ETL 强制执行数据质量和一致性标准，以便您的开发人员可以构建应用程序并且业务用户可以做出决策。 为什么需要 ETL？ 多年来，企业一直依靠ETL流程来获得有助于他们做出更好业务判断的数据的综合图景。...构建您的 DataOps ETL 路线图 ETL 现代化可能是一个繁琐的过程。有许多不同的技术、运营和业务挑战相互重叠或相互依赖。...实施 DataOps ETL 的指南 云现代化最重要的方面之一是将传统 ETL 平台演变为智能 DataOps ETL 管道。现代 ETL 平台迁移可能是一项具有挑战性的任务。...在准备迁移到目标设计时，他们应该选择最好的选项来尽可能多地自动化这些工作。一旦确定了首选解决方案并选择了迁移工具，ETL 专家应优先考虑将哪些 ETL 作业（以及以何种顺序）迁移到目标环境。...作为替代，他们可以自动将当前 ETL 工作负载从传统工具转移到预期平台。DataOps 专家应确保将 ETL 工作负载移动到目标环境不会影响用户、利益相关者和下游应用程序的数据可用性。
第三类ETL工具是现代ETL平台。这些通常是基于云的解决方案，并为从现有数据源到云数据仓库的ETL数据提供端到端支持。它们还可以支持不断增长的基于Web的数据流列表。...对于这篇文章，我们将深入探讨现有ETL工具的世界 - 它们的优势和缺点 - 然后快速浏览一下现代ETL平台。 现任ETL工具概述 现有的ETL工具构成了ETL工具市场的大部分 - 这是有道理的。...今天的趋势继续指向云，将IT和ETL迁移到云只是有意义的。基于云的ETL服务是自然的下一步。它们支持与其前辈相同的批处理模型，但它们将ETL带入下一阶段，通常提供对实时数据，智能模式检测等的支持。...对ETL过程的现代要求使批处理方法几乎过时。随着公司及其客户需要最新鲜的数据，夜间财务或库存更新的日子已经一去不复返了。跟上不断增长的数据流列表的公司需要实时的ETL处理。...如果部分流程落后或失败，会发生什么？通过管道的数据会发生什么变化？任何真正现代的ETL平台都需要内置强大的安全网来进行错误处理和报告。
ETL通常用于将来自多个来源的数据集成到一个统一的数据存储位置，以便进行数据分析和商业智能应用。 为什么需要ETL？...这个过程耗时且容易出错。 初步自动化：随着计算机和数据库技术的发展，ETL过程开始实现自动化。一些专门的ETL工具出现了，可以将经常需要执行的一些重复性任务自动化。...数据湖与现代ETL：随着数据湖的普及，ETL不仅要处理结构化数据，还要处理非结构化或半结构化数据。现代ETL工具集成了数据质量、元数据管理和数据治理的能力，支持更复杂的数据转换和提供更多的灵活性。...数据集成平台：最新的趋势是将ETL工具与其他数据管理、分析和集成工具整合到一个综合的数据平台中。这样的平台可以提供端到端的数据管理解决方案，包括数据集成、数据质量、数据治理和数据分析。...数据迁移：当组织需要改变数据库平台、升级系统、或者合并IT系统时，ETL可以用来将旧系统中的数据转移到新系统。
为了应对这个挑战，数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。数据集成平台的基础知识1. 什么是数据集成平台？数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。...数据集成的类型数据集成可以分为多种类型，其中一些常见的包括：批处理数据集成 批处理数据集成是将数据定期从一个源移动到目标的过程。...这通常涉及到将数据保存在某种形式的临时存储中，然后在批处理作业中将其转移到目标。这种方法适用于不需要立即可用的数据。 实时数据集成 实时数据集成是将数据从源传输到目标的过程，几乎可以立即使用。...云数据集成 云数据集成涉及将数据从本地环境移动到云存储或从一个云服务提供商迁移到另一个云服务提供商。随着云计算的普及，云数据集成变得越来越重要。...数据仓库集成 数据仓库集成是将数据从不同的数据仓库或数据存储中整合到一个集中的数据仓库中的过程。这使得企业可以在一个地方查找和访问所有数据。 3.
