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海量异构数据集成系统的设计与实现的任务书
任务背景：
随着互联网和大数据技术的快速发展，企业、政府机构和个人等各种数据生产者产生了大量的异构数据。这些数据包括了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等不同类型，存储在不同的数据源中，如：关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。为了进一步挖掘这些异构数据的价值，需要对它们进行集成和处理。
任务描述：
设计和实现一个海量异构数据集成系统，能够自动从不同类型的数据源中获取、清洗、整合和存储异构数据。该系统应该具有以下主要功能：
1.数据源的管理：支持配置和管理不同类型的数据源，并能够自动感知数据源的变化，实现数据的动态更新和同步。
2.数据获取和清洗：实现不同格式和不同结构数据的获取和解析，并能够自动识别和处理数据中的异常信息和噪声数据。
3.数据整合和转换：将不同数据源中的数据整合到一个共同的数据模型中，实现数据的统一表示和管理。
4.数据存储和查询：提供高效、可扩展、安全的数据存储和查询服务，支持多维度的数据查询和分析。
5.数据质量管理和监控：对集成的数据进行质量检查和监控，及时发现和处理数据质量问题，保证数据的可靠性和准确性。
任务要求：
1.统计不同类型的数据源，设计和实现支持不同数据源类型的数据获取模块。
2.设计和实现数据清洗模块，能够实现数据的格式转换、异常值处理、缺失值处理、脏数据清洗等功能。
3.设计和实现数据整合模块，将不同数据源中的数据整合到一个共同的数据模型中。
4.设计和实现存储模块，支持多维度的数据查询和分析，具有高效、可扩展、安全的特点。
5.设计和实现数据质量管理和监控模块，及时发现和处理数据质量问题，保证数据的可靠性和准确性。
6.提供良好的用户界面和文档，方便用户使用和维护系统。
7.至少支持一种开源的数据库，如：MySQL、PostgreSQL等，能够处理百万级数据。
8.代码完整、注释清晰、可维护性好、具有良好的扩展性和可重用性。
9.最终提交包括代码、测试用例、系统文档和用户手册。
任务评估：
1.功能完备性和实现难度。
2.数据源覆盖能力和数据整合效果。
3.存储和查询性能、数据处理速度和质量检查效果。
4.文件组织、代码规范、注释和文档完整性。
5.整个系统的可扩展性、可定制性和可复用性等技术指标。
6.系统的用户界面、操作简便性和易用性。
任务拆分：
本任务可以拆分为以下几个子任务：
1.数据源管理模块的设计和实现。
2.数据获取和清洗模块的设计和实现。
3.数据整合和转换模块的设计和实现。
4.存储模块的设计和实现。
5.数据质量管理和监控模块的设计和实现。
6.用户界面和文档的设计和实现。
7.总体测试和调试，代码提交和任务评估。
任务时间：
本任务周期为3个月。