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你真的了解ELT和ETL吗?

02 ELT ELT - 抽取、加载、转换 同样的从一个或多个数据源中抽取数据,然后将其加载到目标数据仓库中,此时不需要进行数据格式的转换。在 ELT 过程中,数据的转换发生在目标数据仓库中。 ELT 对远程资源的要求较少,只需要它们的原始数据即可。 03 ELT的演变 ELT 已经存在了一段时间,但 Hadoop 等大数据技术出现后,更加活跃了。 04 ELT的工作原理 与 ETL 不同,ELT是从多个数据源收集信息,将其加载到数据仓库(或者数据湖)中,然后将其转换为可操作的商业智能的过程。 05 什么时候我们选择ELT 这取决于公司现有的网络和技术架构、预算以及它已经利用云和大数据技术的程度。如果是有下面三个需求场景时,那么ELT就是正确的选择~ 1. ELT过程。

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    数据分析你需要知道的操作:ETL和ELT

    ETL架构的特殊优势: ETL可以分担数据库系统的负载,可采用单独的硬件服务器部署 ETL相对ELT架构可以实现更为复杂的数据转化逻辑 ETL与底层的数据库数据存储无关 二、什么是ELTELT只负责提供图形化的界面来设计业务规则,数据的整个加工过程都在目标和源的数据库之间流动,ELT协调相关的数据库系统来执行相关的应用,数据加工过程既可以在源数据库端执行,也可以在目标数据仓库端执行(主要取决于系统的架构设计和数据属性 ELT 通常发生在 NoSQL 数据库中,具有处理非结构化数据的能力。一般数据库厂商会也会力推该种架构,像Oracle和Teradata都极力宣传ELT架构。 ? ELT架构的特殊优势: ELT主要通过数据库引擎来实现系统的可扩展性 ELT可以保持所有的数据始终在数据库当中,避免数据的加载和导出,从而保证效率,提高系统的可监控性。 ELT可以根据数据的分布情况进行并行处理优化,并可以利用数据库的固有功能优化磁盘I/O。 ELT的可扩展性取决于数据库引擎和其硬件服务器的可扩展性。

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    【数据架构】面向初创公司的现代数据堆栈

    从传统 ETL 到现代 ELT 的转变 在这个现代时代,大多数企业都在利用数据驱动的解决方案,我们看到了从原始的遗留 ETL 架构向 ELT 架构的一致转变。 由于以下原因,现代 ELT 处理比传统 ETL 更受欢迎: 便宜、实惠且高效的云存储和分析服务。 传统 ETL 管道没有那么灵活,无法根据指数数据增长轻松适应。 与传统 ETL 相比,现代 ELT 速度更快,因为在将数据加载到仓库之前不涉及严格的转换阶段。 鉴于不需要用户定义的转换,ELT 工具非常擅长将源数据简单地插入目标系统,而用户的手动工作最少。 这适合数据堆栈的 ELT 模型。 数据库范式(例如结构化、地理空间、实体关系、搜索引擎),适合存储和查询其领域和市场产生的数据的要求。 付费 SaaS 工具的等效开源替代品。

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