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基于Apache NiFi 实现ETL中的数据转换

0 前言 Apache NiFi 是广泛使用的数据流管理工具,也可以实现ETL功能. 本次将讨论如何在NiFi实现ETL中实现转换功能,此处以列名转换为例. 1 应用场景 列名转换是ETL中常常遇到的场景。

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ETL中对递归树的历史维护实验

TREE_HIS ADD (CONSTRAINT TREE_HIS_R01 FOREIGN KEY (P_ID) REFERENCES TREE_HIS (ID)); -- 建立更新递归历史树数据的存储 -31', 'yyyy-mm-dd'); l_sysdate DATE := SYSDATE; BEGIN -- 对当前树中已删除的节点,则历史树当前版本中以此节点为根的子树都期 END LOOP; END IF; EXCEPTION WHEN NO_DATA_FOUND THEN -- 新增节点,增加整颗子树,新增子树中的节点在原历史树中都期 l_max_date); END LOOP; END; END LOOP; COMMIT; END; / -- 测试 /*** 加载初始树,执行三次 31', 'yyyy-mm-dd') START WITH p_id IS NULL CONNECT BY PRIOR id = p_id; /*** 修改当前递归树的名称列,执行三次

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    ETL技能】白话数据仓库 ETL 搭建全

    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,经一定的转换和滤,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。 建模形成的结果在各中平台上的叫法不一样,如BO的叫Universe,Oracle中叫Cube,SqlServer2005的叫统一维度模型UDM,开源Pentaho中也叫Cube。 另外为了方便用户使用和维护,也有做成可运行序的系统平台。

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    ETL(七):存储转换器和序列转换器的使用

    1、需求 2、创建一个存储 ① 在scott用户中创建一个存储; -- 创建一个存储,功能是根据输入的部门编号,返回部门人数; CREATE PROCEDURE get_deptno_count ; -- 返回的结果是6; 3、ETL开发流 1)定义源表 2)定义目标表 ① 修改目标表表名,选择想要保留的字段; ② 生成并执行sql,使得目标数据库中真正生成该表; ③ 在 ”组件,点击P(X),再在任意空白区域单击一下,就会出现如下“导入存储”界面; ⑦ 为存储设置连接数据库,表示你要调用的存储来自哪里,这里我们要调用的存储来自于Oracle中的 ⑧ 进行“连接”以后,选择你想要导入的存储; ⑨ 导入存储后的“存储转换组件”界面如下; ⑩ 双击“存储转换”组件界面,在“编辑转换”界面点击“端口”,可以查看如下界面展示给我们的有用信息 ; ⑪ 双击“存储转换”组件,在“编辑转换”界面点击“属性”,进行存储连接对象的设置; ⑫ 进行映射关系的,实线连接,下图中可以很清晰的看清楚目标表中的字段都是从哪张表流入的

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    ETL】大数据技术核心之ETL

    大数据技术之数据采集ETL: 这里不多的说数据采集的,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,而ETL前期的,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,可简单的认为就是ETLETL的发展伴随着数据挖掘至今,其相关技术也已非常成熟。这里我们也不多的探讨ETL,日后如有涉及,在细分。 在做ETL中,也随之产生于一些ETL工具,如Datastage、Powercenter、ETLAutomation。 这些之间的依赖关系、出错控制以及恢复的流处理,都是工具需要重点考虑。这里不再多讨论,具体应用再具体说明。 : 在整个数据仓库的构建中,ETL工作占整个工作的50%-70%。 下面有人给出团队之间的ETL是如何实现的。在面临耗费绝大时间的分析中,要求第一点就是:团队协作性要好。

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    大数据处理之核心技术ETL详解

    ETL的详细有彻底的了解。 大数据技术之数据采集ETL: 这里不多的说数据采集的,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,而ETL前期的,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,可简单的认为就是ETLETL的发展伴随着数据挖掘至今,其相关技术也已非常成熟。这里我们也不多的探讨ETL,日后如有涉及,在细分。 这些之间的依赖关系、出错控制以及恢复的流处理,都是工具需要重点考虑。这里不再多讨论,具体应用再具体说明。 : 在整个数据仓库的构建中,ETL工作占整个工作的50%-70%。 下面有人给出团队之间的ETL是如何实现的。在面临耗费绝大时间的分析中,要求第一点就是:团队协作性要好。ETL包含E,T,L还有日志的控制,数据模型,原数据验证,数据质量等等方面。

