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系列 | 漫谈仓第三篇NO.3 『魔法』ETL

源多为业务系统,埋点日志,离线文件,第三方等。同步之道01. sqoopSqoop,SQL-to-Hadoop 即 “SQL到HadoopHadoop到SQL”。 是Apache开源的一款在Hadoop和关系库服务器之间传输的工具。 主要用于在Hadoop与关系型库之间进行转移,可以将一个关系型库(MySQL ,Oracle等)中的导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的导出到关系型库中。 StreamSetsStreamsets是一个实时采集ETL工具,可以实现不写一行代码完成的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面,实现管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。 三、ETL加载策略集成加载策略,按类型可包括快照、流水、增量、全量、拉链等。01. 增量有些表巨,我们需要选择增量策略,新增delta需要和存量merge合并。

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系列 | 漫谈仓第三篇NO.3 『魔法』ETL

源多为业务系统,埋点日志,离线文件,第三方等。同步之道01. sqoopSqoop,SQL-to-Hadoop 即 “SQL到HadoopHadoop到SQL”。 是Apache开源的一款在Hadoop和关系库服务器之间传输的工具。 主要用于在Hadoop与关系型库之间进行转移,可以将一个关系型库(MySQL ,Oracle等)中的导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的导出到关系型库中。 StreamSetsStreamsets是一个实时采集ETL工具,可以实现不写一行代码完成的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面,实现管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。 三、ETL加载策略集成加载策略,按类型可包括快照、流水、增量、全量、拉链等。01. 增量有些表巨,我们需要选择增量策略,新增delta需要和存量merge合并。

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    2014年八最热门的工作

    人力资源公司Kforce近日发布了一份报告根IT职业薪酬水平给出了2014年最热门的十工作职位(年薪):一、ETL开发者(11-13万美元)随着种类的不断增加,企业对整合专业人才的需求越来越旺盛 ETL开发者与不同的来源和组织打交道,从不同的源头抽取,转换并导入仓库以满足企业的需要。ETL软件行业相对成熟,相关岗位的工作生命周期比较长,通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。 ETL人才在时代炙手可热的原因之一是:在企业应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。 二、hadoop开发者(15-17.5万美元)Hadoop是基于Java的开源框架,随着集规模不断增,而传统BI的处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价处理技术如Hive、HBase 如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的人才。

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    常见的Hadoop应用误解

    ,而看起来的确好像库什么应用都可以做,因为毕竟部分的应用都会需要一个库。 然而,如果就概念性上来看,ETL指的其实是运用的生命周期中的其中一个过程,跟我前面提到的预处理(Data pre-Processing)是同样一个概念,举凡清洗(Data Cleansing (误解)基于Hadoop的推荐系统与传统的推荐系统并无不同(正解)传统的推荐系统只处理客户的事务(transaction data),多用的是仓库或商业智能等解决方案,然而,除了客户的事务之外 由于客户互动的型态与事务间有极的差异,其量级更是远远于事务量,运算频率更是有极高的要求,也因此都远超过现有库或仓储的能力,而这正是Hadoop所擅长,可以轻易拓展传统机器学习( Machine Learning)算法分析集(Large Datasets)的能力,并同时具备横向扩充(Scale-out)的能力,可随着集的成长轻易扩充,无论多都可轻易胜任。

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    ETL实践探索(3)---- ETL利器之pyspark

    ----ETL 系列文章简介本系列文章主要针对ETL处理这一典型场景,基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的导入导出实战 系列文章: 1.ETL实践探索(1)---- python 与oracle库导入导出 2.ETL实践探索(2)---- python 与aws 交互 3.ETL实践探索(3)--- - pyspark 之ETL利器 4.ETL实践探索(4)---- 之 搜索神器elastic search 5.使用python对库,云平台,oracle,aws,es导入导出实战 6 .aws ec2 配置ftp----使用vsftp 7.浅谈pandas,pyspark 的ETL实践经验----pyspark Dataframe ETL本部分内容主要在 系列文章7 :浅谈pandas ,pyspark 的ETL实践经验 上已有介绍 ,不用多说----spark dataframe 导入Elasticsearch下面重点介绍 使用spark 作为工具和其他组件进行交互(导入导出

