公司领导交给我了一个活，让我用etl工具将数据清洗,并同步到我们公司的数据中心，于是我便在网上找教程学习了etl。...ETL 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，...Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。...ktr； 2）创建一个新的job，点击 保存到本地路径，例如保存到D:/etltest下，保存文件名为EtltestJob，kettle默认job文件保存后后缀名为kjb； 3) 新建转换， 然后连接源数据库和目标数据库...，将源数据库的数据导入到目标数据库。
各个业务系统中分布的、异构的数据源，经过ETL过程的数据抽取、转换，最终存储到目标数据库或者数据仓库，为上层BI数据分析，或其他业务功能做数据支撑。...---- 四、ETL与ELT有什么区别 ETL架构按其字面含义理解就是按照E-T-L这个顺序流程进行处理的架构：先抽取、然后转换、完成后加载到目标数据库中。...当ETL过程需要提高效率，则可以通过对相关数据库进行调优，或者改变执行加工的服务器就可以达到。...五、如何才能做好ETL 1、数据抽取设计 数据的抽取需要在调研阶段做大量工作，要搞清楚以下几个问题：数据是从几个业务系统中来？各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS？...（3）对于文件类型数据源（.txt，.xls） 可以培训业务人员利用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库，然后从指定的数据库抽取。
1 打开ETL工具 2 转换 从数据库的表导出数据到另一个数据库的表。...前提：两个数据库的表格结构相同 2.1 新建转换 文件->新建->转换 2.2 配置输入 2.2.1 拖动表输入到编辑界面 输入:需要导出数据的数据库表格。...在左侧导航栏里面，找到【输入】->【表输入】,如下图： 将【表输入】拖动到编辑界面,如下图 2.2.2 编辑表输入 1.双击 进入编辑界面 2.点击【新建】,新建数据库连接 3.配置数据库,配置完成后点击...【确定】 4.填写查询SQL语句 2.3 配置输出 2.3.1 拖动表输出到编辑界面 输出：需要导入的数据库表格。...在左侧导航栏里面，找到【输出】->【插入/更新】, 将【插入更新】拖动到编辑界面,如下图 2.3.2 编辑输出 1.配置数据库 2.浏览目标表 3.配置字段及更新设置 确定表字段对应，更新改为
相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。...而ETL则是主要的一个技术手段。如何正确选择ETL工具？如何正确应用ETL？ ...实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。...元数据的典型表现为对象的描述，即对数据库、表、列、列属性（类型、格式、约束等）以及主键/外部键关联等等的描述。特别是现行应用的异构性与分布性越来越普遍的情况下，统一的元数据就愈发重要了。...ODBC、专用数据库接口和平面文件提取器，并参照元数据来决定数据的提取及其提取方式。 Transform 开发者将提取的数据，按照业务需要转换为目标数据结构，并实现汇总。
默认情况下，lookup cache 不开启，所以所有请求都会发送到外部数据库。 当 lookup cache 被启用时，每个进程（即 TaskManager）将维护一个缓存。...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。
ETL重要性ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心。一般情况下,ETL会花费整个BI项目三分之一的时间，因此ETL设计得好坏直接影响BI项目的成败。...ETL工具有哪些datastage （收费） 最专业的ETL工具， 2005年被IBM收购，目前发展到11.7版本。...ODI （收费）oracle数据库厂商提供的工具，有局限性，与oracle数据库耦合太深。...https://github.com/hw2499/etl-engine/releases) [etl-engine使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine...) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA%A6) [嵌入脚本开发
ETL绝不是三个单词直译这么简单，三个数据环节紧密连接构成体系庞大、技术复杂度的数据生态系统。...ETL有三个难题：一是，数据的集成效率是评估抽取能力的主要考点；二是，数据的高类聚低耦合的组织结构是转换的难点；三是，数据的信息化智能化是加载的终极目标。...四，数据角色来自ETL分工 围绕ETL 的不同阶段，工程师按岗位分工也是不同的。
(管理端，用于配置etl任务、配置调度定期执行etl_engine、查看日志等功能) etl_engine.exe (ETL引擎，用于解析执行ETL任务，必须)...readme_v1.2.7.txt (说明文件,非必须) etl-engine.pdf (说明文件,非必须)2、准备用于存储日志的数据库 将etllog_mysql.sql...脚本文件导入到自己的MySQL数据库中，如数据库名称是db13、修改配置文件 conf.cron 该文件配置了etl-engine引擎文件位置，每个etl任务在什么时刻执行，及日志输出级别...engineFile 引擎文件存放位置（默认配置 d:/etl_crontab/etl_engine.exe） confDir etl任务配置文件所在目录（默认配置d:/etl_crontab...均可通过管理端查看） 1）读写成功与失败的日志信息存储在数据库中 2）etl_engine执行过程中的日志输出到etl_engine.log文件中 3）etl_crontab执行过程中的日志输出到
对现有数据库管理技术的挑战。 2. 经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3....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...大数据技术之数据采集ETL： 这里不过多的说数据采集的过程，可以简单的理解：有数据库就会有数据。 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。...ETL包含E，T，L还有日志的控制，数据模型，原数据验证，数据质量等等方面 例如我们要整合一个企业亚太区的数据，但是每个国家都有自己的数据源，有的是ERP，有的是Access，而且数据库都不一样，好要考虑网络的性能问题...引擎中进行（SQL无法实现的） ·在数据库中进行（SQL可以实现的） 3.
