为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理，今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（loading）)实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中，增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一，做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂，采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求。今天我们只重点对各种方法进行对比分析，从而总结各种机制的使用条件和优劣性，为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。
数据抽取是指从源数据源系统抽取需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。总体而言，数据抽取的常见方法有两大类，一是基于查询式的，一是基于日志的。
SAP BI模块PM面试主要关注你的能力是否适合现有的项目，主要是技术和经验，与简历写的能力相符，同时你的倾向技术要明确。
我们知道，虽然mysql innodb有自己的log，mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式：Row 模式，Statement 模式，Mixed模式。因为statement模式有各种限制，通常生产环境都使用row模式进行复制，使得读取全量日志成为可能。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
最近有个需求，开发的同事找到我，提出了下面的需求 由于平台业务发展需要，需要将test_account_log 和test_protect_log 表前一天的增量同步到新增的两张表上 对于这个需求看起来还是蛮简单的。自己结合这两张报的设计方式发现没那么简单。 image.png 首先对这两个表做了分库分表，从图中可以看到，其实分成了4个库，16个用户，每个用户按照业务逻辑保存了一部分的明细数据，从目前的数据量来看，累计数据还不算大。 如果按照开发的需求，需要抽取保留前一天的增量数据，这个需求还是需要好好斟
在生产环境中存在着大量的数据，和业务是密切相关的。比如系统中的某个业务流程出现了问题，如果想复现就会显得非常困难，甚至是不太可能的，比如电信系统中存在着大量的客户信息，相关联的表的数据量都基本在千万，亿级。 如果要抽取，是全量抽取还是增量抽取。全量抽取可行，但是实际操作起来也不现实，如果要在测试环境中复现，可能需要大量的存储空间，而且相比来说也显得有些浪费，同事对于数据安全也是很大的隐患，毕竟我们不愿意客户信息这么轻易的暴露出来。 如果增量的，问题的关键是怎么增量，比如从100万客户信息中抽取一个客户的信息
导读：随着全球数据量的不断增长，越来越多的业务需要支撑高并发、高可用、可扩展、以及海量的数据存储，在这种情况下，适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展。与此同时，各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多，数据集成成为大数据领域的热门方向，于是SeaTunnel应运而生。SeaTunnel是一个分布式、高性能、易扩展、易使用、用于海量数据（支持实时流式和离线批处理）同步和转化的数据集成平台，架构于Apache Spark和Apache Flink之上。本文主要介绍SeaTunnel 1.X在交管行业中的应用，以及其中如何实现从Oracle数据库把数据增量导入数仓这样一个具体的场景。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。
数据仓库的建设是一个过程，而不是一个项目。在这个过程中我们需要形成自己的规范，以方便管理和维护。在数据仓库的建设过程中，不仅会面临着公司业务迅速发展，业务系统迭代变更，需要对业务系统数据进行相应 的整合，形成公司完整的统一数据视图；而且基于数据仓库的应用也是多样化的，比如支撑自己企业的数据可视化平台、即席查询、对策略提供数据支持等。
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所谓决策数，多个特征，对于每个特征进行评估，对于结果为True和False分别进行处理，处理完之后，在当前的处理结果的基础上，在评估其他特征，直至评估完成。
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入，详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式，并通过实例介绍了具体操作。
当前有很多数据采集工具（Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等），他们或多或少都存在一些局限性。
企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，过去通常的同步数据的方法有很多种，比如：
我相信你是被百倍性能的字样吸引了，不过我所想侧重的是优化的思路，这个比优化技巧更重要，而结果嘛，其实我不希望说成是百倍提升，“”自黑“”一下。 有一个真实想法和大家讨论一下，就是一条SQL语句如果原本运行20秒，优化到了1秒，性能提升该说是20倍还是提高了95%。当然还见过一种说法，一条SQL语句每次运行20秒，每天运行100次，优化后每次运行1秒，运行还是100次，那么性能提升是说成优化累计时间为100*20-100=1990秒？ 好了，我们来看看PL/SQL的优化，前期自己分析了一些信息，可以参
事情是从公司前段时间的需求说起，大家知道宜信是一家金融科技公司，我们的很多数据与标准互联网企业不同，大致来说就是：
ETL流程是数据仓库建设的核心环节，它涉及从各种数据源中抽取数据，经过清洗、转换和整合，最终加载到数据仓库中以供分析和决策。在数据仓库国产化的背景下，ETL流程扮演着重要的角色，今天我们就来讲讲ETL流程的概念和设计方式。
