核心技术架构挑战： 1、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、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。 4、网络架构、数据中心、运维的挑战：随着每天创建的数据量爆炸性的增长，就数据保存来说，
抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。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. 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. 实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区
1、产品—为了满足市场需要，而创建的用于运营的功能及服务”就是产品。产品是以使用为目的物品和服务的综合体。产品分类：服务、软件、硬件、流程性材料。其中这里提供的是软件。
从10年前的数据仓库到当前的大数据平台，ETL也需要与时俱进，这里来谈谈个人的理解，如果你在考虑建设新的企业级ETL平台，可以作为参考：
据 Gartner Group 称，数据集成、迁移和商业智能项目在至少 70% 的案例中第一次尝试就失败了。商业组织产生（和要求）比以往任何时候都多的数据，但是，失败率令人震惊。在当今的任何业务中，ETL 技术都是数据分析的基础。数据仓库、数据集市和其他重要的数据存储库都加载了从事务应用程序中提取并转换为在商业智能应用程序中进行分析的数据。
在大数据处理的领域中，ETL和ELT是两个经常被数据工程师提到的工具，而有很多数据工程师对这两种工具的区别和使用和定位有一定的模糊，其实它们分别代表了两种不同的数据集成方法。尽管这两种方法看起来都是从源系统提取数据，转换数据，并加载到目标系统，但它们在实现这一过程中的方式和重点有所不同，我们需要详细了解他们工作原理和优缺点，以便在数据处理的不同场景选择合适的工具来进行数据管道的构建。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础 。
ETL流程是数据仓库建设的核心环节，它涉及从各种数据源中抽取数据，经过清洗、转换和整合，最终加载到数据仓库中以供分析和决策。在数据仓库国产化的背景下，ETL流程扮演着重要的角色，今天我们就来讲讲ETL流程的概念和设计方式。
ETL 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
“整个中国，P7 及以上的高级 ETL 工程师数量非常有限，可能总共也就四五百人。”在大数据领域深耕了二十多年的周卫林说道。
CDC是Change Data Capture（数据变更捕获）的缩写,是一种数据同步技术.
在数字化转型的浪潮中，数据已经成为企业的重要资产，而商业智能（BI）项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。尽管BI项目的目标是实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，只有约20%的时间用于BI可视化。
15 万美元，这是 2020 年湾区一位中等水平的数据工程师的年薪。类似地，国内 IT 行业为数据工程师开出的薪资也常常达到 30-50 万元的水平，百万以上比比皆是。这一岗位的热门程度可见一斑。
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。
组织在构建自己专属的技术栈时，会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势，如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候，一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈，再依据需求来构建自己的技术栈，还需要对一些过时的技术进行升级。
上一个十年，以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼，各种数据平台、数据湖、数据中台等产品和解决方案层出不穷，这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据，并对这些离线数据进行分析洞察，来达到辅助决策或者辅助营销的目的，像传统的 BI 报表、数据大屏、标签画像等等。
ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到 数据仓库或数据集市中，成为 联机分析处理、数据挖掘的基础。
ETL是数据仓库和数据集成领域常用的缩写，代表Extract, Transform, Load（提取、转换、加载）三个步骤。它是一种数据处理过程，用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗，并将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中。
在【rainbowzhou 面试4/101】技术提问--什么是ETL，ETL测试怎么做？中，我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景，以及相应的测试方法。那么面试官可能会继续追问你在实际项目过程中，你设计、执行的用例有哪些？本篇就带你了解ETL的测试用例有哪些，希望对大家有所帮助。
快速学习能力在这个时代可能是最最最重要的技能没有之一了。尤其是对于我们数分狗来说，快速学习简直就是立命之本，毕竟数分狗需要学习的东西实在是太TM多了。
很多朋友会觉得写 CRUD 很无聊，翻来覆去就那么点花样。接触不到新鲜的技术，感觉自己要被这个时代淘汰了。于是怨天尤人，连基本的 SQL 都写不好了。
在企业数字化转型过程中，数据是企业的重要资产之一，而商业智能（BI）项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。然而，尽管BI项目的目标是为了实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，而仅有20%的时间用于BI可视化。