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    ETL实践探索(5)---- ETL利器之 pandas

    OUTPUT -> updated df with smaller memory ------ df = df.astype(int32) df = df.astype(float32)当我们面对更集时 这时,我们就需要将分类变量转换成值变量然后再将它们作为模型的输入。对于可视化任务来说,我建议家保留分类变量,从而让可视化结果有更明确的解释,便于理解。 这种方法可以让你更清楚地知道哪些列有更多的缺失,帮助你决定接下来在清洗和分析工作中应该采取怎样的行动。 这意味着我们可能不得不将字符串格式的转换为根我们的需求指定的日期「datetime」格式,以便使用这些进行有意义的分析和展示----最近看到的python 杰出的自学资料这个项目里面的例子基本都是开源领域的咖写的 听起来就非常高上。然后500行以内就能搞定,但是这个项目肯定需要家有了一定水平之后才能去研究了。

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    Hive项目实战系列(1) | 项目创建与上传

    此次博主为家带来的是Hive项目实战系列。 一. 2.3 ETL原始  通过观察原始形式,可以发现,视频可以有多个所属分类,每个所属分类用&符号分割,且分割的两边有空格字符,同时相关视频也是可以有多个元素,多个相关视频又用“t”进行分割。 为了分析时方便对存在多个子元素的进行操作,我们首先进行重组清洗操作。即:将所有的类别用“&”分割,同时去掉两边空格,多个相关视频id也使用“&”进行分割。 1. (k, NullWritable.get()); } } ** * ETL方法,处理掉长度不够的,并且把形式做转换 * @param line 输入的行 * @return 处理后的行 * private 我们可以看到去除了5000多条,保留了74万多条。 下面我们看下处理过后的: ??   这样看上去就没啥问题了。现在我们所需要的原始就已经全部准备好了,下面我们就可以建表了。 ?

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    BI系统存在哪些问题,怎么解决?

    BI系统存在的问题BI系统更多的以分析业务产生的密度高、价值高的结构化为主,对于非结构化和半结构化的处理非常乏力; 由于仓库为结构化存储,在从其他系统进入仓库,叫做ETL过程,通常需要一个专门的 ETL团队去和业务做衔接,决定如何进行的清洗和转换;随着异构源的增加,要解析内容进入仓库,则需要非常复杂等ETL程序,从而导致ETL变得过于庞和臃肿;当量过的时候,性能会成为瓶颈 ;ETL动作对的预先假设和处理,导致机器学习部分获取到的为假设后的,因此效果不理想。 Hadoop分析平台出现侧重从以下几个维度去解决做分析面临的瓶颈:分布式计算:思路是让多个节点并行计算,并且强调本地性,尽可能的减少的传输;分布式存储:分布式存储是指将一个文件拆成N Hadoop体系的架构传统的架构?流式架构?Lambda架构?Kappa架构?Unifield架构?

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    平台的历史进程

    2006年之前:ETL仓库和OLAP多维平台最常用的方法是使用 ETL 进程将传入转换为现成的块,这些块将被批量加载到仓库中。 公司希望分析这些新源,并将按照半结构化和非结构化按压到严格模式的压力给ETL流程带来巨压力。 2010-2012:房间里的象(Hadoop的logo是象)Hadoop走到了现场,为企业提供了一个可以转储任何类型的地方,并允许原始科学家在其上捅棍子,从而减轻MPP对每个人的压力。 最佳实践架构迅速成为Hadoop + MPP,Hadoop成为事实上的ETL平台,将转换为加载到MPP库。 这是一个很好的稳定点,但业务需求再次发生变化:量增加给MPP带来巨压力,需要快速加载,并且提取价值最高的从结构化转变为半结构化那是坐在Hadoop

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(五):抽取

    Sqoop优化(1)调整Sqoop命令行参(2)调整库四、小结---- 本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop仓库的抽取,即ETL过程中的Extract部分。 在“Kettle构建Hadoop ETL实践(一):ETL与Kettle”里介绍Kettle虚拟文件系统时,我们知道了Kettle使用Apache的通用VFS作为文件处理接口,能够直接读取zip压缩包中的多个文件 }分别表示ETL系统中记录的最后一次装载时间和最自增序列号。 Sqoop简介 Sqoop是一个在Hadoop与结构化存储(如关系库)之间高效传输批量的工具。它在2012年3月被成功孵化,现在已是Apache的顶级项目。 Sqoop是一个在Hadoop与结构化存储,如关系库之间高效传输批量的工具,支持全量和增量抽取。

