---- 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。...主要涉及以下几个方面： （1）空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，或数据分流问题库； （2）数据标准：统一元数据、统一标准字段、统一字段类型定义； （3）数据拆分：依据业务需求做数据拆分...---- 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。...如果要增加整个ETL过程的效率，则只能增强ETL工具服务器的配置，优化系统处理流程（一般可调的东西非常少）。
ETL一词较常出现在数据仓库，但其对象并不局限于数据仓库。 ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。...于是，企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。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。...它可以集中地体现为以下几个方面： 空值处理 可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。 ...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。
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 state 又不能存的过大，因此这个场景的只适合有界数据流或者结合ttl state配合使用。...，要求在两个流做 join 的时候，其中一个流必须落在另一个流的时间戳的一定时间范围内，并且它们的 join key 相同才能够完成 join。...加入了时间窗口的限定，就使得我们可以对超出时间范围的数据做一个清理，这样的话就不需要去保留全量的 State。...前者一般是纬度表的 changelog，后者一般是业务数据流，典型情况下后者的数据量应该远大于前者。...缓存中的记录可能不是最新的，用户可以将 lookup.cache.ttl 设置为一个更小的值以获得更好的刷新数据，但这可能会增加发送到数据库的请求数。所以要做好吞吐量和正确性之间的平衡。
Hive是在Hadoop分布式文件系统上运行的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。 数据以表格的形式存储(与关系型数据库十分相似)。数据操作可以使用名为HiveQL的SQL接口来执行。...Hive是运行在Hadoop上的SQL接口。此外，它还降低了使用MapReduce框架编程的复杂性。 Hive帮助企业在HDFS上执行大规模数据分析，使其成为一个水平可伸缩的数据库。...如何将Hive中的分析数据导到业务系统中？...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.../etl-engine) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA
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。...集成是为了构建全面的完整的数据集合，去准确的描述事物，发现问题，找到最优的解决方案。数据组织构建数据的体系关系，让找数取数用数稳健高效。...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简介ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写。用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。...这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。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](
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在生产环境中, 使用shell脚本完成一次etl操作 1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里..., 就直接返回空的结果, 否则就继续往下执行 2.接着获取行里的数据, 用for循环判断, 如果包含某个值, 我就将变量赋值取出, 装在集合容器里 3.设置sparksession会话, 并enableHiveSupport..., 我用的是hiveonspark模式, 4.初始化rdd, 从大数据emr集群中(也可能是从实时系统kafka读取数据)加载数据到rdd , 然后用自己自定义的etl解析过滤 5.将rdd转为df,...ETL操作 ETL常用场景: 1.清洗nginx日志信息, 预处理日志文件(每小时将上报的日志拉取到本机，hdfs命令上传集群)，并清洗存入hive 2.每小时清洗用户表信息, 3.后处理清洗商户信息,
比如定时抽取业务数据库的数据，定时跑hive/spark任务，定时推送日报、月报指标数据。任务调度系统已经俨然成为了大数据处理平台不可或缺的一部分，可以说是ETL任务的灵魂。...在任务积压时候，先执行优先级高的任务，保障业务影响最小化。 06 总结与展望 ETL 开发是数据工程师必备的技能之一，在数据仓库、BI等场景中起到重要的作用。...但很多从业者连 ETL 对应的英文是什么都不了解，更不要谈对 ETL 的深入解析，这无疑是非常不称职的。...做ETL 你可以用任何的编程语言来完成开发，无论是 shell、python、java 甚至数据库的存储过程，只要它最终是让数据完成抽取（E）、转化（T）、加载（L）的效果即可。...由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，所以越来越多的可视化调度编排工具出现了。
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。 在数据挖掘的范畴了，数据清洗的前期过程，可简单的认为就是ETL的过程。...ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今，其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程，日后如有涉及，在细分。 概念： ETL（extract提取、transform转换、load加载）。...导致上面的原因，往往是在项目初期没有正确的估计ETL的工作，没有认真的考虑其与工具支撑有很大的关系。 在做ETL产品选型的时候，任然必不可少的要面临四点（成本、人员经验、案例和技术支持）来考量。...而在实际ETL工具应用的对比上，对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面是我们选择的切入点。一个项目，从数据源到最终目标表，多则达上百个ETL过程，少则也十几个。...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。
ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程 你想啊，数据的由来都是ETL实现的，以后所有的数据处理，不都是要依靠这些抽取来的数据。...所以说ETL是BI商业智能的基础， 调度是ETL的灵魂，我们首先讲讲调度的功能。...3) 作业步定义与维护，定义作业对应的实际ETL处理过程，生成作业编号，定义作业类型和作业的驱动关系，作业的运行所需要的条件。...作业调度 正常情况下的作业调度，对整个ETL过程进行调度，提供分段提交处理和自动提交处理功能。 可调度的Job类型 1) C程序（清洗），ETL调度提供与C程序的接口，从而可以对C程序进行调度。...所以说调度是ETL的灵魂。
分布式系统（distributed system）正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。 分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。...CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。 本文介绍该定理。它其实很好懂，而且是显而易见的。下面的内容主要参考了 Michael Whittaker 的文章。...一、分布式系统的三个指标 ? 1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标。...系统设计的时候，必须考虑到这种情况。 一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。...问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。 ?
