展开

关键词

首页关键词etl 数据

etl 数据

相关内容

云数据仓库 Doris

云数据仓库 Doris

云数据仓库Doris(cdwdoris)为您提供基于 MPP(大规模并行处理)架构的云端Doris托管服务,拥有开箱即用,弹性易扩展等特性。云数据仓库 Doris支持标准SQL语言,兼容MySQL协议,支持对PB级的海量数据进行高并发查询,和亚秒级的快速分析,帮助您轻松应对多种ETL数据处理和业务探索场景。
  • 大数据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大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 esspark 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7 :浅谈pandas
    来自:
    浏览:869
  • 【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的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。2.
    来自:
    浏览:1358
  • 广告
    关闭

    11.11智惠云集

    2核4G云服务器首年70元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到
  • SCF + CLS 实现日志数据 ETL

    其中,CLS 主要用于日志采集,SCF 主要提供数据加工的节点计算能力。数据流程如下:操作步骤创建日志集和主题登录 日志服务控制台,在左侧导航栏中单击【日志主题】。日志主题新增成功,将进入日志主题管理页,如下图所示: 说明: ETL 数据处理的源端和终端均为 CLS,故至少需创建两个 Topic。模糊搜索:输入“CLS日志ETL”,并进行搜索。 单击模板中的【查看详情】,即可在弹出的“模板详情”窗口中查看相关信息,支持下载操作。基本信息配置完成之后,单击【下一步】,进入函数配置页面。如下图所示:切换至终端 CLS 日志服务,查看数据加工结果。 说明: 您可以根据自身的需求编写具体的数据加工处理方法。
    来自:
  • ETL 作业术语表

    ETL 作业常用术语如下: 术语详细说明 流计算流计算是面向流式数据的计算,它从一个或多个流式数据源读取持续不断产生的数据,经过引擎中多个算子的组合进行高效计算,再根据实际需要,将结果输出至下游的多种数据目的,例如消息队列、数据库、数据仓库、存储服务等。MySQL一种常用数据库,在 ETL 作业中可用作数据源表与数据目的表。 PostgreSQL类似 MySQL 的关系型数据库。ClickHouseClickHouse 是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),在 ETL 作业中可用作数据目的表。 Elasticsearch实时的搜索与数据分析引擎。字段映射字段映射实现了从数据源表中抽取数据,对数据进行计算、清洗,再把数据加载到目的表中。 常量字段可以输入一个自定义常量字段到目的源表相应的字段中。
    来自:
  • 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。
    来自:
    浏览:825
  • 云数据仓库 PostgreSQL

    云数据仓库 PostgreSQL (Cloud Data Warehouse PostgreSQL,CDWPG)(原Snova数据仓库)为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。CDWPG兼容Greenplum开源数据仓库,是一种基于MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务。借助于该产品,您可以使用丰富的PostgreSQL 开源生态工具,实现对云数据仓库中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索;还可以借助云端数据无缝集成特性,轻松分析位于 COS、TencentDB、ES 等数据引擎上的 PB 级数据。
    来自:
  • 【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 homewarehouseshellvim sqoop_import.sh# 添加内容#!db_date --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by t --query $2 and $CONDITIONS;} # 数据量少
    来自:
    浏览:173
  • 大数据ETL实践探索(2)---- python 与aws 交互

    ----大数据ETL 系列文章简介本系列文章主要针对ETL大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,如:oracle使用数据泵impdp进行导入操作。本地文件上传至aws esspark 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
    来自:
    浏览:484
  • BI、数据仓库、ETL和数据开发(大数据开发)会有区别吗?

    首先说说数据仓库系统构建过程中一些主要的环节:1. 数据收集2. ETL3. 报表系统的开发4. 基础技术环境的构建、维护5. 算法、数据挖掘6. 类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发7.ETL,将收集过来的数据进行清洗、转换,在此过程中形成数据仓库的层次化结构。这个环节需要一个根据具体的业务需要,通过ETL过程形成数据仓库的层次化体系结构以及抽象概念系统,以便于后续的报表开发和数据分析、数据挖掘。3. 报表系统开发。算法、数据挖掘。在ETL结果之上进行数据分析、数据挖掘任务。工作过程中可能需要一些新的数据,这就需要和数据收集、ETL相关的人员进行沟通,以达成工作目标。6.这个环节与数据收集阶段结合,就生成一个数据系统闭环。7. 数据安全、备份。非常重要的工作,数据的访问权限限制、数据的冗余备份机制,都要逐步建立起来,灾难恢复机制要经常进行测试,做好最后一道防线。
    来自:
    浏览:3545
  • ETL测试或数据仓库测试入门

    Load将转换后的数据载入数据仓库构建聚集:创建聚集对数据进行汇总并存储数据至表中,以改进终端用户的查询体验。 什么是ETL测试ETL测试是为了确保从源到目的地数据经过业务转换完成后是准确的。同时它还涉及数据的验证,即从源到目的地数据各个不同阶段验证数据。ETL是Extract-Transform-Load的缩写。 ETL测试过程与其他测试过程类似,ETL也需要经历不同的测试阶段。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。ETL测试人员需要更为优美的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。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:源数据分析(数据库、文本等类型数据分析)业务转换逻辑实现将经过转换的数据载入至目标表其他有:掌握ETL测试软件ETL数据仓库测试组件在后端执行数据驱动测试创建
    来自:
    浏览:464
  • ETL测试或数据仓库测试入门