因此，我们可以将敏捷数据工程定义为： “ 将敏捷软件开发的思想应用于数据开发过程中，得到的一系列工程方法的合集。 ” 很多敏捷软件开发思想源于极限编程，其要旨在于通过将好的实践做到极致来改善软件质量。...当我们发现团队正在以一种非代码化的方式进行数据开发时，可能需要思考有没有什么好的方案可以转变为代码化的方式。这将给我们的开发带来非常多的好处。...创建文件，将一系列相关元素置于此文件，在多个地方引用此文件实现代码复用。比如C语言中的include可以包含其他文件的内容。...一个可以考虑的方向是，程序可以自动分析所有ETL执行过程，然后用算法识别可以有较多复用的中间结果，然后自动将中间结果保存到某处。在后续ETL执行时，自动从中间结果取数据，而不是重新计算。...有没有更好的做法？既然只修改了某一个ETL，为什么不能就只部署和测试这个ETL？联想到前面进口贸易业务的抽取和拆分，是不是可以对流水线进行抽取和拆分呢？即，做以ETL为单位的持续集成流水线。
什么是 ETL 说到ETL，很多开发伙伴可能会有些陌生，更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位；我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的，现在的项目比较依赖 ETL，可以说是项目中重要的一部分...从这三个单词基本可以了解 ETL 的作用：将各个业务系统的数据，通过抽取、清洗、转换之后，将加工后的数据落地到数据库中（数据仓库）；在这个过程中，ETL 可以将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起。...使用场景 我接触过的项目，使用ETL工具的场景有这个几种： 1....工具把数据抽取到数据仓库中，再做数据的拟合和展示。...我们在 C 方案的基础上又往前做了一步，就是将落地后的数据又做了一次加工，将需要跨表关联的数据，提前关联好存入 MongoDB 中，对外提供查询服务；这样可以将多表关联查询，变成了单表查询。 ?
3）加载（Load）: 将转换后的数据加载到目标数据仓库或数据库中，供后续分析和使用。ETL 的特点集中式处理: 转换过程通常在 ETL 服务器上进行，依赖于专门的 ETL 工具。...ELT 的特点分布式处理: 转换过程在目标数据仓库中进行，充分利用其分布式计算能力。灵活性高: 数据在加载后可以根据不同需求进行多次转换，支持更灵活的数据分析。...工具和服务器性能 利用目标系统的分布式计算能力，处理大规模数据更高效灵活性 转换过程固定，较难适应频繁变化的需求 数据加载后可多次转换...资源受限: 如果目标系统的计算能力有限，无法高效地进行大规模数据转换，ETL 可以将转换任务分担到专门的 ETL 服务器上。...实时或近实时数据处理: ELT 可以更快地将原始数据加载到目标系统，支持实时或近实时的数据分析需求。
在理论上，编译器也可以生成比任何解释引擎都快的工作流。 甚至Spark也一直在获取基本的编译工具，这无疑是编译器在此驻留的标志，并且可能最终会使遗留的纯计算引擎相形见绌。 ?...ETL是现代、敏捷和数据驱动等关键词的对立面。ETL意味着不断重复的数据，无数的延迟，以及高额的费用。它无法回答重要的问题。 为了让ETL变得更加灵活，行业内已经开发出了各种各样的替代方案。...这些解决方案包括高级的ETL工具——使ETL更容易进入hadoop或数据仓库，到流ETL解决方案，再到利用机器学习交叉引用和删除重复数据的ETL解决方案。...另一个非常有趣的技术类别包括像Dremio和Xcalar这样的工具，它们将ETL重构为提取-加载-转换(或ELT)。本质上，它们将转换的步骤推到最后，因此不必再预先进行提取、加载或转换。...在需要弄清楚数据架构和技术堆栈应该是什么样子的时候，要根据自身实际情况，做出明智的决策。 文章作者：大数据文摘 文章编辑：秦革