ETL系统的工作就是要把异构的数据转换成同构的。如果没有ETL，很难对异构数据进行程序化的分析。 1....二、ETL工具 1. ETL工具的产生 ETL工具出现之前，人们使用手工编写程序的方式来完成不同数据源的数据整合工作，常见的程序语言如COBOL、Perl或PL/SQL等。...基于引擎的ETL工具通常比代码生成的方式更具通用性。Kettle就是一个基于引擎ETL工具的典型例子。...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。...和Pan命令的参数名基本相同，但这两个命令里的dir参数和listdir参数的含义有一些区别。
，指定输入源文件，相对简单，但定制空间比较受 logstash 的功能约束 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...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...，内容少内存多时延容忍度小选择前者，内容多内存少时延容忍度大选择后者 ---- 总结 同一功能，有很多种实现方式，但是不同的方式，代价不一样，侧重也不一样，我们总会尽量尝试可接受的代价与更倾向的侧重方案
ground truth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，ground truth in wikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性...有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth。...小面是引用知乎lee philip的例子example on 知乎1. 错误的数据标注数据1 ( (84,62,86) , 1)，其中x =(84,62,86), t = 1 。...（正确标记的数据叫做ground truth） 标注数据2 ( (84,162,86) , 1)，其中x =(84,162,86), t = 1 。...正确的数据标注数据1 ( (84,62,86) , 1)，其中x =(84,62,86), t = 1 。
= 一个等号是赋值 == 两个等号是判断相等且只比较值，不比较类型 === 三个等号是判断值和类型都相等 != 不等于符号，只比较...
新数组的shape属性应该要与原来数组的一致，即新数组元素数量与原数组元素数量要相等。一个参数为-1时，那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。...print(z.reshape(-1))[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]>>> print(z.reshape(-1,1)) #我们不知道z的shape...行数不知道多少， #通过`z.reshape(-1,1)`，Numpy自动计算出有16行， #新的数组...shape属性为(16, 1)，与原来的(4, 4)配套。
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。...我们可以大致理解 ETL 的主要工作就是利用这些工具来对数据进行处理。下面举几个栗子来说明 ETL 的场景： Nginx 的日志可以通过 Flume 抽取到 HDFS 上。...到了这一步，我们不再纠结于具体的 ETL 概念是什么，仅从自己的直观理解上来定义 ETL，不管严谨不严谨，反正这些活 ETL 工程师基本都要干。...ETL 是对数据的加工过程，它包括了数据抽取、数据清洗、数据入库等一系列操作，大部分和数据处理清洗相关的操作都可以算是 ETL。...目前每日 20 亿数据，可遇见的一段时间后的规模是 100 亿每日以上。 能快速地查到最新的数据，这里包含两部分含义：从 Mysql 到大数据集群的速度快、从大数据集群中查询的速度要快。
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。...在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高ETL的运行效率。...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。...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。
我们从progit 一书中可以看到： 远程仓库名字 “origin” 与分支名字 “master” 一样，在 Git 中并没有任何特别的含义一样。...我们使用 git remote -v 或者 查看.git/config 可以看到 origin 的含义。...但是 origin 并不是指得是远程的仓库，而是指得是远程仓库在本地的一个指针（这个指针有可能过时的）。当我们使用使用merge 的时候，我们进行合并的时候只是上一次fetch 从远程拿到的版本。...我们或许可以再看一下 progit 上面对 远程仓库的最新的解释： 远程分支（remote branch）是对远程仓库中的分支的索引。...其实： 在clone完成之后，Git 会自动为你将此远程仓库命名为origin（origin只相当于一个别名，运行git remote –v或者查看.git/config可以看到origin的含义），并下载其中所有的数据
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