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大数据平台架构+ETL

1 ETL,Extraction-Trasformation-Loading,即数据读取,转换,装载的过程,是构建数据仓库的重要环节。 ETL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,目的是将企业中的额分散的,零乱的,标准不统一的数据整合到一起,为企业决策提供分析依据。ETL是BI项目中重要的一个环节。 ETL的实现方法: 1、借助ETL工具。(如OWB,DTS,SSIS等)实现。 2、SQL方法实现。 3、ETL工具与SQL相结合。 工具降低难度,但缺少灵活性。SQL灵活但编码复杂,因此结合两者。 2 大数据平台架构 ? 首先,对于做大数据开发而言,平台的监控与报警和平台管理不归我们管,主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。 然后来看看数据基础平台。 离线流,存储到hdfs然后由MR调用,接着是ETL对数据的处理,处理完后将数据存储到关系型数据库,最后可以做出BI报表展示。 这边的话可能我的逻辑也有点乱...主要还是看图分析吧。

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聊一聊 ETL设计

直接上一个网上搜到的招聘信息看一下: 职位名称: ETL工程师 职位职责: 负责ETL系统研发和对外支持工作; 设计科学的数据抽取、转换、加载的工作流程,保证数据及时、正确地抽取到数仓中; 负责安排 0x02 数据流长什么样子 举个栗子 举个简单的栗子,下面是一个种数据流的设计,蓝色的框框代表的是数据来源,红色的框框主要是数据计算平台,绿色的 HDFS 是我们一种主要的数据存储,Hive、Hbase 现在的大部分数据流的设计都会有离线和实时相结合的方案,即 Lambda 架构,感兴趣的同学可以了解一下。 0x03 举个栗子 前段时间和一个哥们再聊数据流的设计,正好这里大概描述一下场景和解决方案。 本来最初是想用 Hbase 来作为实时查询的,但是由于考虑到会有实时检索的需求,就暂定为ES 三、方案设计 最终,我们使用了下面的方案。 ? 比如以后即使用 Flume 了,我们架构也不用大变 数据落地,有一份都会落地 HDFS,这里使用 Spark Streaming,算是准实时落地,而且方便加入处理逻辑。

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    「集成架构」Talend ETL 性能调优宝典

    作为Talend的客户成功架构师,我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。 有时没有策略会修复一些直接的问题,但从长远来看,相同的性能问题会重新出现,因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。 在设计的各个步骤中可能存在瓶颈。我们的目标不是同时解决所有的瓶颈,而是一次解决一个瓶颈。策略是首先确定最大的瓶颈,找出产生瓶颈的根本原因,找到解决方案并实现它。 与存储架构师一起消除所有这些瓶颈。 目标的瓶颈 大多数现代关系数据库支持批量加载。使用散装装载器,Talend绕过数据库日志,从而提高了性能。 有一些额外的优化技术解决瓶颈在工作层面上(如并行化,英语教学,内存优化等)不讨论这个博客的一部分,但你可以找到他们的信息和其他技术工作Talend的设计模式和最佳实践——第1部分、第2部分,第3部分和第

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    ETL是什么_ETL平台

    ---- 四、ETL与ELT有什么区别 ETL架构按其字面含义理解就是按照E-T-L这个顺序流程进行处理的架构:先抽取、然后转换、完成后加载到目标数据库中。 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。 在ELT架构中,ELT只负责提供图形化的界面来设计业务规则,数据的整个加工过程都在目标和源的数据库之间流动,ELT协调相关的数据库系统来执行相关的应用,数据加工过程既可以在源数据库端执行,也可以在目标数据仓库端执行 (主要取决于系统的架构设计和数据属性)。 五、如何才能做好ETL 1、数据抽取设计 数据的抽取需要在调研阶段做大量工作,要搞清楚以下几个问题:数据是从几个业务系统中来?各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS?

