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ETL是什么_ETL平台

整个操作过程往往要跨网络、跨操作平台。 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工具通常最有效地将结构化数据从一个环境移动到另一个环境; (9)当你想要扩展补充数据时。如果要在将数据移动到目标存储时扩展补充数据,则需要使用ETL工具。例如,添加时间戳。 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。

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Kettle构建Hadoop ETL实践(一):ETL与Kettle

Hadoop生态圈中的主要数据抽取工具是Sqoop。Sqoop被设计成支持在关系数据库和Hadoop之间传输数据。 Hadoop生态圈中有一个叫做Oozie的工具,它是一个Hadoop的工作流调度系统,可以使用它将ETL过程封装进工作流自动执行。 Hadoop生态圈中主要的数据目录工具是HCatalog,它是Hadoop上的一个表和存储管理层。 查询引擎组件负责实际执行用户查询。 Hadoop生态圈中比较知名的数据可视化工具是Hue和Zeppelin。 本专题的(三)Kettle对Hadoop的支持 将详细介绍如何在Kettle中使用Hadoop相关组件。 (2)平台独立 一个ETL工具应该能在任何平台上甚至是不同平台的组合上运行。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(四):建立ETL示例模型

    TDS库表 四、装载日期维度数据 五、小节 ---- 从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。 我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。 例如,假如有一份由Pig或其它工具创建并且主要由这一工具使用的数据,同时希望使用Hive在这份数据上执行一些查询,可是并没有给予Hive对数据的所有权,这时就不能使用管理表了。 脚本中使用hive命令行工具的-e参数执行HiveQL语句。 #! 很多用户在Hadoop集群中使用了诸如Apache Flume、Apache Storm或者Apache Kafka进行流数据处理。这些工具每秒可能写数百行甚至更多的数据。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(七):定期自动执行ETL作业

    为了确保数据流的稳定,需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分,它不但是数据仓库的基本需求,也对项目的成功起着举足轻重的作用。 绝大多数Hadoop系统都运行在Linux之上,因此本片详细讨论两种Linux上定时自动执行ETL作业的方案。 这里建立一个内容如下的shell脚本文件regular_etl.sh,调用Kettle的命令行工具kitchen.sh执行此作业,并将控制台的输出或错误重定向到一个文件名中带有当前日期的日志文件中: # 生态圈的工具也可以完成同样的调度任务,而且更灵活,这个组件就是Oozie。 Oozie为以下类型的动作提供支持:Hadoop MapReduce、Hadoop HDFS、Pig、Java和Oozie的子工作流。

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    python ETL工具 pyetl

    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 lambda x: x.strip()} Task(reader, writer, columns=columns, functions=functions).start() 继承Task类灵活扩展ETL 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!

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    Hadoop数据分析平台实战——260用户数据ETL离线数据分析平台实战——260用户数据ETL

    离线数据分析平台实战——260用户数据ETL ETL目标 解析我们收集的日志数据,将解析后的数据保存到hbase中。 ETL存储 etl的结果存储到hbase中, 由于考虑到不同事件有不同的数据格式, 所以我们将最终etl的结果保存到hbase中, 我们使用单family的数据格式, rowkey的生产模式我们采用 hbase创建命令:create 'event_logs', 'info' 操作步骤 修改pom文件,添加hadoop和hbase依赖 添加LoggerUtil类,中间设计到EventLogConstant 常量类和TimeUtil工具类 LoggerUtil主要作用就是解析日志,返回一个map对象 EventLogConstants主要作用就是描述hbase的event_logs表的信息(表名,列簇名 Permission denied: user=gerry, access=EXECUTE, inode="/tmp":hadoop:supergroup:drwx------

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    2018年ETL工具比较

    第三类ETL工具是现代ETL平台。这些通常是基于云的解决方案,并为从现有数据源到云数据仓库的ETL数据提供端到端支持。它们还可以支持不断增长的基于Web的数据流列表。 对于这篇文章,我们将深入探讨现有ETL工具的世界 - 它们的优势和缺点 - 然后快速浏览一下现代ETL平台。 现任ETL工具概述 现有的ETL工具构成了ETL工具市场的大部分 - 这是有道理的。 SAS数据管理 SAS数据管理建立在SAS平台之上,是SAS进入工具市场的ETL。该平台包括一个大型套件(20多个)的SAS工具和服务。 Sun Java Composite Application Platform Suite Sun的ETL和数据集成工具是大型Java组合应用程序平台套件(CAPS)的一部分。 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。 受欢迎的现代ETL平台工具 这是最常见的现代ETL平台工具的列表。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(五):数据抽取

    Sqoop优化 (1)调整Sqoop命令行参数 (2)调整数据库 四、小结 ---- 本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取,即ETL过程中的 Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据,而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。 (1)处理文本文件 文本文件可能是使用ETL工具处理的最简单的一种数据源,读写文本文件没有太多技巧。文本文件易于交换,压缩比较高,任何文本编辑器都可以用于打开文本文件。 在“Kettle构建Hadoop ETL实践(一):ETL与Kettle”里介绍Kettle虚拟文件系统时,我们知道了Kettle使用Apache的通用VFS作为文件处理接口,能够直接读取zip压缩包中的多个文件 Sqoop是一个在Hadoop与结构化数据存储,如关系数据库之间高效传输大批量数据的工具,支持全量和增量数据抽取。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(三):Kettle对Hadoop的支持