    Load将转换后的数据载入数据仓库构建聚集:创建聚集对数据进行汇总并存储数据至表中,以改进终端用户的查询体验。 什么是ETL测试ETL测试是为了确保从源到目的地数据经过业务转换完成后是准确的。同时它还涉及数据的验证,即从源到目的地数据各个不同阶段验证数据。ETL是Extract-Transform-Load的缩写。 ETL测试过程与其他测试过程类似,ETL也需要经历不同的测试阶段。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。ETL测试人员需要更为优美的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。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:源数据分析(数据库、文本等类型数据分析)业务转换逻辑实现将经过转换的数据载入至目标表其他有:掌握ETL测试软件ETL数据仓库测试组件在后端执行数据驱动测试创建
    来自:
    浏览:646
  • ETL测试或数据仓库测试入门

    Load将转换后的数据载入数据仓库构建聚集:创建聚集对数据进行汇总并存储数据至表中,以改进终端用户的查询体验。 什么是ETL测试ETL测试是为了确保从源到目的地数据经过业务转换完成后是准确的。同时它还涉及数据的验证,即从源到目的地数据各个不同阶段验证数据。ETL是Extract-Transform-Load的缩写。 ETL测试过程与其他测试过程类似,ETL也需要经历不同的测试阶段。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。ETL测试人员需要更为优美的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。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:源数据分析(数据库、文本等类型数据分析)业务转换逻辑实现将经过转换的数据载入至目标表其他有:掌握ETL测试软件ETL数据仓库测试组件在后端执行数据驱动测试创建
    来自:
    浏览:801
  • ETL测试或数据仓库测试入门

    Load将转换后的数据载入数据仓库构建聚集:创建聚集对数据进行汇总并存储数据至表中,以改进终端用户的查询体验。 什么是ETL测试ETL测试是为了确保从源到目的地数据经过业务转换完成后是准确的。同时它还涉及数据的验证,即从源到目的地数据各个不同阶段验证数据。ETL是Extract-Transform-Load的缩写。 ETL测试过程与其他测试过程类似,ETL也需要经历不同的测试阶段。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。ETL测试人员需要更为优美的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。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:源数据分析(数据库、文本等类型数据分析)业务转换逻辑实现将经过转换的数据载入至目标表其他有:掌握ETL测试软件ETL数据仓库测试组件在后端执行数据驱动测试创建
    来自:
    浏览:575
  • 大数据ETL实践探索(4)---- 搜索神器Elastic search

    ----大数据ETL 系列文章简介本系列文章主要针对ETL大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 esspark 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----本地文件导入aws Elastic search网络配置修改访问策略,设置本地电脑的公网
    来自:
    浏览:395
  • 大数据测试之ETL测试入门

    Load将转换后的数据载入数据仓库构建聚集:创建聚集对数据进行汇总并存储数据至表中,以改进终端用户的查询体验。 什么是ETL测试ETL测试是为了确保从源到目的地数据经过业务转换完成后是准确的。同时它还涉及数据的验证,即从源到目的地数据各个不同阶段验证数据。ETL是Extract-Transform-Load的缩写。 ETL测试过程与其他测试过程类似,ETL也需要经历不同的测试阶段。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。ETL测试人员需要更为优美的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。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:源数据分析(数据库、文本等类型数据分析)业务转换逻辑实现将经过转换的数据载入至目标表其他有:掌握ETL测试软件ETL数据仓库测试组件在后端执行数据驱动测试创建
    来自:
    浏览:1573
  • 大数据平台架构+ETL

    1ETL,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:把不同的数据源数据抓取过来,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。工具降低难度,但缺少灵活性。离线流,存储到hdfs然后由MR调用,接着是ETL对数据的处理,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。
    来自:
    浏览:1193
  • 流计算 Oceanus

    自定义监控,缩容集群,数据仓库 Kudu,作业资源配置,创建 ETL 作业,开发 ETL 作业,消息队列 CMQ,元数据管理,Pod 崩溃现场采集,调试用 Datagen Logger Print,产品动态,版本管理,作业类型,监控指标一览,联系我们,概述,ETL 作业术语表,数据源表 MySQL,数据目的表 MySQL,数据目的表 ClickHouse,字段映射,从零开始上手 Oceanus,数据库 PostgreSQL,数据库 HBase,数据源表 PostgreSQL,数据目的表 PostgreSQL,数据目的表 Elasticsearch,数据库 Doris,访问管理示例,可授权的资源类型,监控解决方案之系统级和应用级实时监控自定义监控,缩容集群,数据仓库 Kudu,作业资源配置,创建 ETL 作业,开发 ETL 作业,消息队列 CMQ,元数据管理,Pod 崩溃现场采集,调试用 Datagen Logger Print,SET控制语句,产品动态,作业开发,版本管理,作业类型,监控指标一览,作业监控,作业日志,诊断指南,现场采集,联系我们,ETL 开发指南,概述,ETL 作业术语表,上下游开发指南,数据源表 MySQL,数据目的表
    来自:
  • 浅谈pandas,pyspark 的大数据ETL实践经验

    数据接入我们经常提到的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,首先第一步就是根据不同来源的数据进行数据接入,主要接入方式有三:1.批量数据 可以考虑采用使用备份数据库导出dmp,通过ftp等多种方式传送,首先接入样本数据,进行分析2.增量数据 考虑使用ftp,http等服务配合脚本完成2.实时数据 消息队列接入,kafka,rabbitMQ 等数据接入对应ETL 中的E---本地文件上传至aws esspark 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
    来自:
    浏览:865
  • 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。
    来自:
    浏览:505

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券