例如，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统，使用Hive进行数据转换和装载处理等等。...Hadoop生态圈中的主要数据抽取工具是Sqoop。Sqoop被设计成支持在关系数据库和Hadoop之间传输数据。...Hadoop生态圈中有一个叫做Oozie的工具，它是一个Hadoop的工作流调度系统，可以使用它将ETL过程封装进工作流自动执行。...Hadoop生态圈中主要的数据目录工具是HCatalog，它是Hadoop上的一个表和存储管理层。 查询引擎组件负责实际执行用户查询。...Hadoop生态圈中比较知名的数据可视化工具是Hue和Zeppelin。 本专题的（三）Kettle对Hadoop的支持 将详细介绍如何在Kettle中使用Hadoop相关组件。
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。...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。...二、HIVE相关配置 在“数据仓库架构中的ETL”曾经提到Hive可以用于原始数据和转换后的数据仓库数据存储。使用Hive作为多维数据仓库的主要挑战是处理渐变维（SCD）和生成代理键。...在后面“数据转换与装载”中将说明渐变维的概念和Hive中生成代理键的方法。 1. 选择文件格式 Hive是Hadoop上的数据仓库组件，便于查询和管理分布式存储上的大数据集。...，有org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DummyTxnManager和org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager两种取值
绝大多数Hadoop系统都运行在Linux之上，因此本片详细讨论两种Linux上定时自动执行ETL作业的方案。...Oozie为以下类型的动作提供支持：Hadoop MapReduce、Hadoop HDFS、Pig、Java和Oozie的子工作流。...所有由动作节点触发的计算和处理任务都不在Oozie中运行。它们是由Hadoop的MapReduce框架执行的。这种低耦合的设计方法让Oozie可以有效利用Hadoop的负载平衡、灾难恢复等机制。...我们的ETL工作流中使用了Sqoop和Hive两种。ok和error是动作节点预定义的两个XML元素，它们通常被用来指定动作节点执行成功或失败时的下一步跳转节点。这些元素在Oozie中被称为转向元素。...Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统，它内部定义了三种作业：工作流作业、协调器作业和Bundle作业。 Oozie的工作流定义中包含控制节点和动作节点。
Sqoop优化 （1）调整Sqoop命令行参数 （2）调整数据库 四、小结 ---- 本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取，即ETL过程中的...Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据，而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。...在“Kettle构建Hadoop ETL实践（一）：ETL与Kettle”里介绍Kettle虚拟文件系统时，我们知道了Kettle使用Apache的通用VFS作为文件处理接口，能够直接读取zip压缩包中的多个文件...}分别表示ETL系统中记录的最后一次数据装载时间和最大自增序列号。...Sqoop是一个在Hadoop与结构化数据存储，如关系数据库之间高效传输大批量数据的工具，支持全量和增量数据抽取。
一、Hadoop相关的步骤与作业项 在“ETL与Kettle”（https://wxy0327.blog.csdn.net/article/details/107985148）的小结中曾提到...关于Hadoop及其组件的基本概念和功能特性不是本专题所讨论的范畴，可参考其它资源。 二、连接Hadoop Kettle可以与Hadoop协同工作。...连接Hive Kettle把Hive当作一个数据库，支持连接Hive Server和Hive Server 2/3，数据库连接类型的名字分别为Hadoop Hive和Hadoop Hive...转换中只包含“Hadoop File Input”和“表输出” 两个步骤。 ?...从下一篇开始，我们将建立一个模拟的Hadoop数据仓库，并用使用Kettle完成其上的ETL操作。
ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。...图8-2 在“Hadoop file output”步骤中添加order_quantity字段 修改数据库模式后，还要修改装载维度表和装载事实表的作业项，增加对新增数据列的处理...除了利用已有的日期维度数据生成月份维度，我们还可以一次性生成日期维度和月份维度数据，只需对“Kettle构建Hadoop ETL实践（四）：建立ETL示例模型（）”中图4-4的转换稍加修改，如图8-5所示...“JavaScript代码”步骤的输出被复制到“Hadoop file output”、“排序记录”两个步骤。 一致性日期和月份维度是用于展示行和列维度子集的独特实例。...我们先修改销售订单数据库模式，添加一个请求交付日期字段，并对Kettle ETL作业做相应的修改。这些表结构修改好后，插入测试数据，演示别名和视图在角色扮演维度中的用法。