    一、Hadoop相关的步骤与作业项 在“ETL与Kettle”(https:wxy0327.blog.csdn.netarticledetails107985148)的小结中曾提到,Kettle具有完备的转换步骤与作业项 在Hadoop集群内部执行时,Kettle转换可以作为Mapper或Reducer任务执行,并允许将Pentaho MapReduce作业项作为MapReduce的可视化编程工具来使用。 选择Active Shim 在Spoon界面中,选择主菜单“工具” -> “Hadoop Distribution...” 平台提交Spark作业。 从下一篇开始,我们将建立一个模拟的Hadoop数据仓库,并用使用Kettle完成其上的ETL操作。

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    ETL工具——datax 使用总结

    概述 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 DataX 是离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute

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    ETL工具-Kettle Spoon教程

    Kettle Spoon简介 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,了解并掌握一种 etl工具的使用,必不可少,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以工作流的形式流转,在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现,使用它减少了非常多的研发工作量

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    mac mysql管理工具_hadoop平台管理工具

    现在越来越多的开发人员使用Mac电脑,Mac平台的MySQL管理工具不多,并且很多是收费的,现在有一款基于web的TreeSoft数据库管理系统,可以直接使用浏览器管理及监控MySQL,Oracle,PostgreSQL

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    开源ETL工具之Kettle介绍

    What 起源 Kettle是一个Java编写的ETL工具,主作者是Matt Casters,2003年就开始了这个项目,最新稳定版为7.1。 5.Encr:Kettle用于字符串加密的命令行工具,如:对在Job或Transformation中定义的数据库连接参数进行加密。 ? Why 组件对比 目前,ETL工具的典型代表有: 商业软件:Informatica PowerCenter,IBM InfoSphere DataStage,Oracle Data Integrator ,Microsoft SQL Server Integration Services等 开源软件:Kettle,Talend,Apatar,Scriptella等 纯java编写,可以跨平台运行,绿色无需安装 Spoon是基于SWT(SWT使用了本地操作系统的组件库,性能更好,界面更符合本地操作系统的风格)开发的,支持多平台: Microsoft Windows: all platforms since Windows

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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。 接着看数据应用平台。元数据管理。这边的元数据要存储到关系型数据库中。作业平台管理,就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。多维分析主要是对数据的维度分析,如按年分析,按月分析,按周分析等。

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    kettle工具使用教程_开源etl工具kettle

    kettle工具使用简明手册 运行启动脚本spoon.bat快捷方式 如果正确启动,则出现的主界面应该是下面这样的。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(八-1):维度表技术

    ---- 前面文章中,我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能,如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程, 使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。 除了利用已有的日期维度数据生成月份维度,我们还可以一次性生成日期维度和月份维度数据,只需对“Kettle构建Hadoop ETL实践(四):建立ETL示例模型()”中图4-4的转换稍加修改,如图8-5所示 许多BI工具也支持在语义层使用别名。但是,如果有多个BI工具,连同直接基于SQL的访问,都同时在组织中使用的话,不建议采用语义层别名的方法。 基本维度可能作为单一物理表存在,但是每种角色应该被当成标识不同的视图展现到BI工具中。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(九):事实表技术

    二是“Hadoop file output”步骤生成的文件名中添加${PRE_DATE}变量以实现增量装载。 4. 测试定期装载作业 (1)修改源数据库的产品表数据。 然而,各种各样的原因会导致需要ETL系统处理迟到的事实数据。例如,某些线下的业务,数据进入操作型系统的时间会滞后于事务发生的时间。 本例中因为定期装载的是前一天的数据,所以这里的“晚于”指的是事务数据延迟两天及其以上才到达ETL系统。 必须对标准的ETL过程进行特殊修改以处理迟到的事实。 “Hadoop file output”步骤将查询结果输出到month_end_balance_fact表所对应的HDFS目录。 迟到的事实指的是到达ETL系统的时间晚于事务发生时间的度量数据。必须对标准的ETL过程进行特殊修改以处理迟到的事实。需要确定事务发生时间点的有效的维度代理键,还要调整后续事实行中的所有半可加度量。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(二):安装与配置

    既然我们要用Kettle构建Hadoop ETL应用,那么先要做的就是安装Kettle。 这就是我们选择Linux作为Kettle安装平台的原因。 Kettle是跨平台的,无论什么操作系统都是同一下载文件。 可以直接从浏览器中下载,或者使用终端命令行工具(如wget)下载。 与之相反,也可以给某个ETL项目设置一个特定的配置目录,此时需要在运行这个ETL的脚本里设置KETTLE_HOME环境变量。 下面说明每个配置文件的作用。 修改图形工具包环境。

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