ETL 的全称是 extract, transform, load，意思就是：提取、转换、 加载。...ETL 是数据分析中的基础工作，获取非结构化或难以使用的数据，把它变为干净、结构化的数据，比如导出 csv 文件，为后续的分析提供数据基础。...本文对电影数据做 ETL 为例，分享一下 Pandas 的高效使用。完整的代码请在公众号「Python七号」回复「etl」获取。 1、提取数据 这里从电影数据 API 请求数据。...目标是保护它不暴露在 ETL 脚本中。...一种比较直观的方法是将 genres 内的分类分解为多个列，如果某个电影属于这个分类，那么就在该列赋值 1，否则就置 0，就像这样： 现在我们用 pandas 来实现这个扩展效果。
打破R慢的印象，ETL效率显著优于Python，堪比spark，clickhouse 2....因此，ETL效率在整个项目中起着举足轻重的作用。 而日常数据生产中，有时会牵扯到模型计算，一般以R、python为主，且1~100G左右的数据是常态。...基于此，于是想对比下R、Python中ETL的效率。...(id4, id5)] modin用时174秒，由于modin暂不支持多列的groupby，实际上还是用的pandas的groupby x.groupby([‘id4’,‘id5’]).agg({‘v3...首先，用presto从hive中读取数据，从ADB读取数据，数据量在5G左右。中间涉及到PCA以及其他计算，最后入库mysql，该任务每天跑一次 。
pyetl是一个纯python开发的ETL框架， 相比sqoop, datax 之类的ETL工具，pyetl可以对每个字段添加udf函数，使得数据转换过程更加灵活，相比专业ETL工具pyetl更轻量，纯...python代码操作，更加符合开发人员习惯 安装 pip3 install pyetl 使用示例 数据库表之间数据同步 from pyetl import Task, DatabaseReader...lambda x: x.strip()} Task(reader, writer, columns=columns, functions=functions).start() 继承Task类灵活扩展ETL...索引 HiveWriter 批量插入hive表 HiveWriter2 Load data方式导入hive表（推荐) FileWriter 写入数据到文本文件 项目地址pyetl 总结 到此这篇关于python...ETL工具 pyetl的文章就介绍到这了,更多相关python ETL工具 pyetl内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
---- 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。...这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不面见字符的问题只能写SQL的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取；日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用...---- 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。
ETL ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。...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。...Lookup 查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。 ...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。
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 ...
本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。 一、数据来源 本次实战案例的数据来源是一个包含销售数据的CSV文件，其中包括订单ID、产品名称、销售额、销售日期等信息。...二、数据提取 数据提取是ETL过程的第一步，我们需要从源数据中获取需要的数据。...四、数据加载 数据加载是ETL过程的最后一步，它将转换后的数据加载到目标系统中。...在本次实战案例中，我们使用MySQL数据库作为目标系统，通过Python的pymysql库连接MySQL数据库，并将转换后的数据插入到MySQL数据库中。...五、总结 本文介绍了如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括数据提取、数据转换和数据加载三个步骤。
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。...数据组织构建数据的体系关系，让找数取数用数稳健高效。最终目的是实现数据价值能为业务带来管理方法的改进和决策效能的提升。...二，数据转换（T） 数据转换的工作的关键是数据的组织，用数据组织方式来消弱业务变化带来数据体系的波动，数据转换需要保障数据组织的稳健性。...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。
ETL重要性ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心。一般情况下,ETL会花费整个BI项目三分之一的时间，因此ETL设计得好坏直接影响BI项目的成败。...ETL工具有哪些datastage （收费） 最专业的ETL工具， 2005年被IBM收购，目前发展到11.7版本。...etl-engine （免费）用go语言实现的ETL工具，轻量级引擎、跨平台（windows，linux，unix，mac）、可嵌入go语言脚本并解析执行，方便集成到各种项目中参考资料 [资源下载](...https://github.com/hw2499/etl-engine/releases) [etl-engine使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine...) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA%A6) [嵌入脚本开发
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。...，如果直接用ODBC去连接两地的数据源，这样的做法很显然是不合理的，因为网络不好，经常连接，很容易数据库链接不能释放导致死机。...有人写一个通用的数据导出工具，可以用java，可以用脚本，或其他的工具，总之要通用，可以通过不同的脚本文件来控制，使各地区的不同数据库导出的文件格式是一样的。而且还可以实现并行操作。 2....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....异常处理 在ETL的过程中，必不可少的要面临数据异常的问题，处理办法： 1. 将错误信息单独输出，继续执行ETL，错误数据修改后再单独加载。中断ETL，修改后重新执行ETL。原则：最大限度接收数据。