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。...这里要讨论的是在Linux系统而不是Windows上安装Kettle，原因有如下两点： 用户和权限问题 Windows上运行的Kettle在连接Hadoop集群时，需要在HDFS上建立Windows...否则在测试Hadoop集群连接时，User Home Directory Access和Verify User Home Permissions会报错。...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。
二是“Hadoop file output”步骤生成的文件名中添加${PRE_DATE}变量以实现增量装载。 4. 测试定期装载作业 （1）修改源数据库的产品表数据。...当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时，就能够从容地首先维护维度键，然后在对应的事实表行中使用这些最新的键。然而，各种各样的原因会导致需要ETL系统处理迟到的事实数据。...本例中因为定期装载的是前一天的数据，所以这里的“晚于”指的是事务数据延迟两天及其以上才到达ETL系统。 必须对标准的ETL过程进行特殊修改以处理迟到的事实。...“Hadoop file output”步骤将查询结果输出到month_end_balance_fact表所对应的HDFS目录。...迟到的事实指的是到达ETL系统的时间晚于事务发生时间的度量数据。必须对标准的ETL过程进行特殊修改以处理迟到的事实。需要确定事务发生时间点的有效的维度代理键，还要调整后续事实行中的所有半可加度量。
集群转换中的分区 五、小结 ---- 本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业，实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。...通常Hadoop集群存储的数据量是TB到PB，如果Kettle要处理如此多的数据，就必须考虑如何有效使用所有的计算资源，并在一定时间内获取执行结果。...一、数据分发方式与多线程 在“Kettle与Hadoop（一）Kettle简介”中，我们知道了转换的基本组成部分是步骤，而且各个步骤是并行执行的。.../carte.sh ~/kettle_hadoop/slave1.xml 命令执行在控制台输出的最后信息如下，表示子服务器已经启动成功。.../carte.sh ~/kettle_hadoop/master.xml （4）启动子服务器 .
因此，输入数据仓库的数据通常是当前层次树的时间点快照，这就需要由ETL过程来确定发生了哪些变化，以便正确记录历史信息。为了检测出过时的父—子关系，必须通过孩子键进行查询，然后将父亲作为结果返回。...对于数据流的多行输入，尤其在Hive这类Hadoop上的数据库上执行这些步骤，将会慢到无法容忍的地步。...（1）忽略这些标志和指标。 姑且将这种回避问题的处理方式也算作方法之一吧。在开发ETL系统时，ETL开发小组可以向业务用户询问有关忽略这些标志的必要问题，如果它们是微不足道的。...处理这些新增的维度表和外键需要大量修改数据装载脚本，还会增加出错的机会，同时会给ETL的开发、维护、测试过程带来很大的工作量。...“装载年度销售事实表”、“装载年度客户销售分段事实表”两个转换都只包含“表输入”和“Hadoop file output”两个步骤，区别只是SQL查询语句和输出的HDFS文件不同。
由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive，所以之后对Hive做一个概括的介绍，包括它的体系结构、工作流程和优化。...而差异数据，则需要协调ETL开发者与来自多个不同业务系统的人员共同确认参照标准，然后在ETL系统中建立一系列必要的方法和手段实现数据一致性和标准化。 2....因此在ETL过程中应该首先处理HR表和映像表。 数据清洗在实际ETL开发中是不可缺少的重要一步。...在“Kettle构建Hadoop ETL实践（四）：建立ETL示例模型”中，我们建立了Hive库表以存储销售订单示例的过渡区和数据仓库数据，并介绍了Hive支持的文件格式、表类型以及如何支持事务处理。...它建立在Hadoop之上，具有以下功能和特点： 通过HiveQL方便地访问数据，适合执行ETL、报表查询、数据分析等数据仓库任务。 提供一种机制，给各种各样的数据格式添加结构。
因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。...目标源可能包括ERP、CRM和其他企业系统，以及来自第三方源的数据。...---- 3、数据转换处理规范 数据转换的任务主要是进行不一致的数据转换、数据粒度的转换和一些商务规则的计算。...一般数据转换有离散化和属性构造两种方式。离散化主要分为简单离散、分桶离散、聚类离散、回归平滑四类，属性构造分为特征工程和随意构造后筛选。...出现以上问题时，可以和团队小伙伴或者业务侧一起制定解决方案，不断完善，只有这样才能保证我们的业务分析结果是准确的，才能指导公司做出正确的决策。
三、使用Oozie定期自动执行ETL 1....第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器，按时间和数据触发工作流执行。...控制节点会定义执行的流程，并包含工作流的起点和终点（start、end和fail节点）以及控制工作流执行路径的机制（decision、fork和join节点）。...Oozie为以下类型的动作提供支持： Hadoop map-reduce、Hadoop文件系统、Pig、Java和Oozie的子工作流（SSH动作已经从Oozie schema 0.2之后的版本中移除了...所有由动作节点触发的计算和处理任务都不在Oozie之中——它们是由Hadoop的Map/Reduce框架执行的。这种方法让Oozie可以支持现存的Hadoop用于负载平衡、灾难恢复的机制。
