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java etl 简单实例_东方通ETL开发实例

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? —>是,则载入并使用,否则创造后使用 这里把OO中“类”替换为“组件(具有某种特定功能的部件)”即可,另外本实例要实现的功能,现有的组件完全可以满足,所以 不存在需创造的情况(TIETL支持自定义组件开发 ,由于本文只介绍其基本使用方法,故组件开发在此不作介绍)。

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-数据仓库ETL开发

ETL开发 概述 ETL是数据仓库的后台,主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤,传统数据仓库一般分为四层模型。 ? 分层的作用: 1.划分ETL阶段工作重心,便于管理 2.降低开发和维护成本 3.减少需求变化带来的冲击 4.便于数据问题跟踪 名词解释: ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 ? 开发步骤: 确定CDC策略,根据源系统的数据状况选择一个合适的CDC策略。 设计Mapping文档。 抽取数据,STG层面向异构数据源,最好选择用ETL工具,一般ETL工具都支持多种数据源。STG层不做数据转换。 ODS作用: 全量存储源系统的数据;支持下游系统实时查询业务;数据质量检查 开发步骤: 设计Mapping文档。

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    Informatica ETL开发入门实例

    一、ETL开发前准备工作 注:Informatica的存储服务和集成服务必须已经启动,客户端才能连接并进行ETL实例开发 客户端工具: PowerCenter Designer:D客户端 PowerCenter 点击【文件夹】,选择【创建】,创建文件夹 关于mapping、任务、工作流,都是在相应的文件夹里面操作的,因此首要就是:打开R客户端(Repository Manager),创建一个文件夹,为后面的ETL 实例开发做好准备。 开发入门实例 将【scott用户的emp表】的数据抽取到【bi_ods用户的ods_emp表】 期望结果如下: scott用户:源表(EMP) bi_ods用户:目标表(ODS_EMP) 9、检查数据 打开PL/SQL工具,查看数据是否从scott用户的源表(EMP)加载到bi_ods用户的目标表(ODS_EMP): 至此,一个简单ETL开发入门实例完成 ~ ~ ~ 通过D客户端打开组件

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    SAP ETL开发规范「建议收藏」

    1 介绍 SAP Business Objects数据服务是一种提取,转换和加载(ETL)工具,用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 以下文档详细介绍了有关SAP Data Service产品内开发的最佳实践。 2 数据服务命名标准 2.1 概述 在SAP Data Services中使用命名约定将有助于以受控方式支持单一或多用户开发环境。它还将通过正确的命名和对象描述来帮助生成文档。 $G_Job_ID Database Type 在开发通用作业时,了解底层数据库类型(SQL Server,Oracle等)通常很有用。 将这些要求转换为SAP Data Services设计的最佳技术是使用ETL推荐的提取,清理,一致和交付技术。

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    使用 Apache Flink 开发实时ETL

    来源:薄荷脑的博客 作者:薄荷脑 大数据开发领域最强公众号! 暴走大数据! By 大数据技术与架构 场景描述:本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。 关键词:Flink ETL 版权声明:本文作者为薄荷脑,经授权转载。 本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。 案例 ? 让我们来编写一个从 Kafka 抽取数据到 HDFS 的程序。

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    数据仓库(四)之ETL开发

    概述 ETL是数据仓库的后台,主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤,传统数据仓库一般分为四层模型。 STG的作用 开发步骤 确定CDC策略,根据源系统的数据状况选择一个合适的CDC策略。 设计Mapping文档。 抽取数据,STG层面向异构数据源,最好选择用ETL工具,一般ETL工具都支持多种数据源。STG层不做数据转换。 加载数据,STG层一般保留7天或一月的数据。 ODS层的作用 开发步骤 设计Mapping文档。 设计物理模型,ODS的物理模型一般包括源系统的所有字段和审计字段,但是和源系统最主要的区别是ODS层加了逻辑删除标记和增量时间戳。 2.选择代理键生成器 ETL工具和数据库都有设置字段自增长的功能。 3.选择维度表类型 根据业务系统的实际情况选择合适的维度表类型,一般采用缓慢变化维类型1和类型2。

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    ETL

    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。 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。 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。 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。   Load 加载经转换和汇总的数据到目标数据仓库中,可实现SQL或批量加载。

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    flink etl

    这种 join 方式需要去保留两个流的状态,持续性地保留并且不会去做清除。两边的数据对于对方的流都是所有可见的,所以数据就需要持续性的存在state里面,那么 ...