在理论上，编译器也可以生成比任何解释引擎都快的工作流。 甚至Spark也一直在获取基本的编译工具，这无疑是编译器在此驻留的标志，并且可能最终会使遗留的纯计算引擎相形见绌。 3....ETL是现代、敏捷和数据驱动等关键词的对立面。ETL意味着不断重复的数据，无数的延迟，以及高额的费用。它无法回答重要的问题。 为了让ETL变得更加灵活，行业内已经开发出了各种各样的替代方案。...这些解决方案包括高级的ETL工具——使ETL更容易进入Hadoop或数据仓库，到流ETL解决方案，再到利用机器学习交叉引用和删除重复数据的ETL解决方案。...另一个非常有趣的技术类别包括像Dremio和Xcalar这样的工具，它们将ETL重构为提取-加载-转换(或ELT)。本质上，它们将转换的步骤推到最后，因此不必再预先进行提取、加载或转换。...在需要弄清楚数据架构和技术堆栈应该是什么样子的时候，要根据自身实际情况，做出明智的决策。
为什么BI中的数据处理功能不能替代ETL？数据源的复杂性现代企业的数据来源极其多样化，可能包括关系型数据库、非关系型数据库、API接口、文件系统等。...通过ETLCloud、Kettle、Talend等工具，企业可以确保BI分析的基础数据已经经过严格的处理和校验，避免在分析过程中因为数据问题而产生偏差。...提供数据一致性企业通常有多个数据源，ETL的作用就是将这些数据源整合为一个一致的、规范的数据集。...结合BI分析工具，该公司不仅提高了运营效率，还在决策过程中减少了风险，ETL的建设过程也是数据治理的过程。...因此，像ETLCloud、Kettle、Talend这样的ETL工具在现代数据架构中起着至关重要的作用。
需要解决的问题 从 SQL Server 迁移到 MySQL，核心是完成异构数据库的迁移。 基于两种数据迁移方案，我们需要解决以下问题： 两个数据库的数据结构是否可以一一对应？出现不一致如何处理？...ETL 工具 ETL 的全称是 Extract Translate Load（读取、转换、载入）， 数据库迁移最核心过程就是 ETL 过程。...如果将 ETL 过程简化，去掉 Translate 过程， 就退化为一个简单的数据导入导出工具。 我们可以先看一下市面上常见的导入导出工具， 了解他们的原理和特性，方便我们选型。...业界有没有类似的工具呢？ 有，Percona 提供了 pt-table-checksum 这样的工具， 这个工具设计从 master 使用 checksum 来和 slave 进行数据对比。...我们提供了一些工具，直接将代码库中的 SQL 拎出来， 可以方便地进行 SQL Review。
在理论上，编译器也可以生成比任何解释引擎都快的工作流。 甚至Spark也一直在获取基本的编译工具，这无疑是编译器在此驻留的标志，并且可能最终会使遗留的纯计算引擎相形见绌。...ETL是现代、敏捷和数据驱动等关键词的对立面。ETL意味着不断重复的数据，无数的延迟，以及高额的费用。它无法回答重要的问题。 为了让ETL变得更加灵活，行业内已经开发出了各种各样的替代方案。...这些解决方案包括高级的ETL工具——使ETL更容易进入Hadoop或数据仓库，到流ETL解决方案，再到利用机器学习交叉引用和删除重复数据的ETL解决方案。...另一个非常有趣的技术类别包括像Dremio和Xcalar这样的工具，它们将ETL重构为提取-加载-转换(或ELT)。本质上，它们将转换的步骤推到最后，因此不必再预先进行提取、加载或转换。...在需要弄清楚数据架构和技术堆栈应该是什么样子的时候，要根据自身实际情况，做出明智的决策。 来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。
