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数据ETL详解

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。   ETL的设计分三部分:数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。 在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换),在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法,尽可能的提高ETL的运行效率。 ETL三个部分中,花费时间最长的是T(清洗、转换)的部分,一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW(Data Warehouse)中去。    ETL日志与警告发送   1、ETL日志,记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况,如果出错了,出错在那里。   ETL日志分为三类。

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ETL工程】大数据技术核心之ETL

提纲: 数据采集:ETL 数据存储:关系数据库、NoSql、SQL等 数据管理:(基础架构支持)云存储、分布式文件系统 数据分析与挖掘:(结果展现)数据的可视化 本文章的目的,不是为了让大家对ETL的详细过程有彻底的了解 这里我们更关注数据ETL过程,而ETL前期的过程,只需要了解其基本范畴就OK。 在数据挖掘的范畴了,数据清洗的前期过程,可简单的认为就是ETL的过程。 ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今,其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程,日后如有涉及,在细分。 概念: ETL(extract提取、transform转换、load加载)。 而在实际ETL工具应用的对比上,对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面是我们选择的切入点。一个项目,从数据源到最终目标表,多则达上百个ETL过程,少则也十几个。 异常处理 在ETL的过程中,必不可少的要面临数据异常的问题,处理办法: 1. 将错误信息单独输出,继续执行ETL,错误数据修改后再单独加载。中断ETL,修改后重新执行ETL。原则:最大限度接收数据

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    数据ETL实践探索(3)---- 大数据ETL利器之pyspark

    ---- 大数据ETL 系列文章简介 本系列文章主要针对ETL数据处理这一典型场景,基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战 本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。 系列文章: 1.大数据ETL实践探索(1)---- python 与oracle数据库导入导出 2.大数据ETL实践探索(2)---- python 与aws 交互 3.大数据ETL实践探索(3) ---- pyspark 之大数据ETL利器 4.大数据ETL实践探索(4)---- 之 搜索神器elastic search 5.使用python对数据库,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 的大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在 系列文章

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    ETL数据建模

    一、什么是ETL ETL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 总 之,ETL数据仓库的核心,掌握了ETL构建数据仓库的五步法,就掌握了搭建数据仓库的根本方法。不过,我们不能教条,基于不同的项目,我们还将要进行 具体分析,如父子型维度和缓慢变化维度的运用等。 在数据仓库构建中,ETL关系到整个项目的数据质量,所以马虎不得,必须将其摆到重要位置,将ETL这一 大厦根基筑牢。 五、ETL和SQL的区别与联系 如果ETL和SQL来说,肯定是SQL效率高的多。 但是双方各有优势,先说ETLETL主要面向的是建立数据仓库来使用的。ETL更偏向数据清洗,多数据数据整合,获取增量,转换加载到数据仓库所使用的工具。 所以具体我们在什么时候使用ETL和SQL就很明显了,当我们需要多数据源整合建立数据仓库,并进行数据分析的时候,我们使用ETL。如果是固定单一数据库的数据层次处理,我们就使用SQL。

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    数据ETL实践探索(5)---- 大数据ETL利器之 pandas

    在下面的代码片段中,数据清洗代码被封装在了一些函数中,代码的目的十分直观。 columns ------ ''' df.drop(col_names_list, axis=1, inplace=True) return df 有时,并不是所有列的数据都对我们的数据分析工作有用 这种方法可以让你更清楚地知道哪些列有更多的缺失数据,帮助你决定接下来在数据清洗和数据分析工作中应该采取怎样的行动。 %f')) 在处理时间序列数据时,你可能会遇到字符串格式的时间戳列。 这意味着我们可能不得不将字符串格式的数据转换为根据我们的需求指定的日期「datetime」格式,以便使用这些数据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大咖写的

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    聊聊 ETL(大数据)测试!

