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ETL工程】大数据技术核心之ETL

我们从:数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘,四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。 核心技术 架构挑战: 1. 对现有数据库管理技术的挑战。 2. 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。 ETL是构建数据仓库的重要的一环,用户从数据源抽取所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中。其定义域来源也不下于十几年,技术发展也应相当成熟。 导致上面的原因,往往是在项目初期没有正确的估计ETL的工作,没有认真的考虑其与工具支撑有很大的关系。 在做ETL产品选型的时候,任然必不可少的要面临四点(成本、人员经验、案例和技术支持)来考量。

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ETL产品、ETL工具、E T L技术 三者啥关联?

二、根本区别 1、E T L技术—即ETL方法原理,是在数据仓库技术发展中日趋成熟的。 到现在,大家常说的ETL技术已经远远超越出了这E、T、L这三部分的范畴,不再是简单地将数据从一个地方抽出进行转换再装载到另外一个地方这种概念了。 时下大家说得最多的名词是过去的数据整合平台、数据转换平台、数据交换池,到数据仓库、数据集成、数据中心,再到当下新名称数据中台、数据治理、数据融合等等,这些概念里统统都涵盖有ETL技术,都已经是E-T-L 3、ETL产品—与ETL技术ETL工具对比,产品中最大区别不仅有成熟物品还有服务。 所以必须满足以下三要素,方可称之为ETL产品:包含有: ①一套成熟 数据集成工具 ②一套成熟 数据集成实施方法 ③一支足够强有力的 执行技术团队 三、诞生时间、缘由、过程 ETL技术: 跟随数据库诞生而诞生

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    ETL是什么_ETL平台

    于是,企业如何通过各种技术手段,并把数据转换为信息、知识,已经成了提高其核心竞争力的关键,其中的数据处理在大数据的生态中始终处于不可缺少的地位,因为数据处理的时效性,准确性直接影响数据的分析与挖掘,分析的最终结果影响业务的营销与收入 ---- 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。 ---- 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。

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    ETL

    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。 数据仓库是一个独立的数据环境,需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中;在技术上,ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面;数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步 于是,企业如何通过各种技术手段,并把数据转换为信息、知识,已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。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。 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。

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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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    Kettle构建Hadoop ETL实践(九):事实表技术

    查询 七、小结 ---- 上两篇里介绍了几种基本的维度表技术,并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。 和讨论维度表一样,也会从概念开始认识这些技术,继而给出常见的使用场景,最后以销售订单数据仓库为例,给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。 这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品发布事件来计算产品的数量。可以创建一个只有产品(计什么数)和日期(什么时候计数)维度代理键的事实表。 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。 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。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(八-1):维度表技术

    使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。 本篇将继续讨论常见的维度表技术,以最简单的“增加列”开始,继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。 在说明这些技术的相关概念和使用场景后,我们以销售订单数据仓库为例,给出Kettle实现和测试过程。 ETL数据流应当根据基本维度建立一致性子维度,而不是独立于基本维度,以确保一致性。本节中将准备两个特定子维度,月份维度与Pennsylvania州客户维度。 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

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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。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(八-2):维度表技术

    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。 五、退化维度 本节讨论一种称为退化维度的技术,该技术减少维度的数量,简化维度数据仓库模式。简单的模式比复杂的更容易理解,也有更好的查询性能。 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。但是这样的方案通常立即就被否决了,因为有人偶尔还需要它们。 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。 下面以销售订单为例,说明分段维度的实现技术

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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。

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

    (七)定期自动执行ETL作业 (八)维度表技术(增加列、维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度) (九)事实表技术(周期快照、累计维度、无事实的事实表、迟到的事实 在许多数据仓库中,抽取过程不含任何变化数据捕获技术。 数据转换通常是最复杂的部分,也是ETL开发中用时最长的一步。数据转换的范围极广,从单纯的数据类型转化到极为复杂的数据清洗技术。 不久之后,就在代码生成技术广泛应用之时,新的基于引擎架构的ETL工具出现了。新一代ETL工具可以执行几乎所有的数据处理流程,还可以将数据库连接和转换规则作为元数据存储起来。 它通过隐藏很多技术细节,使IT领域更接近于业务领域。 2.

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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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    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

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    大数据处理过程之核心技术ETL详解

    核心技术架构挑战: 1、对现有数据库管理技术的挑战。 ETL 这里也不多涉及这方面的概念,在接下来的几篇文章中,会对下图中相关的部分(主要介绍PaaS模块中涉及的部分)以及上面提及的技术挑战和相关技术的介绍。 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。 导致上面的原因,往往是在项目初期没有正确的估计ETL的工作,没有认真的考虑其与工具支撑有很大的关系。 在做ETL产品选型的时候,任然必不可少的要面临四点(成本、人员经验、案例和技术支持)来考量。

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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。 前两种方法各有优缺点,借助工具可以快速的建立起ETL工程,屏蔽复杂的编码任务,提高速度,降低难度,但是欠缺灵活性。SQL的方法优点是灵活,提高ETL运行效率,但是编码复杂,对技术要求比较高。 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。

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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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    c语言开发ETL,【ETL开发工作内容|工作职责|ETL开发做什么】-看准网「建议收藏」

    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” ,这样才能快速实现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。

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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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    Kettle构建Hadoop ETL实践(四):建立ETL示例模型

    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。 分区表的优势体现在可维护性和性能两方面,而且分区表还可以将数据以一种符合业务逻辑的方式进行组织,因此是数据仓库中经常使用的一种技术。 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。

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