由于手工测试对人工依赖程度很高，如果主要依赖手工测试来保证软件质量，将无法满足软件快速迭代上线的需要。现代软件开发越来越强调自动化测试的作用，这也是敏捷软件开发的基本要求。...测试构建原则 那么有没有什么好的原则呢？我们从实践中总结出了几点比较有价值的思路供大家参考。 将ETL脚本分为简单ETL和复杂ETL（可以通过代码行数，数据筛选条件多少等进行衡量）。...加深对业务和数据的理解是进行高效和高质量ETL脚本开发的必由之路。 有没有什么好的实践方法可以帮助我们加深理解呢？...数据工具的测试 数据工具的实例可以参考文章《数据仓库建模自动化》和《数据开发支持工具》。 这些工具的一大特点是，它们是用于支持ETL开发的，仅在开发过程中使用。...这类服务的一个常见缺点在于它尝试用一套Web系统来支持所有的ETL开发过程，这带来了大量繁杂的配置。这其实是将ETL开发过程的复杂性转化为了配置的复杂性。
将BI工具配置一下，指向数据存储，马上开始数据业务分析的日子，一去不返了。 事实上，传统的ETL工具栈，也在努力适应企业内现代化的数据格局，只是架构越来越复杂，效率越来越低。如下图所示： ?...上面三个方面构成的工作模式，我们称之为传统的数据架构， 那么他在现代化的企业中，有什么问题呢？...传统数据架构面对的问题与分析-如何逐步演变成劳动密集型工种的 数据链路的维护是灾难 首先通过ETL工具，把数据转移到一个特定区域里，通常是Hadoop集群、云存储、S3等数据湖中。...传统与现代数据架构 把数据使用权真正赋予数据公民 有了上面的分析，我们就可以看看什么样的数据架构，是用户需要的。 首先，它必须支持任何数据源，但又允许以统一的方式访问。...现代化自服务的数据架构 从架构上来说，它需要包含如下的组件： 数据集管理。数据集可以理解为虚拟的数据，主要是解决传统ETL的问题。它不会生成数据备份，没有数据冗余和不一致。
最好的开源ETL工具列表与详细比较: ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。 最后，该数据被加载到数据库中。...现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。 使用这样的数据库和ETL工具使数据管理任务更加容易，同时改进了数据仓库。...市场上可用的ETL平台在很大程度上节省了资金和时间。其中一些是商业的、授权的工具，少数是开源的免费工具。 在本文中，我们将深入研究市场上最流行的ETL工具。...推荐的ETL工具 Hevo是一个无代码的数据管道平台，可以帮助您实时地将数据从任何源(数据库、云应用程序、sdk和流)移动到任何目的地。 主要特点: 易于实现:Hevo可以在几分钟内设置和运行。...Voracity用户可以设计实时或批处理操作，将已经优化的E、T和L操作结合起来，或者出于性能或价格方面的原因，使用该平台“加速或离开”现有的ETL工具，如Informatica。
并发：ETL过程能够同时处理多个数据流，以便利用现代多核的硬件架构。 分区：ETL能够使用特定的分区模式，将数据分发到并发的数据流中。 集群：ETL过程能够分配在多台机器上联合完成。...Kettle并没有针对数据库分区有什么功能。 ETL工具的功能之四：设计灵活性 一个ETL工具应该留给开发人员足够的自由度来使用，而不能通过一种固定的方式来限制用户的创造力和设计的需求。...ETL工具可以分为基于过程的和基于映射的。 基于映射的功能只在源数据和目的数据之间提供了一组固定的步骤，严重限制了设计工作的自由度。...基于映射的工具一般易于使用，可快速上手，但是对于更复杂的任务，基于过程的工具才是组好的选择。 使用Kettle这样基于过程的工具，根据实际的数据和也许需求，可以创建自定义的步骤和转换。...为了保证这阵可靠性，同时保证可以记录下所有的数据转换操作，ETL工具应该提供日志和审计功能。 日志可以记录下在转换过程中执行了哪些步骤，包括每个步骤开始和结束时间戳。
