政务业务平台数据迁移的解决方案，包含技术架构及
具体实施部署
一、政务业务平台数据迁移解决方案概述
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政务业务平台数据迁移旨在将旧有政务系统中的各类数
据安全、完整、准确且高效地迁移至新的政务业务平台，以实现政
务服务的平滑升级与优化。本方案将从数据评估、迁移技术架构设
计、实施步骤以及风险应对等多方面进行全面阐述，确保数据迁移
过程对政务业务的正常运行影响最小化，同时保障数据在迁移前后
的一致性和可用性。
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结 构 化 数 据 （ 如 数 据 库 数 据 ） ： MySQL 的
mysqldump 工具；
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非结构化数据 （如文件、图像、视频等）：文件复制工
具（如 Rsync）或云存储网关；
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大规模数据迁移 ：数据迁移服务（AWS 的 Database
Migration Service）或 ETL 工具进行数据的抽取、转换和加载。
二、技术架构
1.
数据抽取层
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采用 ETL （Extract ，Transform ， Load ）工具，如
Apache Sqoop 或 Informatica PowerCenter 等。这些工具能够
连接旧政务业务平台的各类数据源，包括关系型数据库（如
Oracle、MySQL 等）、文件系统（如 CSV 文件存储的政务数据）
以及一些特定格式的政务数据存储库。Sqoop 可高效地在 Hadoop
生态系统与传统关系型数据库之间进行数据传输，适合大规模数据
的抽取，而 Informatica PowerCenter 则提供了更强大的图形化界
面和丰富的数据源连接选项，方便对复杂数据源结构的处理。
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对于实时性要求较高的数据迁移场景，可考虑使用
CDC（Change Data Capture）技术，如 Debezium 等。它能够
捕获旧系统数据库中的数据变化（新增、修改、删除），并实时将
这些变化同步到新平台的数据存储中，确保新平台的数据与旧平台
在迁移过程中保持高度一致。
2. 数据传输层
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构建基于高速网络的传输通道，政务内部网络优先采用
光纤网络连接，以保障数据传输的稳定性和高速性。在数据传输过
程中，采用 SSL/TLS 加密协议对数据进行加密，防止数据在传输过
程中被窃取或篡改。
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对于大规模数据传输，可利用分布式文件系统（如
Hadoop Distributed F ile System - HD F S）的高 吞吐 特性。先将
抽取的数据 暂 存到 HD F S 中， 然 后 再 通过 Hadoop 生态系统中的
数据处理工具将数据传输到新平台的数据存储中。同时，设 置 数据
传输 监控机 制，实时 监测 数据传输的进度、速度和 错误情况 ，以便
及时 调 整传输 策略 。
3 . 数据转换层
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在数据转换方面，使用 Hive 或 Spar k SQL 等工具。这
些工具能够对抽取的数据进行 清洗 、转换和格式化处理。 例 如，将
旧系统中 不 同 编码 格式的 字符 数据统一转换 为 新平台要求的 编码 格
式，对 日期 格式进行 标 准化处理， 根 据新平台的数据模型对数据进
行 字段映射 和结构 调 整等。
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利用数据 质量 工具，如 Talend Data Quality 等，对数
据进行 质量检查 和修复。 检查 内 容 包括数据的完整性（如 必填字段
是否 有 值 ）、准确性（如数据 是否符 合业务规则）、一致性（如 不
同数据源 相 同数据 是否 一致）等。对于 质量不 合格的数据， 根 据 预
设的规则进行修复或 标记 ，以便后 续人 工处理。
4 . 数据加载层
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将 经 过转换和 质量检查 的数据加载到新政务业务平台的
数据存储中。如 果 新平台采用关系型数据库（如 PostgreSQL 等），
可使用 J D B C 连接将数据 批量插入 到数据库 表 中。对于大数据存储
需 求，如数据 仓 库场景，可选 择 Hive 表 或基于 Hadoop 的分布式
数据库（如 H B ase）进行数据存储。
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在数据加载过程中，设 置 数据 校验机 制，对 比 加载后的
数据与源数据的一致性，确保数据完整 无误 地加载到新平台。同时，
记录 数据加载的 日志信息 ，包括加载的数据 量 、加载时间、 错误信
息 等，以便后 续审 计和 问题排查 。
三、具体实施部署
1. 迁移前准备阶段
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数据评估与分 析 ：
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对旧政务业务平台的数据进行全面 梳 理，包括数
据类型、数据 量 、数据存储结构、数据关系等。 绘 制 详细 的数据地
图， 明 确数据的 来 源、 去向 和 流 转 路径 。
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分 析 数据 质量状况 ，通过数据抽 样 和数据 质量 工
具 检查 数据的完整性、准确性、一致性和时效性等 指标 ，确定存在
问题 的数据 范围 和类型，并制定 相 应的数据 清洗 和修复计 划 。
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新平台 环境搭 建：