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    ETL

    如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图,数据是砖瓦的话,那么ETL就是建设大厦的过程。 在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计,而ETL规则设计和实施则是工作量最大的,约占整个项目的60%~80%,这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。    数据模型:标准定义数据   合理的业务模型设计ETL至关重要。数据仓库是企业唯一、真实、可靠的综合数据平台。 数据仓库的设计建模一般都依照三范式、星型模型、雪花模型,无论哪种设计思想,都应该最大化地涵盖关键业务数据,把运营环境中杂乱无序的数据结构统一成为合理的、关联的、分析型的新结构,而ETL则会依照模型的定义去提取数据源 设计过程的各对象的逻辑定义存储在一个元数据资料库中。   Meta data management 提供一个关于ETL设计和运行处理等相关定义、管理信息的元数据资料库。

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    「集成架构ETL工具大比拼:Talend vs Pentaho

    这些工具通常称为ETL(提取,转换和加载)工具,Talend和Pentaho是两种这样的ETL工具,广泛用于各个行业。 在深入研究之前,让我们在这里了解基础知识。 以下是ETL工具实际含义的简单说明: 提取:通常从化合物数据库收集数据。'E'的功能是从源读取数据。 变换:与'E'相比,'T'功能相当具有挑战性,但并不复杂。 下面列出了Talend代码生成方法的优点 轻松部署(适用于独立Java应用程序) 节省时间 经济有效 任何人都同意这样一个事实,即实现ETL工具的整个目的是帮助实体利用数据集成来使用各种部署模型和基础架构来规划其策略 比较表详细设计了这两种工具如何在一般情况下发挥作用。 ? talend-vs-pentaho/ 本文:https://pub.intelligentx.net/talend-vs-pentaho-8-useful-comparisons-learn 讨论:请加入知识星球或者小红圈【首席架构师圈

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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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    Lambda架构已死,去ETL化的IOTA才是未来

    ● 服务器存储大:数据仓库的典型设计,会产生大量的中间结果表,造成数据急速膨胀,加大服务器存储压力。 ● 服务器成本浪费:Kappa架构的核心原理依赖于外部高性能存储redis,hbase服务。但是这2种系统组件,又并非设计来满足全量数据存储设计,对服务器成本严重浪费。 IOTA大数据架构,主要有如下几个特点: ● 去ETL化:ETL和相关开发一直是大数据处理的痛点,IOTA架构通过Common Data Model的设计,专注在某一个具体领域的数据计算,从而可以从SDK 如上图,IOTA架构有各种各样的实现方法,为了验证IOTA架构,易观也自主设计并实现了“秒算”引擎,目前支持易观内部月活5.5亿设备端进行计算的同时,也基于“秒算”引擎研发出了可以独立部署在企业客户内, 在大数据3.0时代,Lambda大数据架构已经无法满足企业用户日常大数据分析和精益运营的需要,去ETL化的IOTA大数据架构才是未来。

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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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    ETL工具 CS 架构 为数字基建 “安全” 保驾护航

    数字基建“安全” 保驾护航, 唯有 C/S架构 担当! 中间件之ETL工具 Beeload&BeeDI C/S 架构 从系统软件(操作系统、数据库)、中间件、应用软件、安全软件...... 纵观数据基建之中间件,ETL 工具各厂商基于架构类型参考如下: C/S 架构 图片一、C/S 架构 概述是一种典型的两层架构即客户端 / 服务器架构,其全称是 Client/Server 。 三、总结 C/S 架构  vs  B/S 架构C/S 架构的产品对于厂商研发、升级维护成本较高,周期长。 一款成熟的 C/S 架构 ETL 工具 需要几个三年五载~踏踏实实码代码、15 年 + 功底 持续沉淀 安全品牌力量!数字基建安全 唯 C/S 架构 安全、稳定、保驾! 2、持续升级 3、各行业应用 如:1、数据库oracle 成立1977年 持续升级至今 40余年~2、Microsoft Office 发布于1985年 持续升级至今 35年~3、 国产自研核心技术 ETL

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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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    移动架构-IOC架构设计

    控制反转(Inversion of Control,缩写为IoC),是面向对象编程中的一种设计原则,可以用来减低计算机代码之间的耦合度。 } }); 这里使用注入,其过程比布局和控件注入稍微复杂一点,这是考虑到了扩展性,不能单一使用id完成注解 事件的监听包含事件源,事件和回调,因此其注解就稍微复杂一点,这里设计一个监听各种点击事件的监听

