---- 三、ETL的流程 ETL如同它代表的三个英文单词，涉及三个独立的过程：抽取、转换和加载。工作流程往往作为一个正在进行的过程来实现，各模块可灵活进行组合，形成ETL处理流程。...在ETL架构中，数据的流向是从源数据流到ETL工具，ETL工具是一个单独的数据处理引擎，一般会在单独的硬件服务器上，实现所有数据转化的工作，然后将数据加载到目标数据仓库中。...如果要增加整个ETL过程的效率，则只能增强ETL工具服务器的配置，优化系统处理流程（一般可调的东西非常少）。...---- 4、ETL日志与警告发送 （1）ETL日志 记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况，如果出错了，出错在那里。...如果使用ETL工具，工具会自动产生一些日志，这一类日志也可以作为ETL日志的一部分。
Spark Streaming 非常适合ETL。...如何开发一个Spark Streaming程序 我只要在配置文件添加如下一个job配置，就可以作为标准的的Spark Streaming 程序提交运行： { "test": { "desc...最后得到一个新的dataFrame. // middleResult里的T其实是DStream,我们会传递到下一个模块，Output模块 //params参数则是方便各个模块共享信息，这里我们将对应处理好的函数传递给下一个模块...那如果我们要完成一个自定义的.map函数呢？...]{ override def parseLog(line:String):U={ ....your logical } } 同理你可以实现filter,repartition等其他函数
ETL ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。...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。...“拉取”，而不是从内部“推送”，其可控性将大为增强； 第三，ETL之前应制定流程化的配置管理和标准协议； 第四，关键数据标准至关重要。...ETL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。
CurrentPopulation WHERE state = States.state ORDER BY population DESC LIMIT 2 ); 2.函数表关联
在前一篇里介绍了ETL和Kettle的基本概念，内容偏重于理论。从本篇开始，让我们进入实践阶段。工欲善其事，必先利其器。...既然我们要用Kettle构建Hadoop ETL应用，那么先要做的就是安装Kettle。...二、配置 Kettle运行环境内的一些因素会影响其运行方式。这些因素包括配置文件和与Kettle集成在一起的外部软件。我们把这些因素统称为Kettle的配置。...将在本节了解到Kettle的配置包括哪些部分，以及应如何管理这些配置。 1....与之相反，也可以给某个ETL项目设置一个特定的配置目录，此时需要在运行这个ETL的脚本里设置KETTLE_HOME环境变量。 下面说明每个配置文件的作用。
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。...基于T阶段形成的数据仓库，我们可以构建数据中心并提供数据输出的渠道，比如自动的报表配置、数据接口、跨域的输出，让数据转化为智能成为可能。 常用的数据应用有很多比如绩效看板、用户画像、智能推荐等。...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。
ETL简介ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写。用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。...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。...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
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。...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。...在做ETL的过程中，也随之产生于一些ETL工具，如Datastage、Powercenter、ETLAutomation。...过程： 在整个数据仓库的构建中，ETL工作占整个工作的50%-70%。下面有人给出团队之间的ETL过程是如何实现的。在面临耗费绝大时间的分析过程中，要求第一点就是：团队协作性要好。...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。
引言： 传统 ETL 主要以 SQL 为主要技术手段，把数据经抽取、清洗转换之后加载到数据仓库。但是在如今移动互联网大力发展的场景下，产生大量碎片化和不规则的数据。...普元在实施公安项目过程中开发了一种基于 XML 描述的可编程的函数 ETL 转换方法。主要用于大数据文件处理领域，能从原始数据文件直接、快速加载到专题库的技术手段。...return UDF_CACHED.get(udfName.toLowerCase()); } } （可左右滑动查看全部代码） UDF 函数注册时期： 可在编译期绑定内置的 UDF 函数； 可在系统启动时配置自加载的...该工具通过上传数据文件和上传 XML 控制文件，可对数据文件随机的读取行进行匹配测试，只要数据列和目标 XML文件能通过列匹配测试，则数据可通过 ETL 解析清洗。...可视化化的配置和分布式部署，但是对于 Flume 只能实现单配置文件实例，无法实现多配置实例； 集群的规模可以根据数据量大小进行实时的调整（增减节点），实现弹性处理。
将已有的 Apollo 1.0 表数据导入 Apollo 2.0 表。目标库已经创建了 Apollo 2.0 的库表结构。2.0 版本比 1.0...
主要内容包括： （一）ETL与Kettle的基本概念 （二）Kettle及其使用环境的安装与配置 （三）Kettle对Hadoop的支持 （四）建立ETL示例模型 （五）数据抽取 （六）数据转换与装载...数据仓库存储的都是海量数据，所以要配置高性能的服务器，并且要独占资源，不要与别的系统共用。...开发一个ETL系统，常用的方式是使用数据库标准的SQL及其程序化语言，如Oracle的PL/SQL和MySQL的存储过程、用户自定义函数（UDF）等。...第三种方法是使用脚本语言写函数，函数可以被其它转换或脚本调用。 Kettle提供了上述所有功能。...易于开发 Kettle认为，作为ETL开发者，应该把时间用在创建应用解决方案上。任何用于软件安装、配置的时间都是一种浪费。
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
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...只需要二步 就完成 读Hive写DB操作 编写配置文件 hive_to_db.grf <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...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
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。...ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。...SQL方式实现，第三种是ETL工具和SQL相结合。...ETL日志与警告发送 1、ETL日志，记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况，如果出错了，出错在那里。 ETL日志分为三类。...第三类日志是总体日志，只记录ETL开始时间，结束时间是否成功信息。 如果使用ETL工具，工具会自动产生一些日志，这一类日志也可以作为ETL日志的一部分。
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...现分别对每个组件进行配置和解释。 订阅字段及需要同步的字段，匹配字段一般选用主键(唯一标识)，用于源和目的表记录的匹配。
---- 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
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。...注意事项 为了能更好地实现ETL，笔者建议用户在实施ETL过程中应注意以下几点： 第一，如果条件允许，可利用数据中转区对运营数据进行预处理，保证集成与加载的高效性； 第二，如果ETL的过程是主动“拉取”...，而不是从内部“推送”，其可控性将大为增强； 第三，ETL之前应制定流程化的配置管理和标准协议； 第四，关键数据标准至关重要。...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。
2.灵活配置、满足多种数据格式。...由于不断有新业务接入，当有新业务方数据接入时要做到灵活通用、增加一个配置信息就可以对新业务数据进行清洗落地；同时每个业务方的数据格式各式各样，ETL 需要兼容多种通用数据格式，以满足不同业务的需求（如...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...首先通过配置自定义mapper个数，并创建对应个数的ETLSplit。...每种格式的消息处理速度不一样，分配时可能出现一些 mapper 负担比较重，将给每个格式配置一定的权重，根据消息条数、权重等结合一起分配 kafkaEvent。
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...full_name"} Task(reader, writer, columns=columns).start() 字段的udf映射，对字段进行规则校验、数据标准化、数据清洗等 # functions配置字段的...= DatabaseWriter("sqlite:///db.sqlite3", table_name="target") def get_columns(self): """通过函数的方式生成字段映射配置...，使用更灵活""" # 以下示例将数据库中的字段映射配置取出后转字典类型返回 sql = "select columns from task where name='new_task'"...self.writer.db.read_one(sql)["columns"] return json.loads(columns) def get_functions(self): """通过函数的方式生成字段的
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