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-数据仓库ETL开发

ETL开发 概述 ETL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 STG层是根据CDC策略把各个源系统的数据抽取到数据仓库中。STG层主要是面向批处理的形式,如果是根据日志信息实时同步,可以跳过STG层直接进入ODS层。 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。 ;最好在源头处理;必须在源头处理 数据规范化: 由于数据仓库的数据来源各个业务系统,每个业务系统相对都是封闭的,他们在命名、取值上都有自己的特点。

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-数据仓库ETL开发

ETL开发 概述 ETL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 ? STG层是根据CDC策略把各个源系统的数据抽取到数据仓库中。STG层主要是面向批处理的形式,如果是根据日志信息实时同步,可以跳过STG层直接进入ODS层。 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。 ;必须在源头处理 数据规范化: 由于数据仓库的数据来源各个业务系统,每个业务系统相对都是封闭的,他们在命名、取值上都有自己的特点。

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    数据仓库ETL实战

    ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取、转换和加载。 名词解释: ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 ​一、数据抽取 数据抽取是指把ODS源数据抽取到DW中,然后处理成展示给相关人员查看的数据 源数据: 用户访问日志 自定义事件日志、 一般是把清洗好的数据加载到mysql中,然后在各系统中使用,或者使用Tableau直接给相关人员展示 四、ETL相关工具 ELT相关的工具有很多,这里只列举一些常用的,而且各公司的技术原型也不一样,就需要根据实际情况来选择 hive/tez pig/tez storm spark 其它工具 数据存储:hadoop、hbase,ES、redis 任务管理:azkaban、oozie 数据同步:datax、sqoop 五、ETL 所以元数据管理系统对于数据仓库来说是必须的,并且相关人员必须定时维护,如果元数据和数据仓库中的变动不同步,那么元数据系统就形同虚设。 这里说一句:对于元数据管理不应该是规范,应该是硬性规定。

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    数据仓库(四)之ETL开发

    概述 ETL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层是根据CDC策略把各个源系统的数据抽取到数据仓库中。STG层主要是面向批处理的形式,如果是根据日志信息实时同步,可以跳过STG层直接进入ODS层。 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。 2.制定数据质量测量类型 3.提交数据质量测量结果表,通常异常数据处理策略有 4.纠正数据 规范化 由于数据仓库的数据来源各个业务系统,每个业务系统相对都是封闭的,他们在命名、取值上都有自己的特点 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技能】白话数据仓库 ETL 搭建全过程

    建立OLAP应用之前,我们要想办法把各个独立系统的数据抽取出来,经过一定的转换和过滤,存放到一个集中的地方,成为数据仓库。 这个抽取,转换,加载的过程叫ETL(Extract, Transform,Load).相应的开发工具Oracle有DataStage,微软有SQL Server Integration Services 这些ETL工具一般都支持图形化流程建模,文本文件映射导入,XML,XSLT,可执行SQL,javascript等。 数据建模 材料准备好后,我们要规划他们可以做出什么样的菜。 同样,有了表达逻辑关系的模型Cube,数据仓库中也导入了业务数据,我们还要告诉执行引擎如何取得我们真正所要的数据。 以上是建立OLAP应用的几个重要环节和相关技术,最后总结一下:用户需求——数据建模——数据仓库 用户需求决定了如何设计模型和数据仓库,数据模型又是描述数据仓库的逻辑关系,而数据模型和数据仓库的某些技术限制也可能影响用户需求的实现

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    ETL测试或数据仓库测试入门

    概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数据仓库是为查询和分析而不是事务处理而设计的数据库。 数据仓库是通过整合不同的异构数据源而构建起来的。 什么是ETL ETL是Extract-Transform-Load的缩写(提取-转换-载入),是一个完整的从源系统提取数据,进行转换处理,载入至数据仓库的过程。 该解决方案就是使用数据仓库应用统一的结构来存储经过ETL处理过的不同源的数据。 ETL能够转换不同结构/类型的数据集为统一的结构,以便后续使用BI工具生成有意义的分析和表报。 文本等类型数据分析) 业务转换逻辑实现 将经过转换的数据载入至目标表 其他有: 掌握ETL测试软件 ETL数据仓库测试组件 在后端执行数据驱动测试 创建、设计、执行测试用例、计划等 标识问题、提供问题解决方案

