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?
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。
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
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
---- 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
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。
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
pyetl是一个纯python开发的ETL框架， 相比sqoop, datax 之类的ETL工具，pyetl可以对每个字段添加udf函数，使得数据转换过程更加灵活，相比专业ETL工具pyetl更轻量，纯...python代码操作，更加符合开发人员习惯 安装 pip3 install pyetl 使用示例 数据库表之间数据同步 from pyetl import Task, DatabaseReader...writer = DatabaseWriter("sqlite:///db2.sqlite3", table_name="target") Task(reader, writer).start() 数据库表到...= HiveWriter2("hive://localhost:10000/default", table_name="target") Task(reader, writer).start() 数据库表同步...工具 pyetl的文章就介绍到这了,更多相关python ETL工具 pyetl内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
为了确保数据流的稳定，需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分，它不但是数据仓库的基本需求，也对项目的成功起着举足轻重的作用。...Oozie支持的用户作业类型有Java map-reduce、Streaming map-reduce、Pig、 Hive、Sqoop和Distcp，及其Java程序和shell脚本或命令等特定的系统作业...图7-1 Oozie体系结构 Oozie是一种Java Web应用程序，它运行在Java Servlet容器、即Tomcat中，并使用数据库来存储以下内容： 工作流定义。...metastore库文件的存储位置由sqoop-site.xml中的sqoop.metastore.server.location属性配置，它指向一个本地文件。...为了让工作流能够使用Oozie的共享库，要在作业属性文件中设置oozie.use.system.libpath=true。
etl-engine增量对比节点 etl-engine 提供的增量对比节点实现了上述增量算法，只需要按配置要求进行相关配置，很容易实现增量对比效果并直接将差异数据入库到目标表（或转存差异数据），提高了开发人员及实施人员的工作效率...图片 增量对比场景1 图片 增量对比场景2 图片 参考资料 [免费下载](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](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/%E5%B5%8C%E5%...85%A5%E8%84%9A%E6%9C%AC%E5%BC%80%E5%8F%91) [etl-engine配置样例](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