在数据仓库环境中，一般不使用数据库来保证数据的参考完整性，即不使用数据库的外键约束，它应该由ETL工具或程序来维护。...这里的分区只是概念上类似于数据库的分区，Kettle并没有针对数据库分区有什么功能，一般认为数据库应该比ETL更适合完成数据分区。...如果不能在数据库里进行连接这样的操作，如数据的来源不同，也应该在数据库里排序，以便在ETL里做连接操作。 5. 连接与事务 数据库连接只在执行作业或转换时使用。...目前有三种常见资源库：数据库资源库、Pentaho资源库和文件资源库。 数据库资源库：把所有的ETL信息保存在关系数据库中。这种资源库比较容易创建，详见本专题的（十二）Kettle元数据管理。...数据库连接更是支持53种数据库之多。可以说当前Kettle原生已经几乎支持所有常见数据源和ETL功能需求，而且步骤、作业项、数据库种类还会随着Kettle的版本更新而不断增加。
但是TDengine也存在一些问题，TDengine因为是针对时序数据存储和查询场景的数据库一般用于物联网设备数据存储，因此相比于一般的数据库，其灵活性相对较差。...ETLCloud通过实现自动化流程查询TDengine数据库公司业务数据库的数据量非常庞大，查询起来非常的不方便，所以他们引入了时序数据库来解决这个问题。...Joe选择了通过ETLCloud搭建一个自动化流程来实现对TDengine 数据库的查询，利用自动化流程来将数据迁移到其他数据库，Joe通过可视化界面配置了对TDengine 数据库的读写组件，并将数据经过运算后输出到...数据库组件+数据转换系列组件+Orecal数据库组件：从时序数据库TDengine读取到数据，使用数据清洗转换组件，可以对数据做一些数据转换、脱敏、补全等转换操作，待确定好转换后的数据达到用户预期时，...将转换好的数据同步到Orecal数据库。
record): for i in record: record[i]=str(record[i]).encode('utf-8') return record def etl_csv_to_es...es.indices.flush(index=[indexName]) return (True,count) #main if __name__ == "__main__": res,num = etl_csv_to_es
Hive是在Hadoop分布式文件系统上运行的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。 数据以表格的形式存储(与关系型数据库十分相似)。数据操作可以使用名为HiveQL的SQL接口来执行。...Hive帮助企业在HDFS上执行大规模数据分析，使其成为一个水平可伸缩的数据库。 通过HiveSQL使具有RDBMS背景的开发人员能够快速构建符合自己业务需求的数据仓库。...etl-engine支持对Hive的读取，并输出到以下目标数据源： 消息中间件（Kafka | RocketMQ）; 关系型数据库（ Oracle | MySQL | PostgreSQL | Sqlite...）; NoSQL（Elasticsearch | Redis）; 时序数据库（ InfluxDB | ClickHouse | Prometheus）; 文件（ Excel ）； etl-engine支持.../etl-engine) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA
东方通ETL开发实例 下面通过一个简单的“Oracle CDC增量抽取”实例，带大家感受一下TIETL的 开发思路和强大的数据处理能力。...功能需求： 同一数据库(localhost_etl)下,现有cdc_source和cdc_target两张表如下: 表cdc_source 表cdc_target 现表cdc_source的增量(增、删...转换设计： 根据对需求的分析结合TIETL现有的组件设计如下 因TIETL对数据库插入/更新和删除操作做了区别对待，所以通过中间的内容路径进行流程控制。 现分别对每个组件进行配置和解释。...OPERATION$包括数据库插入、更新、删除操作分别对应值I,UN,D 提交记录数量为一次提交数量，若CDC增量多于这个值则会分次执行。 勾选“不执行任何更新”后只执行插入操作。
工具应用 ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL…… 开源的工具有eclipse的etl插件:cloveretl...数据集成：快速实现ETL ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。...元数据的典型表现为对象的描述，即对数据库、表、列、列属性(类型、格式、约束等)以及主键/外部键关联等等的描述。特别是现行应用的异构性与分布性越来越普遍的情况下，统一的元数据就愈发重要了。...体系结构 下图为ETL体系结构 ，它体现了主流ETL产品框架的主要组成部分。ETL是指从源系统中提取数据，转换数据为一个标准的格式，并加载数据到目标数据存储区，通常是数据仓库。...Extract 通过接口提取源数据，例如JODBC、专用数据库接口和平面文件提取器，并参照元数据来决定数据的提取及其提取方式。
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。...1、与存放DW的数据库系统相同的数据源处理方法 这一类数源在设计比较容易，一般情况下，DBMS(包括SQLServer，Oracle)都会提供数据库链接功能，在DW数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系就可以写...2、与DW数据库系统不同的数据源的处理方法。 这一类数据源一般情况下也可以通过ODBC的方式建立数据库链接，如SQL Server和Oracle之间。...3、对于文件类型数据源(.txt,，xls)，可以培训业务人员利用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库，然后从指定的数据库抽取。...这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不面见字符的问题只能写SQL的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取;日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用
数据抽取（Extract） - 源系统连接：需要与各种数据源集成的能力，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）、APIs、文件系统（CSV...- 数据抽取工具：如Sqoop用于Hadoop环境下的数据抽取，Kafka用于实时数据流的捕获，JDBC连接器用于关系数据库数据抽取。...数据加载（Load） - 目标系统接口：支持加载到多种目标系统，包括数据仓库（如Teradata、Snowflake）、数据湖（如Hadoop HDFS、AWS S3）、或NoSQL数据库等。...ETL常用工具 ETL（Extract, Transform, Load）常用工具主要包括以下几种： 1....8.Sqoop (Apache Sqoop) 主要用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。适合大数据场景下的数据抽取和加载任务。 9.
---- 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 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
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...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 ---- ETL 简介 ETL，是英文 Extract-Transform-Load...---- 1. oracle数据泵 导入导出实战 1.1 数据库创建 本文主要使用最新版本的oracle 12c，如果创建oracle数据库时候使用了数据库容器（CDB）承载多个可插拔数据库（PDB）的模式
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