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    ETL测试工具和面试常见的问题及答案

    一个良好的ETL测试策略定义可以使得测试变得更容易,因此在选择ETL工具前应该遵循这个基本的测试ETL测试: 分析需求:理解业务结构极其特殊要求 验证和测试评估:对进行所需的时间和专业知识进行评估 测试计划和设计测试环境:基于输入进行估算,计划并制定ETL环境 测试数据的准备和执行:根据实际要求准备和执行测试数据 答: 为了对从源到目的转换中的数据进行检查 跟踪整个ETL的效率和速度 熟悉ETL,才能更好的服务于我们的企业实践 问:ETL测试工师的主要职责是什么? 答: 深入理解ETL工具和ETL测试各阶段设计测试场景 针对各阶段的测试场景实施不同类型的测试 对数据质量进行检查 问:在ETL中,维度指什么? 该表能帮助我们更好的完成整个ETLETL测试。

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    ETL测试工具和面试常见的问题及答案

    一个良好的ETL测试策略定义可以使得测试变得更容易,因此在选择ETL工具前应该遵循这个基本的测试ETL测试: 分析需求:理解业务结构极其特殊要求 验证和测试评估:对进行所需的时间和专业知识进行评估 测试计划和设计测试环境:基于输入进行估算,计划并制定ETL环境 测试数据的准备和执行:根据实际要求准备和执行测试数据 答: 为了对从源到目的转换中的数据进行检查 跟踪整个ETL的效率和速度 熟悉ETL,才能更好的服务于我们的企业实践 问:ETL测试工师的主要职责是什么? 答: 深入理解ETL工具和ETL测试各阶段设计测试场景 针对各阶段的测试场景实施不同类型的测试 对数据质量进行检查 问:在ETL中,维度指什么? 该表能帮助我们更好的完成整个ETLETL测试。

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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ETL是数据抽取(Extract)、清洗(Cleaning)、转换(Transform)、装载(Load)的。 实现ETL,首先要实现ETL转换的。 为了能更好地实现ETL,笔者建议用户在实施ETL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是主动 而ETL在处理中会定义一个关键数据标准,并在此基础上,制定相应的数据接口标准。   ETL在很大度上受企业对源数据的理解度的影响,也就是说从业务的角度看数据集成非常重要。

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    关于ETL那些事情

    从源系统中提取数据并将其引入数据仓库的通常称为ETL,即提取,转换和加载。请注意,ETL是指一个广泛的,而不是三个明确的步骤。 首字母缩略词ETL可能太简单了,因为它省略了运输阶段,意味着该的每个其他阶段都是不同的。不,整个被称为ETL。 数据必须在应用序或系统之间共享,试图整合它们,至少给两个应用序有相同的数据视图。这种数据共享主要是通类似于我们现在称之为ETL的机制来解决的。 数据仓库中的ETL基础知识 在ETL中会发生什么?以下任务是该流中的主要操作。 数据提取(Extract) 在提取中,从许多不同的来源识别及提取所需的数据,数据源包括数据库系统和应用序。 在此提取中可能会根据源数据的一下功能特性,进行一些转换操作。提取数据的大小从几百千字节到千兆字节,取决于源系统和业务情况。

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    2018年ETL工具比较

    Sybase ETL Development包括一个ETL开发服务器,用于控制实际处理,例如连接到数据库和执行。 对ETL的现代要求使批处理方法几乎时。随着公司及其客户需要最新鲜的数据,夜间财务或库存更新的日子已经一去不复返了。跟上不断增长的数据流列表的公司需要实时的ETL处理。 如果部分流落后或失败,会发生什么?通管道的数据会发生什么变化?任何真正现代的ETL平台都需要内置强大的安全网来进行错误处理和报告。 FlyData是一个SaaS数据迁移工具,可以管理从MySQL,PostgreSQL,MariaDB,Percona和CSV / TSV / JSON日志到Amazon Redshift数据仓库的数据加载 错误处理:通代码支持,不是内置的 转型:ETL,图形构建器 SnapLogic SnapLogic提供数据集成平台即服务工具,用于连接云数据源,SaaS应用序和本地业务软件应用序。

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    商业智能BI中的ETL到底是什么?

    商业智能BI中有许多定义,诸如数据仓库、数据挖掘、OLAP等,还有一个不得不提的定义,那就是ETL。在BI工师或相关的职位招聘中,ETL也是必不可少的一项技能。那么,ETL到底是什么呢? 转换就是指数据的清洗、合并、拆分、加工、数据逻辑计算处理的,通常会按照一定的业务逻辑规则进行计算,最后转换成符合业务模型、分析模型的规范性的数据。 转换是ETL中花费时间最长的部分,一般情况下工作量是整个ETL的2/3。 加载主要是将经转换的数据加载到数据仓库里面,可以通直连数据库的方式来进行数据加载,可以充分体现高效性。 这样可能会节省一部分费用,但是一旦出现问题就比较麻烦,用户需要将问题反馈到开源社区等待处理,在等待处理的中可能会浪费大量的时间,反而得不偿失。亿信ABI就是一款自带ETL的商业智能BI工具。 其数据整合功能充分结合了大量项目人员的实施习惯,在整个数据建模的中,可以快速创建ETL和构建数据模型,操作简单,敏捷易用,提高效率,降低实施难度。

