实时监控和记录、错误异常信息的输出和记录，方便用户调试和维护；
5.支持度量和指标的计算和分析，包括数据质量、数据准确度等指标；
6.提供详细的设计文档和使用手册，包括软件架构、类图、时序图、接口说明等。
四、参考资料：
1.ETL流程的基本概念和数据仓库技术的相关书籍和论文；
2.数据库管理和数据清洗的相关工具和技术；
3.数据质量和数据质量度量的相关知识和算法。