☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少。最近用kettle做数据处理比较多,所以也就介绍下这方面内容,这里先对比下几款主流的ETL工具。
我们一直在追赶续期的迭代。在过去十年中,我们看到了数据处理技术突破性技术进步后的突破性进展,并且在2015年我们已经到了Spark的时代。
1. (误解)Hadoop什么都可以做 (正解)当一个新技术出来时,我们都会去思考它在各个不同产业的应用,而对于平台的新技术来说,我们思考之后常会出现这样的结论“这个好像什么都能做”,然而,更深入的去想,你就会发现“好像什么都需要重头做”。对于Hadoop,我常喜欢举Database来当例子。 三十年前数据库(Database)刚出来时,上面并没有什么现成的应用方案(Application),所以厂商在销售的过程中常需要花很多的时间去告诉客户说,如果今天你有了这个数据库,你就可以做什么什么的应用,而看起来的
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能),是因为大数据应用与BI、数据挖掘等,并没有一个相对完整的认知。 BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展,是ETL,数据集成平台等概念的提出。ETL,Extraction Transformation Loading,数据提取、转换和加载,数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化,以此来满足
作者:所罗伯·斯里瓦斯塔瓦(Saurabh Shrivastava)、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫(Neelanjali Srivastav)
对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。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)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
ETL(Extract-Transform-Load)技术是数据集成领域的核心组成部分,广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来,经过必要的转换处理,最后加载到目标系统(如数据仓库、数据湖或其他分析平台)的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍:
现在大数据这么火,各行各业想转行大数据,那么问题来了,该往哪方面发展,哪方面最适合自己?
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表: 1.ApacheHive 📷 Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。 2JaspersoftBI套件 📷 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量,任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,和架构,你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
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。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上,因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 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
企业级的大数据平台,Hadoop至今仍然占据重要的地位,而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计,是非常关键且重要的一步,在实际工作当中,往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享,我们就来讲讲,基于Hadoop的数仓设计。
公司要搞数据平台,首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中,原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具,但是数据存储到各个地方,mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库,同步起来头都大了
DataBand(数据帮),快速采集清洗,数据分析,预测分析,人工智能赋能服务,是一站式的大数据平台。我们致力于通过提供智能应用程序、数据分析和咨询服务来提供最优解决方案
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量,任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
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。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。
本文介绍了大数据时代,网站日志分析对于网站运营的重要性,并介绍了一般的大数据日志分析系统架构,包括数据采集、数据预处理、数据仓库、数据导出、数据可视化和流程调度等模块。同时,本文还介绍了一个具体的大数据处理案例,包括使用Flume和Hive等开源框架进行网站日志分析的过程,以及使用Hadoop、Sqoop等工具进行数据处理和可视化的技术细节。
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能),是因为大数据应用与BI、数据挖掘等,并没有一个相对完整的认知。 BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展,是ETL,数据集成平台等概念的提出。 ETL,Extraction Transformation Loading,数据提取、转换和加载,数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关
在可靠性、准确性和性能方面,人工智能和机器学习都严重依赖于大型设备。因为数据池越大,你就越能对模型进行训练。这就是为什么重要的数据平台能够高效地处理不同的数据流和系统,而不管数据的结构(或缺乏)、数据
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据仓库工具无法处理完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
最近有几个群友问我大数据怎么入门,作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢?我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据,给大家分享一下。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中,较为详细地讲解了如何利用Hadoop(Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop,CDH)生态圈组件构建传统数据仓库。例如,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统,使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶,书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的,其中有些SQL语句逻辑复杂,可读性也不是很好。
ETL产品的选型工作一直以来都是困扰架构师的一块心病,国外付费产品用不起,国外免费产品学习成本高、不易实施。
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初,Hive是由Facebook开发,后来移交由Apache软件基金会开发,并作为一个Apache开源项目。
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务,它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一,其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
从10年前的数据仓库到当前的大数据平台,ETL也需要与时俱进,这里来谈谈个人的理解,如果你在考虑建设新的企业级ETL平台,可以作为参考:
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大。 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快。 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
Hadoop做数仓,不是啥子新鲜概念,各家Hadoop厂商都有自己的方案。Hortonworks这两天突然官方宣布与Jethro一起来玩EDW,Fayson也没搞太懂。从Jethro的文档看上去应该很早就支持CDH5.9/5.10和HDP2.3/2.4了。参考:
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,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。ETL 是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具,并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程,因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重,是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型,其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心,搭建数据ETL流程,配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA(基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库)等支持分布式扩展的OLAP数据库为主,支持数据ETL加工和OLAP查询。
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整理了当年使用过的一些,大数据生态圈组件的特性和使用场景,若有不当之处,请留言斧正,一起学习成长。
最近一段时间一直在接触关于hadoop方面的内容,从刚接触时的一片空白,到现在也能够说清楚一些问题。这中间到底经历过什么只怕也就是只有经过的人才会体会到吧。前几天看到有个人问“学hadoop需要什么基础”,这个问题好像至今还没好好细想过,可能是因为身边有大神在带着我学习hadoop的缘故,也就没想过这样的一个简单的问题。
开源ETL工具(Kettle) V5.1.0 免费Spoon版 http://www.cr173.com/soft/30051.html ETL工具大全,你了解多少 http://bbs.csdn.net/topics/390349305 Kettle_抽取数据举例 http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/42264543
令人惊讶的是,Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分,以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是,它不再是原来的Hadoop。 这
到2017年初,我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用,使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询, 10,000个Spark作业,以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制,许多服务受到高数据延迟的影响。
ELT的过程是,在抽取后将结果先写入目的地,然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架,如Spark来完成转换
最近一年大数据火爆异常,各种培训班开课广告满天飞,很多做开发的朋友也想转到大数据这一行,在投递简历的时候进场被几个岗位搞迷糊,他们是大数据分析师,大数据研发工程师,大数据建模工程师,大数据挖掘工程师。我会根据前同事所在公司的相应岗位,列出岗位职责和要求,供大家借鉴。
15 万美元,这是 2020 年湾区一位中等水平的数据工程师的年薪。类似地,国内 IT 行业为数据工程师开出的薪资也常常达到 30-50 万元的水平,百万以上比比皆是。这一岗位的热门程度可见一斑。
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,如:
我们每天都在吃饭,睡觉,工作,玩耍,与此同时产生大量的数据。根据IBM调研的说法,人类每天生成2.5亿(250亿)字节的数据。 这相当于一堆DVD数据从地球到月球的距离,涵盖我们发送的文本、上传的照片、各类传感器数据、设备与设备之间的通信的所有信息等。
最近遇到了很多正在研究ETL及其工具的伙伴向我们抱怨:同样都在用 Kettle ,起点明明没差异,但为什么别人ETL做的那么快那么好,自己却不断掉坑?
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