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    ETL测试或数据仓库测试入门

    概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数据仓库是为查询和分析而不是事务处理而设计的数据库。 数据仓库是通过整合不同的异构数据源而构建起来的。 什么是ETL ETL是Extract-Transform-Load的缩写(提取-转换-载入),是一个完整的从源系统提取数据,进行转换处理,载入至数据仓库的过程。 该解决方案就是使用数据仓库应用统一的结构来存储经过ETL处理过的不同源的数据。 ETL能够转换不同结构/类型的数据集为统一的结构,以便后续使用BI工具生成有意义的分析和表报。 文本等类型数据分析) 业务转换逻辑实现 将经过转换的数据载入至目标表 其他有: 掌握ETL测试软件 ETL数据仓库测试组件 在后端执行数据驱动测试 创建、设计、执行测试用例、计划等 标识问题、提供问题解决方案

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    ETL测试或数据仓库测试入门

    概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数据仓库是为查询和分析而不是事务处理而设计的数据库。 数据仓库是通过整合不同的异构数据源而构建起来的。 什么是ETL ETL是Extract-Transform-Load的缩写(提取-转换-载入),是一个完整的从源系统提取数据,进行转换处理,载入至数据仓库的过程。 该解决方案就是使用数据仓库应用统一的结构来存储经过ETL处理过的不同源的数据。 ETL能够转换不同结构/类型的数据集为统一的结构,以便后续使用BI工具生成有意义的分析和表报。 文本等类型数据分析) 业务转换逻辑实现 将经过转换的数据载入至目标表 其他有: 掌握ETL测试软件 ETL数据仓库测试组件 在后端执行数据驱动测试 创建、设计、执行测试用例、计划等 标识问题、提供问题解决方案

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    ETL测试或数据仓库测试入门

    概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数据仓库是为查询和分析而不是事务处理而设计的数据库。 数据仓库是通过整合不同的异构数据源而构建起来的。 什么是ETL ETL是Extract-Transform-Load的缩写(提取-转换-载入),是一个完整的从源系统提取数据,进行转换处理,载入至数据仓库的过程。 该解决方案就是使用数据仓库应用统一的结构来存储经过ETL处理过的不同源的数据。 ETL能够转换不同结构/类型的数据集为统一的结构,以便后续使用BI工具生成有意义的分析和表报。 ) 业务转换逻辑实现 将经过转换的数据载入至目标表 其他有: 掌握ETL测试软件 ETL数据仓库测试组件 在后端执行数据驱动测试 创建、设计、执行测试用例、计划等 标识问题、提供问题解决方案 梳理业务需求和设计测试策略

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    数据仓库ETL管理平台TASKCTL调度计划控制原理

    执行计划控制策略在调度应用中非常普遍,是调度控制策略中最重要的策略之一。执行计划指作业的运行周期,简单说,指一个作业什么时候需要运行,比如:每周一、每月初、每月...

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    数据仓库系列之ETL中常见的增量抽取方式

    为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理,今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。 增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取(extraction)、转换(transformation)和装载(loading))实施过程中需要重点考虑的问题。 今天我们只重点对各种方法进行对比分析,从而总结各种机制的使用条件和优劣性,为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。 ?    在数据库仓库开发过程中,无论是全量抽取方案还是增量抽取方案,抽取数据的工作一般由数据仓库工具来完成。目前数据仓库开发工具非常多,比如SE-DWA,DTS,Kettle等等。 为了实现数据仓库中数据的高效抽取,增量抽取是ETL数据抽取过程中非常重要的一步,实现增量抽取的机制直接决定了数据仓库项目整体开发的效果。

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    基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL(三)

    三、使用Oozie定期自动执行ETL 1. incremental append \ --check-column order_number \ --last-value $last_value 其中$last-value是上次ETL > <workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.1" name="regular_<em>etl</em>"> <start to="fork-node"/> <fork root/mysql-connector-java-5.1.38/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar /tmp/ hdfs dfs -put /root/regular_etl.sql /user/${user.name} (2)建立协调作业配置文件 建立内容如下的coordinator.xml文件: <coordinator-app name="regular_<em>etl</em>-coord

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    基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL(一)

    从源抽取数据导入数据仓库(本示例的RDS)有两种方式,可以从源把数据抓取出来(拉),也可以请求源把数据发送(推)到数据仓库。 考虑以下两个问题: 需要抽取哪部分源数据加载到数据仓库?有两种方式,完全抽取和变化数据捕获。 数据抽取的方向是什么?有两种方式,拉模式(从数据仓库去拉)和推模式(通过源去推)。 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

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    基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL(二)