如果遇到特殊需求或特别复杂的情况，可能还是需要使用Shell、Java、Python等编程语言开发自己的应用程序。 ETL过程要面对大量的数据，因此需要较长的处理时间。...Kettle是用Java开发的，可以运行在任何安装了Java虚拟机的计算机上。 （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。...ETL的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。...在介绍Kettle设计原则时曾经讨论过，它们可以用XML格式来表示，可以保存在资料库里，也可以用Java API的形式来表示。它们的这些表示方式，都依赖于这里所列的元数据。 名字：转换或作业的名字。...以我个人的经验而言，只要是和关系数据库打交道，很多情况ETL通过SQL就能搞定。但有时面对看似普通的需求，用SQL解决却相当麻烦。
ETL的考虑 做 数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。...下面看下用于ETL的Python数据转换工具，具体内容如下所示： 前几天，我去Reddit询问是否应该将Python用于ETL相关的转换，并且压倒性的回答是”是”。 ?...经过研究，我发现了很多用于数据转换的Python库：有些改进了Pandas的性能，而另一些提供了自己的解决方案。...Pandas在Python中增加了DataFrame的概念，并在数据科学界广泛用于分析和清理数据集。 它作为ETL转换工具非常有用，因为它使操作数据非常容易和直观。...在进行了这项研究之后，我相信Python是ETL的优秀选择-这些工具及其开发人员使它成为了一个了不起的平台。
对于第二种方式，相对灵活，但是更复杂一点，需要借助各种库，也要理清数据抽取，变换处理与导入的逻辑流程 前一篇使用 helpers.bulk API 实现了 CSV 文档的批量导入 这里演示一下如何傅用...creat API 来将 CSV 导出到 Elasticsearch Tip: 需要借助 Elasticsearch 的 python 客户端 ---- 操作 环境 [root@much sf_script...-V Python 2.7.5 [root@much sf_script]# rpm -qa | grep elast elasticsearch-6.2.1-1.noarch [root@much...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
etl-engine支持对Hive的读取，并输出到以下目标数据源： 消息中间件（Kafka | RocketMQ）; 关系型数据库（ Oracle | MySQL | PostgreSQL | Sqlite...）; NoSQL（Elasticsearch | Redis）; 时序数据库（ InfluxDB | ClickHouse | Prometheus）; 文件（ Excel ）； etl-engine支持...参考资料 [免费下载](https://github.com/hw2499/etl-engine/releases) [etl-engine使用手册](https://github.com/hw2499.../etl-engine) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA...%A6) [嵌入脚本开发](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/%E5%B5%8C%E5%85%A5%E8%84%9A%E6%9C%AC%E5%BC%
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。...这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不面见字符的问题只能写SQL的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取;日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用...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。
导读：每个数据科学专业人员都必须从不同的数据源中提取、转换和加载（Extract-Transform-Load，ETL）数据。 本文将讨论如何使用Python为选定的流行数据库实现数据的ETL。...Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。...以下是安装MySQL Python模块的说明： $gunzip MySQL-python-1.2.2.tar.gz $tar –xvf MySQL-python-1.2.2.tar $cd MySQL-python...-1.2.2 $python setup.py build $python setup.py install 2....它试图保持简约及Python的惯用方式。
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
---- 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...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..."9002").\ mode("Overwrite").\ save("is/doc") ---- 列式数据存储格式parquet parquet 是针对列式数据存储的一种申请的压缩格式，百万级的数据用spark...加载成pyspark 的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果 读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet数据（overwrite模式
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。...6、Lookup：查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。...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”...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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