ETL（Extract-Transform-Load）技术是数据集成领域的核心组成部分，广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来，经过必要的转换处理，最后加载到目标系统（如数据仓库、数据湖或其他分析平台）的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍：
本次演讲主要是和大家分享一下实时计算在滴滴的应用场景和一些实践。 滴滴大数据体系 滴滴大数据体系的主要特点在于数据都是实时的，数据采集可以采集到90%以上的数据。我们的数据来源一共有三类，一类是Bin
ETL产品的选型工作一直以来都是困扰架构师的一块心病，国外付费产品用不起，国外免费产品学习成本高、不易实施。
本文探讨了未来数据分析市场的发展趋势，包括数据可视化、数据挖掘、大数据、数据仓库、数据湖、机器学习、ETL、BI、数据隐私和合规等方面的技术进展和应用。作者认为，未来数据分析市场将更加注重数据隐私和合规性，同时，数据仓库和ETL技术也将变得更加成熟和灵活，而机器学习则将专注于特定场景的应用。
导 读 信息时代，能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿，而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司，都在不断囤积数据，因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。 仅仅囤积数据是不够的。你需要
信息时代，能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿，而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司，都在不断囤积数据，因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
场景描述：数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一，该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
taskctl是一款国内开源的ETL工具，纯C编写，可以在Window、Linux、Unix上运行。
ETL是将数据从来源端经过清洗（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。正常的 ETL 过程应当是 E、T、L 这三个步骤逐步进行，也就是先清洗转换之后再加载进目标端（通常是数据库），最后在数据库中的只是合理的结果数据。这个过程本来很合理，但实际过程中经常被执行成ELT甚至LET，即源端数据先装载进目标库再进行清洗和转换。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 13 篇文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
当前企业集成工具主要有三大类：iPaaS、RPA、ETL 这三大类产品，这三大集成工具之间功能均有相互的交叉和重合，企业在进行集成类业务需求实现时，很多情况下会根据开发人员个人对工具的熟悉程度来选择其中的一个工具，而不是从企业总体集成管理规范和运维成本等方面全盘考虑后再做出正确的选择。当前不同集成工具的厂商都会扩展自己的功能边界并错误地引导企业的开发人员使用他们的工具去进行本不应该使用此集成工具去做的集成需求，这样往往会造成后续集成管理混乱，运维复杂，当集成出现问题时很难在原有平台上进行解决和扩展，最后不得不再迁移到其他集成工具上进行集成，浪费人力物力。所以开发人员要了解不同集成工具的定位和使用方式。
转自知乎技术专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
随着数据在越来越多的企业中被应用，数据技术的发展可谓突飞猛进。不仅基于Hadoop的大数据生态在持续完善，我们也能看到很多新兴的分布式技术如潮水般涌现。
元数据的定义 元数据（Metadata），为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。 ETL的定义 ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析，例如销售订单信息，库存信息，会员信息，设备状态信息等等，这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计，Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析，我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
谈到数据集成，有些人可能想知道有什么可讨论的——这不就是 ETL 吗？也就是说，从各种数据库中提取、转换并最终加载到不同的数据仓库中。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
TASKCTL是塔斯克信息技术有限公司，专为数据仓库批量调度自动化打造的一款【国产免费】企业级调度管理监控平台；该平台拥有完善的体系、全面的功能、简易的操作和超前的设计风格，使产品结合 ETL 调度技术领域的特点，构建了一套直观易用的 ETL 调度设计、监控维护、管理平台。可为从业人员提供简便、统一的方法来管理各类复杂作业的调度和监控管理。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
反向 ETL 是将数据从数据仓库或数据湖移回到操作系统、应用程序或其他数据源的过程。“反向 ETL”一词可能看起来令人困惑，因为传统的 ETL（提取、转换、加载）涉及从源系统提取数据、出于分析目的对其进行转换，然后将其加载到数据仓库或数据湖中。
来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qiehao 一提到数据处理，我们首先想到的就是excel，作为日常必备的办公软件，excel往往是我们进行数据处理时的最忠
数据摄取是连接操作和分析世界的基本过程。对于将数据从原始操作环境中的多个来源传输到分析领域至关重要。
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