    今天和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。 一、ETL测试工程师的主要责任 对于一个ETL测试工程师而言,其关键的责任有三大类: 1. 将经过转换的数据载入至目标表的各维度与指标数据与对标数据进行对标验证其一致性 二、ETL测试场景和测试用例 1. 根据对应的映射文件验证"源"与"目标数据仓库"的表结构 2. 验证从源数据多列合并而成的数据是正确的 <3>. 验证仅仅根据客户要求对源数据进行了多列合并至目标表中 8. 日期验证是ETL开发过程中常用的数据,主要用于: <1>. 不运行用户载入期望的数据 7. 性能的bug。达不到业务要求时间。 ETL测试与数据库测试的不同 1. 验证数据是否按照预期进行了移动主要验证数据是否遵循了设计预定的数据模式规则或标准 2. 验证数据经过业务转换后是否满足预定的转换逻辑以及验证源和目标数据计算是否一致主要表的主、外键等约束是否正常 3. 验证ETL过程数据表的主外键关系是否保存验证没有冗余表,数据库最佳化 4.

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    【项目实战】ETL 数据导入

    操作说明 数据已经在 MySQL 中生成,接下来就开始进行数据仓库的搭建环节。首先最重要的,也是首要的流程便是 ETL。这个阶段,因为是对结构化数据进行抽取,所以直接使用 Sqoop 工具即可。 Sqoop 工具被安装到了 Node03 中,所以在 Node03 中编写脚本调用 Sqoop 进行数据抽取;而脚本化的编写也有助于之后的自动化执行。 操作流程 1. 编写 Sqoop 数据导入脚本,对不同的表采用了较为不同的方法,脚本材料如下: cd /home/warehouse/shell vim sqoop_import.sh # 添加内容 #! delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t" \ --query "$2"' and $CONDITIONS;' } # 数据量少

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    -数据仓库ETL开发

    ETL开发 概述 ETL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。 ? 分层的作用: 1.划分ETL阶段工作重心,便于管理 2.降低开发和维护成本 3.减少需求变化带来的冲击 4.便于数据问题跟踪 名词解释: ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 ? 抽取数据,STG层面向异构数据源,最好选择用ETL工具,一般ETL工具都支持多种数据源。STG层不做数据转换。 因为很多源系统都可能进行物理删除数据,即使有逻辑删除标记,但是也可以在后台人工删除数据。 抽取数据,ODS层从STG层抽取数据,在同一个数据平台上,可以采用ETL工具,也可以手工编码。 制定数据质量测量类型 提交数据质量测量结果表,通常异常数据处理策略有:中断处理;把拒绝记录放在错误时间表里;只做标记,数据继续处理 纠正数据分为四个优先级:必须在ETL处理;最好在ETL处理;最好在源头处理

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    ETL技能】白话数据仓库 ETL 搭建全过程

    ,如查询出了年度数据,可以很方便的查看月度数据;查询好地区的数据,可以再看相应城市的数据,还可以显示相应的趋势图,柱状图,饼图等,从而给决策者的判断提供有效的数据支持。 这个抽取,转换,加载的过程叫ETL(Extract, Transform,Load).相应的开发工具Oracle有DataStage,微软有SQL Server Integration Services 这些ETL工具一般都支持图形化流程建模,文本文件映射导入,XML,XSLT,可执行SQL,javascript等。 数据建模 材料准备好后,我们要规划他们可以做出什么样的菜。 同样,有了表达逻辑关系的模型Cube,数据仓库中也导入了业务数据,我们还要告诉执行引擎如何取得我们真正所要的数据。 以上是建立OLAP应用的几个重要环节和相关技术,最后总结一下:用户需求——数据建模——数据仓库 用户需求决定了如何设计模型和数据仓库,数据模型又是描述数据仓库的逻辑关系,而数据模型和数据仓库的某些技术限制也可能影响用户需求的实现

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    ETL(一):(详细步骤)使用ETL将源数据抽取到EDW层

    1、ETL中4大常用客户端 R客户端主要用于创建文件夹,不同的项目主题,应该放在不同的文件夹中; 2、ETL开发流程 ①~③在D客户端中完成; ④和⑤在W客户端中完成; ⑥在M客户端中完成; 3、需求 ; ③ 创建test1文件夹; 点击文件夹–>创建; 输入文件名,点击确定即可; 创建完成以后,就会出现如下所示的test1文件夹; 5、开发步骤如下 一个完整的ETL 开发需要依次经过如下几层:OTLP–>ODS–>EDW–>DW OLTP代表的是源数据层,因为数据的来源会不同,ETL支持好多中数据库中的数据,文件数据,这一层就是我们要处理的原始数据; ODS代表的是数据存储层 为了数据能够保持其原有状态,不损坏原始数据,我们相当于复制了一份数据放在了ODS层,该层数据才是用于我们做ETL开发的数据; EDW层是数据仓库层,用于存放我们进行数据转换、清洗过后的数据; DW层是数据集市层 ### 7、关于ETL开发中,命名需要注意的地方。

