普元Primeton DITM数据集成平台：增量数据抽取策略解析

"增量数据抽取模式-c#控件picturebox实现画图功能" 本文主要讨论了数据集成平台的部署结构和增量数据抽取模式，其中涉及普元数据集成产品Primeton DITM的一些关键特性。 4.1 数据集成平台部署结构： DI Server支持集群部署，每个实例在独立的JVM上运行，通过HTTP心跳信号进行通信。DI Metadata Warehouse可以存储为文件，也可以使用关系型数据库。DI Studio是开发人员使用的工具，用于构建数据处理模型，而Governor则用于部署和监控模型。 4.2 增量数据抽取模式： 增量数据抽取旨在捕获自上次处理以来发生变更的数据。Primeton DITM提供了基于触发器的增量数据抽取方法。该方法需要在业务数据库中设置触发器，以便在记录发生增、删、改时，将这些变化写入临时表，然后由DI Server从临时表中读取这些增量数据。这种方法的优点在于利用了数据库自身的机制，确保了数据抽取的可靠性。 此外，文件还提到了Primeton DITM产品的其他方面，如： - 数据处理模型分为同步和异步两种，同步模型适用于实时性要求高的场景，而异步模型适合批处理任务，两者各有适用的环境。 - 业务模型调度和作业监控功能，允许用户管理和跟踪数据处理任务的状态。 - 高可用性（HA）能力，确保企业级的负载均衡和故障切换。 - 功能和资源权限管理，确保数据安全和操作合规。 - 支持多种操作系统、Java EE服务器、数据库、浏览器和JDK版本，具有良好的兼容性和灵活性。 - 提供了实际案例，如诸暨市智慧安居工程数据交换平台和上海银行CRM系统的解决方案，展示了产品在实际应用中的价值。 Primeton DITM作为一款高效、易管控的数据集成平台，具备灵活的部署选项、可靠的增量数据抽取策略以及全面的管理和监控功能，能满足不同企业对于数据集成和处理的需求。