    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。 初始装载 在数据仓库可以使用前,需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载,一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。 假设数据仓库从2016年7月4日开始使用,用户希望装载所有的历史数据。下面的init_etl.sh脚本用于完成初始装载过程。 #! .init_etl.sh 使用下面的查询验证初始装载的正确性。 (2)执行regular_etl.sh脚本进行定期装载。 .regular_etl.sh (3)使用下面的查询验证结果。

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    数据仓库项目中的数据建模和ETL日志体系

    数据仓库项目跨功能需求开发不够完善,导致的各种问题,就我个人经验来说,主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面,本文会详细介绍一下,如何从跨功能需求的角度,构建标准的数据建模和完善的ETL 因此,个人建议在数据仓库建模的不同阶段,不同类型的数据仓库,采用不同的方法,因地制宜,从而保证整个数据仓库建模的质量。 ---- ETL日志体系 说到日志,相信大家都不陌生。 数据仓库平台需要利用这些日志进行自动化或者半自动化的处理,做到错误事前发现,打造无人值守的运维平台。 ETL日志的处理 该部分属于ETL级别日志,由ETL中的代码,根据需要生成。 错误明细表(ETL执行错误后会写入该表,错误级别分为警告和错误,警告数据进入数据仓库,错误数据不进入数据仓库): ? 日志驱动数据 该部分属于数据级别日志,日志驱动数据主要有两个方面的含义: 数据的完整性和一致性,在数据仓库ETL处理过程中,数据库是没有事务的,为了满足ETL的幂等性,我们必须在ETL中手动处理事务,

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    一篇文章搞懂数据仓库:常用ETL工具、方法

    目录 一、什么是ETLETL,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,是数据仓库的生命线。         转换(transform)主要是针对数据仓库建立的模型,通过一系列的转换来实现将数据从业务模型到分析模型,通过ETL工具可视化拖拽操作可以直接使用标准的内置代码片段功能、自定义脚本、函数、存储过程以及其他的扩展方式 装载(Load)主要是将经过转换的数据装载到数据仓库里面,可以通过直连数据库的方式来进行数据装载,可以充分体现高效性。在应用的时候可以随时调整数据抽取工作的运行方式,可以灵活的集成到其他管理系统中。 二、ETL & ELT 伴随着数据仓库的发展(传送门:数据仓库的八个发展阶段),数据量从小到大,数据实时性从T+1到准实时、实时,ETL也在不断演进。

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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?

    首先说说数据仓库系统构建过程中一些主要的环节: 1. 数据收集 2. 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. 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。 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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    ETL工具算法构建企业级数据仓库五步法

    ETL构建数据仓库需要简单的五步,掌握了这五步的方法将构建一个强大的数据仓库,不过每一步都有很深的需要研究与挖掘,尤其在实际项目中,要综合考虑,例如如果数据源的脏数据很多,在搭建数据仓库之前首先要进行数据清洗 总之,ETL数据仓库的核心,掌握了ETL构建数据仓库的五步法,就掌握了搭建数据仓库的根本方法。不过,不能盲目教条,基于不同的项目,需要进行具体分析,如父子型维度和缓慢变化维度的运用等。 在数据仓库构建中,ETL关系到整个项目的数据质量,所以马虎不得,必须将其摆到重要位置,将ETL这一大厦根基筑牢。 05 ETL与SQL的区别及联系 如果ETL和SQL来说,肯定是SQL效率高的多。 但是双方各有优势,先说ETLETL主要面向的是建立数据仓库来使用的。ETL更偏向数据清洗,多数据源数据整合,获取增量,转换加载到数据仓库所使用的工具。 所以具体在什么时候使用ETL和SQL就很明显了,当需要多数据源整合建立数据仓库,并进行数据分析的时候,使用ETL。如果是固定单一数据库的数据层次处理,就使用SQL。当然,ETL也是离不开SQL的。

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    ETL是什么_ETL平台

    各个业务系统中分布的、异构的数据源,经过ETL过程的数据抽取、转换,最终存储到目标数据库或者数据仓库,为上层BI数据分析,或其他业务功能做数据支撑。 ---- 二、ETL是什么 ETL,即Extract-Transform-Load的缩写,是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程。 ETL是数据集成的第一步,也是构建数据仓库最重要的步骤,目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。 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。 ETL是一种更好的解决方案,因为您不会将不需要的数据移动到目标仓库中; (8)当您仅使用结构化数据或传统结构化数据仓库时。

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