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    什么是ETL?算了,你可能不懂

    ETL是将业务系统的数据经抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的,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是BI项目重要的一个环节。 ETL日志、警告发送 ETL日志 ETL日志分为三类: 一类是执行日志,这一部分日志是在ETL执行中每执行一步的记录,记录每次运行每一步骤的起始时间,影响了多少行数据,流水账形式。 其实ETL就是数据流动的,从不同的数据源流向不同的目标数据。 二是数据量,一般都是巨大的,值得你将数据流动的拆分成E、T和L。 现在有很多成熟的工具提供ETL功能,且不说他们的好坏。 从应用角度来说,ETL其实不是非常复杂,这些工具给数据仓库工带来和很大的便利性,特别是开发的便利和维护的便利。但另一方面,开发人员容易迷失在这些工具中。

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    什么是ETL?算了,你可能不懂。

    ETL是将业务系统的数据经抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的,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是BI项目重要的一个环节。 一类是执行日志,这一部分日志是在ETL执行中每执行一步的记录,记录每次运行每一步骤的起始时间,影响了多少行数据,流水账形式。 其实ETL就是数据流动的,从不同的数据源流向不同的目标数据。 二是数据量,一般都是巨大的,值得你将数据流动的拆分成E、T和L。 现在有很多成熟的工具提供ETL功能,且不说他们的好坏。 从应用角度来说,ETL其实不是非常复杂,这些工具给数据仓库工带来和很大的便利性,特别是开发的便利和维护的便利。但另一方面,开发人员容易迷失在这些工具中。

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    美图离线ETL实践

    美图收集的日志需要通 ETL 序清洗、规整,并持久化地落地于 HDFS / Hive,便于后续的统一分析处理。 ? 图 1 / 什么是 ETL? / ETL 即 Extract-Transform-Load,用来描述将数据从来源端经抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的。 离线 ETL 工作流 ? 图 4 如图 4 所示是离线 ETL 的基本工作流: 1.kafka-etl 将业务数据清洗中的公共配置信息抽象成一个 etl schema ,代表各个业务不同的数据; 2.在 kafka-etl 中还有涉及到 DebugFilter,它将 SDK 调试设备的日志滤,不落地到 HDFS。

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    美图离线ETL实践

    美图收集的日志需要通 ETL 序清洗、规整,并持久化地落地于 HDFS / Hive,便于后续的统一分析处理。 ? 图 1 / 什么是 ETL? / ETL 即 Extract-Transform-Load,用来描述将数据从来源端经抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的。 离线 ETL 工作流 ? 图 4 如图 4 所示是离线 ETL 的基本工作流: 1.kafka-etl 将业务数据清洗中的公共配置信息抽象成一个 etl schema ,代表各个业务不同的数据; 2.在 kafka-etl 中还有涉及到 DebugFilter,它将 SDK 调试设备的日志滤,不落地到 HDFS。

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    「集成架构」2020年最好的15个ETL工具(第二部)

    最好的开源ETL工具列表与详细比较:ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的。最后,该数据被加载到数据库中。 ETL开发人员可以创建自己的工作。共享库简化了ETL的执行和开发。从这里访问官方网站。#14) Apache Nifi?Apache Nifi是Apache软件基金会开发的一个软件项目。 SAS Data Integration Studio是一个用于构建和管理数据集成的图形用户界面。数据源可以是集成的任何应用序或平台。 Oracle引入了一个被称为Oracle Warehouse Builder (OWB)的ETL工具。它是一个用于构建和管理数据集成的图形化环境。OWB在数据仓库中使用各种数据源进行集成。 Sybase ETL仪表板提供了对进所处位置的快速视图。实时报告和更好的决策。它只支持Windows平台。它最小化了数据集成和提取的成本、时间和人力。从这里访问官方网站。

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    数据分析你需要知道的操作:ETL和ELT

    ETL和ELT两个术语的区别与的发生顺序有关。这些方法都适合于不同的情况。 一、什么是ETLETL是用来描述将数据从来源端经抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。 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 当ETL需要提高效率,则可以通对相关数据库进行调优,或者改变执行加工的服务器就可以达到。ELT 通常发生在 NoSQL 数据库中,具有处理非结构化数据的能力。 通对相关数据库进行性能调优,ELT获得3到4倍的效率提升一般不是特别困难。 三、总结 经这些描述后可能会让您怀疑哪种方法更好。

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