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    浅谈 ETL (大数据)测试(续篇)

    今天继续和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。ETL测试认知续篇。 一、ETL测试类型 Production Validation Testing ---该类型的ETL测试是在数据迁移至生产系统时进行的。 Incremental ETL Testing(增量ETL测试) ---该类型测试主要验证旧数据和新数据的完整性,并添加新数据。增量测试验证增量ETL过程中,插入和更新是否满足预期的要求。 三、怎么创建ETL测试用例 <1>.ETL测试的目的是确保在业务转换完成后从源加载到目标表的数据是正确无误的。 <2>.ETL测试同样还涉及在源和目标表之间转换时的各个阶段的数据的验证。 ETL测试人员需要以此为依据来编写测试SQL查询语句,因为在ETL测试各阶段可能需要编写具有多个连接的大查询来验证数据ETL映射表在为数据验证编写查询时提供大量的有用的信息。

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    数据仓库之ETL实战

    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。 名词解释: ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 ​一、数据抽取 数据抽取是指把ODS源数据抽取到DW中,然后处理成展示给相关人员查看的数据数据: 用户访问日志 自定义事件日志、 一般是把清洗好的数据加载到mysql中,然后在各系统中使用,或者使用Tableau直接给相关人员展示 四、ETL相关工具 ELT相关的工具有很多,这里只列举一些常用的,而且各公司的技术原型也不一样,就需要根据实际情况来选择 、oozie 数据同步:datax、sqoop 五、ETL过程中的元数据 试想一下,你作为一个新人接手别人的工作,没有文档,程序没有注释,数据库中的表和字段也没有任何comment,你是不是会望着窗外,

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    ETL

    ETL ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据提取、转换和加载。 ETL一词较常出现在数据仓库,但其对象并不局限于数据仓库。   ETL数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。 为了能更好地实现ETL,笔者建议用户在实施ETL过程中应注意以下几点:   第一,如果条件允许,可利用数据中转区对运营数据进行预处理,保证集成与加载的高效性;   第二,如果ETL的过程是主动 而ETL在处理过程中会定义一个关键数据标准,并在此基础上,制定相应的数据接口标准。   ETL过程在很大程度上受企业对源数据的理解程度的影响,也就是说从业务的角度看数据集成非常重要。 而元数据对于ETL的集中表现为:定义数据源的位置及数据源的属性、确定从源数据到目标数据的对应规则、确定相关的业务逻辑、在数据实际加载前的其他必要的准备工作,等等,它一般贯穿整个数据仓库项目,而ETL的所有过程必须最大化地参照元数据

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    谈谈ETL中的数据质量

    数据质量监控背景 当我们把数据导入数据仓库时,ETL中的每个步骤中都可能会遇到数据质量错误。比如与源系统的连接错误,抽取数据可能会失败。由于记录类型冲突,数据转换可能会失败。 即使的ETL任务成功,提取的记录中也会出现异常值,导致后续过程报错。 那么如何主动捕获这些错误,并确保数据仓库中的数据质量? 接下来,我们来总结5条规则,在做ETL的过程中,使用这些规则来确保数据仓库中的数据质量。 数据质量监控方法 1、校验每天的记录数 分析师遇到的最常见数据异常是其报告的输出突然降至0。 5、数据时间校验 一般我们业务系统的数据都是带有时间戳的,这个时间戳肯定比当前的时间要小。 总结 这些只是我们维护数据仓库时遇到的最常见的5个错误。可以将上述规则作一个checklist,做成任务每天例行检查。出现以上问题是对ETL任务进行告警,并人工干预。