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    乘风,就业拿高薪

    ETL研发 (ETL Developer) 随着种类的不断增加,企业需要一种统一的方法处理所有种类,所以对于整合的需求越来越旺盛。 目前,ETL行业相对成熟,相关岗位的工作生命周期比较长,通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在时代炙手可热的原因之一是:在企业应用的早期阶段,Hadoop用作ETL工具。 如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的人才。 过去,可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。系统架构师 (Data Architect)重新激发了主管理的热潮。 在所有职位中,需求最多的排前三位的技能是:Java 6.62% 毕竟绝Hadoop application都是用Java写的。

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    聊一聊 ETL 的设计

    0x00 前言仓库体系里面的主要内容也写的差不多了,现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。文章结构先聊一下什么是 ETL。 聊一下致的概念和一般意义上的理解。聊一聊流是什么样子。 看上面的要求,有几个点可以关注一下:仓的理论计算引擎:Hadoop、Spark、Hive同步:Flume、Sqoop、Kettle存储引擎:Mysql、Oracle、Hbase等存储平台我们致分析一下这些内容 我们可以致理解 ETL 的主要工作就是利用这些工具来对进行处理。下面举几个栗子来说明 ETL 的场景:Nginx 的日志可以通过 Flume 抽取到 HDFS 上。 HDFS 上的一些不规整,有很多垃圾信息,可以用 Hadoop 或者 Spark 进行处理并重新存入 HDFS 中。Hive 的表也可以通过 Hive 再做一些计算生成新的 Hive 表。 ETL 是对的加工过程,它包括了抽取、清洗、入库等一系列操作,部分和处理清洗相关的操作都可以算是 ETL

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    ETL工程】技术核心之ETL

    抛开的概念与基本知识,进入核心。我们从:采集、存储、管理、分析与挖掘,四个方面讨论在实际应用中涉及的技术与知识点。核心技术架构挑战:1. 对现有库管理技术的挑战。2. 提纲:采集:ETL存储:关系库、NoSql、SQL等管理:(基础架构支持)云存储、分布式文件系统分析与挖掘:(结果展现)的可视化本文章的目的,不是为了让家对ETL的详细过程有彻底的了解 只需要知道,这是处理的第一步,一切的开端。技术之采集ETL:这里不过多的说采集的过程,可以简单的理解:有库就会有。 过程:在整个仓库的构建中,ETL工作占整个工作的50%-70%。下面有人给出团队之间的ETL过程是如何实现的。在面临耗费绝时间的分析过程中,要求第一点就是:团队协作性要好。 异常处理在ETL的过程中,必不可少的要面临异常的问题,处理办法:1. 将错误信息单独输出,继续执行ETL,错误修改后再单独加载。中断ETL,修改后重新执行ETL。原则:最限度接收。2.

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    处理必备的十工具

    处理必备的十工具1. Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行ETL,对进行结构化处理,并对Hadoop文件进行查询和处理等。 ClouderaCloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将处理框架延伸到一个全面的“企业中心”范畴,这个中心可以作为首选目标和管理企业所有的中心点。 Hadoop可以作为目标仓库,高效的平台,或现有仓库的ETL来源。 8. 这个版本通过使用HCatalog作为元存储,与Hadoop集成后为用户提供了一种探索HDFS表格视图的方法。 9.