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    ETL工程】大数据技术核心之ETL

    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. 大数据平台架构: 我想这幅架构图,对大数据处理的人来说,应该不是很陌生。 IaaS:基础设施即服务。基于Internet的服务(如存储和数据库)。 PaaS:平台即服务。 提纲: 数据采集:ETL 数据存储:关系数据库、NoSql、SQL等 数据管理:(基础架构支持)云存储、分布式文件系统 数据分析与挖掘:(结果展现)数据的可视化 本文章的目的,不是为了让大家对ETL的详细过程有彻底的了解 有人写FTP的程序,可以用bat,可以用ETL工具,可以用其他的方式,总之要准确,而且方便调用和控制。 3. 有人设计数据模型,包括在1之后导出的结构,还有ODS和DWH中的表结构。 4.

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    架构设计《一》谈谈架构

    那什么样的系统要考虑做架构设计? 四、代码架构(也叫开发架构): 子系统代码架构主要为开发人员提供切实可行的指导,如果代码架构设计不足,就会造成影响全局的架构设计。 比如公司内不同的开发团队使用不同的技术栈或者组件,结果公司整体架构设计就会失控。 代码架构主要定义: 一、代码单元: 1、配置设计 2、框架、类库。二、代码单元组织: 1、编码规范,编码的惯例。 系统架构设计要求架构师具备软件和硬件的功能和性能的过硬知识,这也是架构设计工作中最为困难的工作。 4、《分布式服务架构:原理、设计与实战》 这本书全面介绍了分布式服务架构的原理与设计,并结合作者在实施微服务架构过程中的实践经验,总结了保障线上服务健康、可靠的最佳方案,是一本架构级、实战型的重量级著作

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

    数据仓库架构中的ETL 可以把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系,那么就有了下面的数据仓库架构图。 ? 无论是代码生成器还是基于引擎的工具,都能帮助我们发现数据源的底层架构,以及这些架构之间的关系。但它们都需要开发目标数据模型,或者先行开发,或者在设计数据转换步骤时开发。 (3)数据规模 ETL解决方案应该能处理逐年增长的数据。一般ETL能通过下面三种方式处理大数据。 并发:ETL过程能够同时处理多个数据流,以便利用现代多核的硬件架构。 Kettle在设计上就是可扩展的,它提供了一个插件平台。这种插件架构允许第三方为Kettle平台开发插件。Kettle里的所有组件都是插件,即使是默认提供的组件。 ETL设计过程和直接用开发语言写程序很相似,也就是说在写程序时用到的一些步骤或过程同样也适用于ETL设计。测试也是ETL设计的一部分。

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    架构设计 - Server设计草稿

    架构可依据具体前端需求进行裁剪,灵活配置。 gate用于业务框架分布式部署,在业务量可控范围可取消,做集中控制。

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    架构可依据具体前端需求进行裁剪,灵活配置。 gate用于业务框架分布式部署,在业务量可控范围可取消,做集中控制。

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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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    软件架构设计-软件架构风格、分层架构

    软件架构是可传递可复用的模型,架构就是体系结构。架构设计介于需求分析和软件设计之间。架构设计就是需求分配,即满足,需求的职责分配到组件上。 软件架构设计是降低成本、改进质量、按时和按需交付产品的关键因素。 然而系统架构的给出必须建立在需求明确的基础上。 软件架构能够在设计变更相对容易的阶段,考虑系统结构的可选方案,便于技术人员与非技术人员就软件设计进行交互,能够展现软件的结构、属性与内部交互关系。 面向对象风格 面向对象在类的层次实现高度内聚,整个系统通过不同类的组合调用实现不同功能,便于类的复用,只是面向对象是一个通用风格,类的划分不同设计人员设计结果有很大不同,对实际架构设计指导意义不大。 比如java内存垃圾的回收机制也做成了一种设计模式。 7. 软件架构需求 软件架构需求是指用户对目标软件系统在功能、行为、性能和设计约束等方面的期望。

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    架构: 数据库架构设计

    引言 本文介绍数据库中的架构设计; 通常,单机是无法满足大系统对数据库的读写要求的,必须用集群的方式来解决; 引入集群意味着提升了系统的复杂度,使系统变得复杂和不好维护; 通常采用数据库负载均衡策略、读写分离策略

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