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...、改)需同步到cdc_target中 TIETL环境下开发思路： 类似于java OO开发，需要什么功能？...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。
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。
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。...开源框架kettle 1、Kettle概念 Kettle是一款用java编写的开源ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。...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。...是用java编写的，所以需要安装java环境，需要安装jdk并配置环境变量。...，将源数据库的数据导入到目标数据库。
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。...它可以集中地体现为以下几个方面： 空值处理 可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。 ...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。...设计过程的各对象的逻辑定义存储在一个元数据资料库中。 Meta data management 提供一个关于ETL设计和运行处理等相关定义、管理信息的元数据资料库。...ETL引擎在运行时和其它应用都可参考此资料库中的元数据。 Extract 通过接口提取源数据，例如?
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
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。...抽取的关键是为了实现多数据源的数据集成，把业务库、埋点日志、爬虫、文件等源数据，通过数据同步工具比如sqoop 、Datax等，实现了多源的大量数据的快照同步，增量同步及拉链同步等 将数据集成到hadoop...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。...数据服务工程师，主要是基于数据构建应用，比如用Java语言实现一个战场沙盘等数据产品等等，类似后段开发工程师。
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。...kettle（免费）Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定，但学习及维护成本太高。...https://github.com/hw2499/etl-engine/releases) [etl-engine使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine
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...有人写一个通用的数据导出工具，可以用java，可以用脚本，或其他的工具，总之要通用，可以通过不同的脚本文件来控制，使各地区的不同数据库导出的文件格式是一样的。而且还可以实现并行操作。 2.
Kettle是用Java开发的，可以运行在任何安装了Java虚拟机的计算机上。 （3）数据规模 ETL解决方案应该能处理逐年增长的数据。一般ETL能通过下面三种方式处理大数据。...Kettle的使用场景包括：不同数据源之间迁移数据、把数据库中的数据导出成平面文件、向数据库大批量导入数据、数据转换和清洗、应用整合等。 Kettle是使用Java语言开发的。...当然专家级的ETL用户还是要去学习隐藏在界面后的一些特性。在Kettle里，ETL元数据可以通过XML格式表现，或通过资源库，或通过使用Java API。...Kettle用Java语言开发，因此在使用Kettle命令行时需要注意匹配Java版本。例如Kettle8.2.0版本需要JDK 1.8的支持。...完全跨平台 Kettle是基于Java的解决方案，因此天然继承了Java跨平台性。
filter 的方式来导入 2.编写脚本来完成 对于第一种方式，只要定义好字段名，指定输入源文件，相对简单，但定制空间比较受 logstash 的功能约束 对于第二种方式，相对灵活，但是更复杂一点，需要借助各种库，...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
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
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。
实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。体现为以下几个方面： 1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。...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。...ETL体系结构图 Design manager 提供一个图形化的映射环境，让开发者定义从源到目标的映射关系、转换、处理流程。设计过程的各对象的逻辑定义存储在一个元数据资料库中。...Meta data management 提供一个关于ETL设计和运行处理等相关定义、管理信息的元数据资料库。ETL引擎在运行时和其它应用都可参考此资料库中的元数据。...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。
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。...ETL常用工具 ETL（Extract, Transform, Load）常用工具主要包括以下几种： 1....Kettle (Pentaho Data Integration): 开源免费，由纯Java编写，跨平台运行。提供图形化界面，易于使用，支持多种数据源和目标。具备丰富的转换步骤和作业调度功能。...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...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...的相关支持做的非常好，https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/2.4/spark.html 在官网的文档中基本上说的比较清楚，但是大部分代码都是java
Hive事务支持的限制 三、建立数据库表 1. 源数据库表 2. RDS库表 3....TDS库表 四、装载日期维度数据 五、小节 ---- 从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。...我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例，说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。...ETL处理时间周期为每天一次，事实表中存储最细粒度的订单事务记录。 （3）确认维度。显然产品和客户是销售订单的维度。...至此，我们的示例数据仓库模型搭建完成，后面在其上将实现ETL。 五、小节 我们使用一个简单而典型的销售订单示例，建立数据仓库模型。
需要满足数据库仓库规范，数据按不同层（STG 层、ODS 层等）、不同库（default.db、meipai.db 等）、不同分区（必须指定时间分区）落地。 4.容错性。...ETL 有两种形式：实时流 ETL 和 离线 ETL。...美图目前仅使用实时流 ETL 进行数据注入和清洗的工作。 ? 图 2 根据 Lambda 结构，如果实时流 ETL 出现故障需要离线 ETL 进行修补。...Output (OutputFormat）：创建 RecordWriter 将处理过的 key-value 数据按照库、表、分区落地；最后在 commit 阶段检测消息处理的完整性。...图 4 如图 4 所示是离线 ETL 的基本工作流程： 1.kafka-etl 将业务数据清洗过程中的公共配置信息抽象成一个 etl schema ，代表各个业务不同的数据； 2.在 kafka-etl
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