4.3.1.8.1.1 拉链表回顾 拉链表就是之前我们讲过的SCD2，它的优点是即满足了反应数据的历史状态，又能在最大程度上节省存储。 拉链表的实现需要在原始字段基础上增加两个新字段： start_time(表示该条记录的生命周期开始时间——周期快照时的状态) end_time(该条记录的生命周期结束时间)
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
任务调度是一个通用的计算机概念，可以简单地理解为计算机基于一定时间频率，自动执行一项进程任务。任务调度是操作系统的重要组成部分，Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器，被广泛应用于各种定时执行程序的场景。在传统商业智能BI领域，系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台，本期介绍DataSimba的数据采集平台。
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
抽取处理需要重点考虑增量抽取，也被称为变化数据捕获，简称CDC。假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。
这次介绍一种类似表征学习的训练方法，用于类别的增量学习，来自于CVPR2021的一篇文章"DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental Learning"。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，这里介绍一个ETL工具Kettle，这个工具很强大，支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现。
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ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。作为数据中心，既要保证数据的准确性，存储的安全性，后续的扩展性，以及数据分析的时效性，这是一个很大的挑战。
贴源层，一般来说抽取的是源系统的数据，是一个数据缓冲区，和源系统保持一致，但并不是说贴源层的数据就可原来的一模一样不变了
摘要： 前言 在时下互联网信息的浪潮下，信息的传播速度远超我们的想象。微博里一条大V的帖子，朋友圈的一个状态更新，热门论坛的一条新闻，购物平台的购物评价，可能会产生数以万计的转发，关注，点赞。如果是一些非理性负面的评论会激发人们的负面感，甚至影响到消费者对企业品牌的认同，如果不能及时的采取正确的应对措施，会造成难以估计的损失。
ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。
随着企业的发展，各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入，由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带来了巨大困难。
在上一篇MySQL备份中我们提到MySQL的备份工具包括用于逻辑备份的SQL语句、将SQL语句与操作系统的命令结合的物理备份工具（例如，“LOCK TABLE”）、MySQL企业版备份（物理备份）、“mysqldump”，及第三方工具。本文将详细介绍MySQL企业版备份工具。
SqlServerReader插件实现了从SqlServer读取数据。在底层实现上，SqlServerReader通过JDBC连接远程SqlServer数据库，并执行相应的sql语句将数据从SqlServer库中SELECT出来。
数据模型就是数据的组织和存储方法。主要关注的是从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。
因为最近踩了太多坑了，所以准备开一个新的系列，分享一些最近新学（cai）到（keng）的东西，更新不定期~
ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月24日吴夏的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0324吴夏”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是腾讯云TDSQL高级工程师吴夏，我今天的主题是关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的内容。整个内容分四个部分： 一是异构数据库方面包括数据分发迁移同步的背景——我们为什么要发展这一块的能力以及现在这部分服务的基本架构； 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较
增量抽取、增量计算等都是T-TDSQL的经典案例。如下以增量计算为例，来分析T-TDSQL在腾讯金融业务中的典型应用。
信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。
拉链表是一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的；顾名思义，所谓拉链表，就是记录历史。记录一个事务从开始一直到当前状态的所有变化的信息。
本文介绍了如何使用Flume从关系型数据库中抽取数据，并将其写入到HDFS上。主要涉及到Flume的Source、Channel和Sink组件，以及如何使用HBase和Hive作为存储媒介。最后，给出了一个使用该方案进行数据抽取的示例。
通常的命名方式是：ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式（增量还是全量），表名不能太长，一般不超过30字。如：
现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点：
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