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    谈谈ETL

    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。 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。 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。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(一):ETL与Kettle

    手工编程的主要缺点在于: 容易出错 开发周期长 不易于维护 缺少元数据 缺乏一致性的日志和错误处理 最初的ETL工具为克服这些问题而被开发,方法是依据设计好的ETL工作流来自动生成所需代码 使用自己并不熟悉的语言,仅凭一己之力在很短的时间里就开发出了复杂的ETL系统工具,作者的开发能力和实践精神令人十分佩服。 避免自定义开发 一般ETL工具提供了标准化的构建组件来实现ETL开发人员不断重复的需求。 当ETL项目规模比较大,有很多ETL开发人员在一起工作,开发人员之间的合作就显得很重要。 面对各种各样的ETL开发工具,之所以选择Kettle主要归结为下面几点原因。 最小化编码工作 开发ETL系统通常是一个非常复杂的工程,造成这种复杂性的原因很多。

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    谈谈ETL

    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。 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。 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。

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    ETL工程】大数据技术核心之ETL

    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。 而在实际ETL工具应用的对比上,对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面是我们选择的切入点。一个项目,从数据源到最终目标表,多则达上百个ETL过程,少则也十几个。 有人负责开发流程,包括实现各种功能,还有日志的记录等等。 7. 有人测试真正好的ETL,都是团队来完成的,一个人的力量是有限的。 其实上述的7步,再给我们强调的是什么:一个人,很难成事。团队至上。 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。

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    ETL CSV to Elasticsearch

    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

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    BI、数据仓库、ETL和数据开发(大数据开发)会有区别吗?

    ETL 3. 报表系统的开发 4. 基础技术环境的构建、维护 5. 算法、数据挖掘 6. 类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发 7. ETL,将收集过来的数据进行清洗、转换,在此过程中形成数据仓库的层次化结构。 这个环节需要一个根据具体的业务需要,通过ETL过程形成数据仓库的层次化体系结构以及抽象概念系统,以便于后续的报表开发和数据分析、数据挖掘。 3. 报表系统开发。 技术上需要一个开发工程师来做,需求上需要一个熟悉业务的人来定。报表系统的内容会随时间、随业务不断演化,因此设计上也需要适应这种演化。 4. 基础技术环境的构建、维护。 在ETL结果之上进行数据分析、数据挖掘任务。工作过程中可能需要一些新的数据,这就需要和数据收集、ETL相关的人员进行沟通,以达成工作目标。 6. 类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发

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    大数据ETL开发之图解Kettle工具(入门到精通)

    开发岗位资料下载 第0章 ETL简介 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 :不要选择,会将换行符做数据读出 文件编码:如果预览数据出现乱码,可更换文件编码 3.1.2 文本文件输入 提取服务器上的日志信息是公司里 ETL开发很常见的操作,日志信息基本上都是文本类型 此控件功能比较强大,企业做ETL开发会经常用到此控件,但是需要注意在进行记录集连接之前,需要对记录集的数据进行排序,并且排序的字段还一定要选两个表关联的字段,否则数据错乱,出现null值。 第八章 案例数据和ETL开发岗位资料下载 案例数据下载地址:https://pan.baidu.com/s/1_lzc93xprEaJt6IyflxcZg? pwd=ydao,提取码:ydao 资料下载地址: ETL开发从入门到就业:基础知识、真实项目、面试资料.zip 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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    开发ETL为什么很多人用R不用Python

    打破R慢的印象,ETL效率显著优于Python,堪比spark,clickhouse 2. 探讨R中的ETL体系 ETL在数据工作中起着至关重要的作用,主要用途有两个:(1)数据生产(2)为探索性数据分析与数据建模服务。 基于此,于是想对比下R、Python中ETL的效率。 开发框架 开发环境为docker版的Rstudio-server,rstudio本身为最好用的IDE之一,开发效率高,debug方便。 并且,rstudio-server为线上版本的rstudio,后台就是linux环境,前端为rstudio的ui,因此无需为开发环境与生产环境不一致而苦恼,更不会因为某些包只能linux使用而无法在windows

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    大数据ETL详解

    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。 第三种是综合了前面二种的优点,极大的提高ETL开发速度和效率。 数据的抽取   数据的抽取需要在调研阶段做大量工作,首先要搞清楚以下几个问题:数据是从几个业务系统中来? 对于是否过滤、是否修正一般要求客户确认;对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快的修正错误,同时也可以作为将来验证数据的依据 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。

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    美图离线ETL实践

    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。 离线 ETL 是从 Kafka拉取消息,经过 ETL 再从 HDFS 落地。为了提高实时性及减轻数据压力,离线 ETL 是每小时 05 分调度,清洗上一个小时的数据。 离线 ETL 工作流程 ? 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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    大数据ETL实践探索(3)---- 大数据ETL利器之pyspark

    ---- 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

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(七):定期自动执行ETL作业

    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。 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。 为了演示Kettle对数据仓库的支持能力,我们的示例将使用Start作业项实现ETL执行自动化。 0 2 * * * /root/regular_etl.sh 这就可以了,需要用户做的就是如此简单,其它的事情交给cron系统服务去完成。 图7-2 定期装载DAG 上面的XML文件使用hPDL的语法定义了一个名为regular_etl的工作流。

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