它建立在Hadoop之上，具有以下功能和特点： 通过SQL方便地访问数据，适合执行ETL、报表、数据分析等数据仓库任务。 提供一种机制，给各种各样的数据格式加上结构。...Hive有HCatalog和WebHCat两个组件。 HCatalog是Hadoop的表和存储管理层，允许使用Pig和MapReduce等数据处理工具的用户更容易读写集群中的数据。...Hive建立在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）和MapReduce系统之上。图中显示了Hadoop 1和Hadoop 2中的两种MapReduce组件。...在Hadoop 2中，YARN将资源管理和调度从MapReduce框架中解耦。...为了更好地理解Hive如何与Hadoop的基本组件一起协同工作，可以把Hadoop看做一个操作系统，HDFS和MapReduce是这个操作系统的组成部分，而象Hive、HBase这些组件，则是操作系统的上层应用或功能
ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。...接下来，我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点，看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。...03 ELT的演变 ELT 已经存在了一段时间，但 Hadoop 等大数据技术出现后，更加活跃了。...抽取——在ELT和ETL两种数据管理方法中的原理相似。一般我们会采用增量抽取，对于一些维表数据量比较小的也会采用全量抽取。 加载——这是 ELT 和 ETL 开始不同的地方了。...当需要随时可扩展数据湖仓时 当您使用 Hadoop 或云数据仓库等数据处理引擎时，ELT 可以利用本机处理能力实现更高的可扩展性。
Sqoop简介 Sqoop是一个在Hadoop与结构化数据存储（如关系数据库）之间高效传输大批量数据的工具。它在2012年3月被成功孵化，现在已是Apache的顶级项目。...数据传输和转化都由Mappers提供。 可以使用Oozie调度和管理Sqoop作业。...而ETL通常是按一个固定的时间间隔，周期性定时执行的，因此对于整体拉取的方式而言，每次导入的数据需要覆盖上次导入的数据。Sqoop中提供了hive-overwrite参数实现覆盖导入。...设想这样的场景，一个销售订单的订单时间是2015年1月1日，实际插入表里的时间是2015年1月2日，ETL每天0点执行，抽取前一天的数据。...如果按order_date抽取数据，条件为where order_date >= '2015-01-02' AND order_date < '2015-01-03'，则2015年1月3日0点执行的ETL
但多个ETL的操作时间、顺序和成败对数据仓库中信息的有效性至关重要。 ...在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，约占整个项目的60%～80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。 ...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。...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。 ...Administration and operation 可让管理员基于事件和时间进行调度、运行、监测ETL作业、管理错误信息、从失败中恢复和调节从源系统的输出。
Interval join 是同时支持 processing time 和 even time去定义时间的。...Temporal Table Join 类似于 Hash Join，将输入分为 Build Table 和 Probe Table。...Temporal Table 要求定义一个主键和用于版本化的字段（通常就是 Event Time 时间字段），以反映记录在不同时间的内容 CREATE TEMPORARY TABLE currency_rates...所以要做好吞吐量和正确性之间的平衡。...null; 五.Lateral Table Join （横向join） lateral Table Join基本相当于SQL Server的CROSS APPLY，功能上要强于CROSS APPLY 1.表和表关联
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。...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...基于E阶段数据集中到数据平台，我们通过范式来实现数据的建模，目前应用比较广的是多维建模，通过维度和事实构建数据的关系。...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。...数仓开发工程师，主要工作是构建数据的组织和管理，构建数仓体系。常用SQL来处理数据，承接业务取数看数的需求。
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
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