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    Hortonworks联合Jethro扩充其仓库解决方案

    温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放查看。 Hadoop仓,不是啥子新鲜概念,各家Hadoop厂商都有自己的方案。 这些不仅体量,而且类型多样,除了结构化,还有半结构化以及非结构化。 传统的EDW一般只能服务有限的用户或者应用,但EDW可以服务更多的用户,比如可以从科学家到品牌营销经理。 是动态的,非隔离的,任何用户都可以访问的任何部分,同时实时ETL还可以保证的时效性。 Hortonworks Data Platform (HDP) - 集成治理,采集,管理,访问,安全和使用操作的开源Hadoop平台 Syncsort – 高效的ETL工具方便将企业内部的抽取到 首先是一流的ETL工具,用于访问各种各样的源,可扩展的Hadoop湖,以及高性能的交互式BI引擎,构成了一个全面且性价比高的解决方案。

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    方向的十个岗位

    下面介绍十种与“”相关的热门职位:一、ETL研发随着种类的不断增加,企业对整合专业人才的需求越来越旺盛。 目前,ETL行业相对成熟,相关岗位的工作生命周期比较长,通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在时代炙手可热的原因之一是:在企业应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。 随着集规模不断增,而传统BI的处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。 如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的人才。 过去,可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。四、信息架构开发重新激发了主管理的热潮。

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    多租户技术

    9.5.2 多租户方案在技术里面,实现多租户会有多种部署模式。与传统库不同的是,通常多租户通常希望能尽量共享,而其他资源隔离。 方案1:ETL和基础分析合并部署为一个Hadoop集群,并为处理和分析分别设置不同的租户,通过对两类租户设置不同的资源上限,实现资源隔离,做到互不影响,如图9.23所示。? 缺点:—共用YARN,如果YARN崩溃,则ETLHadoop的计算都将崩溃。—YARN的隔离是逻辑隔离,不如物理隔离更彻底。 同时通过Hadoop的机架感知能力,保证三个副本的至少在ETL和基础分析计算集群所在的节点上各有一个副本,达到计算的本地化,如图9.24所示。? 方案3:ETL和基础分析合并部署为一个Hadoop集群,并为处理和分析分别设置不同的Hive、Spark等组件实例。

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    平台搭建:基础架构选型

    越来越受到重视的今天,企业级平台搭建,也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的平台系统,基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊基础架构选型。 基础架构,目前行业当中主流的选择,基本都集中在Hadoop生态下。一方面是因为Hadoop技术的成熟稳定,另一方面也有历史原因,因为很多企业早期的框架,都是基于Hadoop的。 主流基础架构:传统架构传统架构,在进入时代之后,因为量、性能等问题导致系统无法正常使用,需要进行升级改造。通常采取的是保留ETL的动作,将经过ETL动作进入存储。 这类架构,所能满足的分析需求依旧以BI场景为主。流式架构在传统架构的基础上,流式架构全程以流的形式处理,在接入端将ETL替换为通道。 4.jpg 关于平台搭建:基础架构选型,以上就是今天的分享内容了。

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    常用的几种架构剖析 | 洞见

    随着技术的发展,挖掘、探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop系列的分析系统行其道之前,分析工作已经经历了长足的发展,尤其是以BI系统为主的分析,已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统 随着异构源的增加,例如如果存在视频,文本,图片等源,要解析内容进入仓库,则需要非常复杂等ETL程序,从而导致ETL变得过于庞和臃肿。 在一系列的问题下,以Hadoop体系为首的分析平台逐渐表现出优异性,围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变,对于Hadoop系统来说,从根本上解决了传统仓库的瓶颈的问题,但是也带来一系列的问题 总的来说,目前围绕Hadoop体系的架构概有以下几种:传统架构 ? 可以看到,其依然保留了ETL的动作,将经过ETL动作进入存储。优点:简单,易懂,对于BI系统来说,基本思想没有发生变化,变化的仅仅是技术选型,用架构替换掉BI的组件。

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    分析高级教程(三)

    工作流单元测试1、工作流定义配置上传$ hadoop fs -put hive2-etl userhadoopooziemyapps$ hadoop fs -put hive2-dw userhadoopooziemyapps coordinator.xml ${workflowAppUri} jobTracker${jobTracker} nameNode${nameNode} queueName${queueName} 模块开发——展示在企业的分析系统中 使用ssh从mysql中读取要展现的2. 使用json格式将读取到的返回给页面3. Web程序的实现代码采用典型的MVC架构实现页面HTML + JQUERY + ECHARTSControllerSpringMVCServiceServiceDAOMybatis库Mysql代码详情见项目工程代码示例 OVER,整个项目实战到此结束!

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