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    数据平台架构+ETL

    1 ETL,Extraction-Trasformation-Loading,即数据读取,转换,装载的过程,是构建数据仓库的重要环节。 ETL是将业务系统的数据经过抽取,清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的额分散的,零乱的,标准不统一的数据整合到一起,为企业决策提供分析依据。ETL是BI项目中重要的一个环节。 数据抽取:把不同的数据数据抓取过来,存到某个地方。例如:网络爬虫。 数据清洗:过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再抽取。 数据转换:不一致的数据转换。统一编码。 ETL的实现方法: 1、借助ETL工具。(如OWB,DTS,SSIS等)实现。 2、SQL方法实现。 3、ETL工具与SQL相结合。 离线流,存储到hdfs然后由MR调用,接着是ETL数据的处理,处理完后将数据存储到关系型数据库,最后可以做出BI报表展示。 这边的话可能我的逻辑也有点乱...主要还是看图分析吧。

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    基于元数据驱动的ETL

    ETL的定义 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。 ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。 缺失元数据管理工具,就只能靠人员经验,谁也说不清楚数据来源,以及作用。 简化etl过程,通过元数据可以构建自动工具,自动基于元数据通过简单的UI操作就可以实现etl过程。 简化etl代码编写过程并且etl过程也可以大量的复用。 基于元数据驱动的难点 元数据管理难。数据变化快,传统手工配置的方法很难保证一致性而且是一个工作量巨大的工作。 业界有很多公司在思考怎么降低元数据管理难度,所以有利用机器学习自动识别元数据的共识,例如tamr,华傲数据等等。 另外,元数据不仅是etl的基础,也是数据质量/数据治理的基础。

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    RestCloud ETL WebService数据同步到本地

    首先登录RestCloud ETL平台图片使用ETL调用WebService接口实时拉取数据到本地数库中打开一个应用或者新建一个应用均可,然后进入到流程列表中图片使用ETL调用WebService接口实时拉取数据到本地数库中创建一个 WebService同步任务图片使用ETL调用WebService接口实时拉取数据到本地数库中从左则分别拉取一个WebSerivce节点和库表输出节点,目标节点我们选择mysql数据源图片使用ETL调用 后面的MySql节点就比较容易了,可以提前先建好表,也可以由ETL任务自动创建表,我们这里选择由ETL工具自动建表并输出数据到mysql。 图片使用ETL调用WebService接口实时拉取数据到本地数库中这里输入一张不存在的表即可,系统会自动创建这张表图片使用ETL调用WebService接口实时拉取数据到本地数库中然后配置这张表要接收数据的字段 图片使用ETL调用WebService接口实时拉取数据到本地数库中点击运行,选择单步调试,可以看到拉取的区域数据,并会存入到mysql中图片使用ETL调用WebService接口实时拉取数据到本地数库中在调试界面中我们可以看到拉取到了

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    Restcloud ETl实践之数据行列转换

    RestCloud ETL社区版是一款数据集成工具,提供可视化多数据管道构建、数据源管理、运行监控及权限管理功能。 本篇将使用多行转多列的方式把下方图中的表数据进行简化。 图片 简化思路:把相同姓名中不同的学科成绩转成列名,将数据库中三行数据转变成一行数据显示。 首先是流程设计 图片 这里使用了三个组件,分别是库表输入、多行转换为多列、库表输出,库表输入获取表数据,再由多行转多列将数据结构重新分配,再借由库表输出将数据输出成一个新的数据库表。 组件配置 1.库表输入 图片 这里主要是用于获取数据,只需要配置数据源以及数据库表,确保能够输入数据即可,其它采用自动生成的就行了。 图片 在日志中可以看见提示了创建表成功以及成功插入了数据数据库中也成功写入了数据。 图片

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    flink etl

    两边的数据对于对方的流都是所有可见的,所以数据就需要持续性的存在state里面,那么 state 又不能存的过大,因此这个场景的只适合有界数据流或者结合ttl state配合使用。 加入了时间窗口的限定,就使得我们可以对超出时间范围的数据做一个清理,这样的话就不需要去保留全量的 State。 前者一般是纬度表的 changelog,后者一般是业务数据流,典型情况下后者的数据量应该远大于前者。 Flink 将优先查找缓存,只有当缓存未查找到时才向外部数据库发送请求,并使用返回的数据更新缓存。 缓存中的记录可能不是最新的,用户可以将 lookup.cache.ttl 设置为一个更小的值以获得更好的刷新数据,但这可能会增加发送到数据库的请求数。所以要做好吞吐量和正确性之间的平衡。

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