工具稀缺，数据量有限，主要应用于简单的批量处理。工具化和专业化阶段（20世纪90年代）商业 ETL 工具出现，降低了 ETL 流程的复杂性，支持更多数据源和大规模数据处理。...代表性工具：Apache SqoopApache NiFiDataX云计算和现代数据栈的崛起（2010年代）数据湖和实时计算兴起，批流一体要求CDC数据采集以及SaaS数据采集，ELT进化到EtLT，数据仓库技术在云端的延伸...大模型与AI融合到ETL过程中，AI集成为ETL的目标，也成为ETL中间的处理工具动态ETL出现，自动数据处理而无需传统ETL任务，从而实现DataFabric。...数据集成不仅仅是将数据从源系统传输到目标系统，还包括对数据的清洗、转换和校验，以确保数据的准确性、完整性和一致性。技术现状：数据质量管理成为数据集成过程的关键组成部分。...数据迁移场景描述：系统升级或迁移时，需要将旧系统中的数据迁移到新系统或新架构（如从本地数据库迁移到云数据库）。需求特点：一次性大规模数据传输。数据格式可能需要转换。高度依赖数据完整性和准确性。
什么是实时流处理技术？ 谈及数据流，底层技术本质上是实时流处理工具、技术和框架的组合。...将实时流处理技术纳入数据堆栈，是现代企业获得竞争优势的重要工具，通过处理和分析实时生成的数据，赋予自身实时洞察的能力，企业可以提高运营效率、增强客户体验并推动创新。 实时数据 vs....这一过程包括从实时流中提取交易数据，将数据转换为必要的格式，并将结果加载到欺诈检测系统中。通过实时分析交易数据，组织可以识别可疑活动并采取及时行动。...这样，电子商务和零售公司就可以根据客户的实时行为向他们发送有针对性的营销信息，从而提高客户参与度，还有机会增加销售额。 总体而言，实时流 ETL 是现代企业快速高效处理和分析实时数据流的强大工具。...内置 100+ 数据连接器，TapData 拥有强大、稳定的实时同步和实时集成能力，可以将数据迁移到本地数据目标、基于云的数据目标或混合目标。
反向 ETL 是将数据从数据仓库或数据湖移回到操作系统、应用程序或其他数据源的过程。...从这里开始，该过程将这些增强的数据推送回各种操作系统、SaaS 应用程序或其他数据源。反向 ETL 的主要目标是利用来自数据仓库的见解来更新或增强这些操作系统。 为什么要反向 ETL？...一些关键趋势正在推动反向 ETL 的采用： 现代数据仓库：Snowflake、BigQuery 和 Redshift 等平台可以更轻松地集中数据。...借助反向 ETL，在集中式数据环境中做出的预测可以直接推送到营销工具。这样就可以在没有手动数据传输的情况下进行有针对性的营销工作。 3....Census、Hightouch 和 Grouparoo 等专用反向 ETL 工具的日益普及表明了其日益增长的重要性。如果实施得当，它可以显著改善运营并提供有价值的数据见解。
什么是ETL?ETL是数据仓库和数据集成领域常用的缩写，代表Extract, Transform, Load（提取、转换、加载）三个步骤。...ETL对企业有什么价值?...ETL可以帮助企业将这些分散的数据整合到一起，并进行数据清洗、转换和标准化，从而确保数据的一致性和准确性。...实现数据集成和共享：ETL工具可以将数据从不同的源系统中提取出来，进行格式转换和映射，然后加载到目标系统中。这样，不同部门或业务系统可以共享和访问这些集成的数据，促进信息的共享和协同工作。...尽管现代数据技术和架构的发展，如数据湖、数据流处理等，提供了新的数据集成和处理方式，但ETL仍然是企业数据管理和集成的关键工具。
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