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...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。
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 ?...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。
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。
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
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。
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
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
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...
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...> <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
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。
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，在数据仓库的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，
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。
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
目录 一、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。
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。
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。
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是数据仓库的核心，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ETL，ETL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。
调度管控是指运维监控人员对作业容器，和作业的人工干预过程。对于作业容器来说，可以进行启动、停止，暂停、取消暂停，重置，重载。以及重新设置作业容器的运行参数和并行...
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