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系列 | 漫谈数仓第三篇NO.3 『数据魔法』ETL

ETL或类ETL数据集成同步或语言,企业生产中也非常之多,主流etl有Sqoop、DataX、Canal、flume、Logstash、kettle、DataStage、Informatica 数据同步之道01. sqoopSqoop,SQL-to-Hadoop 即 “SQL到HadoopHadoop到SQL”。是Apache开源一款在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据。 03. kettleKettle,中文名:水壶,是一款国外免费开源、可视化、功能强大ETL,纯java编写,可以在Windows、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定。 StreamSetsStreamsets是一个大数据实时采集ETL,可以实现不写一行代码完成数据采集和流转。通过拖拽式可视化界面,实现数据管道(Pipelines)设计和定时任务调度。 二、ETL之技术栈2.1 ,kettle、DataStage、Informatica 三大依旧牢牢稳固传统数仓三大主力位置。

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系列 | 漫谈数仓第三篇NO.3 『数据魔法』ETL

ETL或类ETL数据集成同步或语言,企业生产中也非常之多,主流etl有Sqoop、DataX、Canal、flume、Logstash、kettle、DataStage、Informatica 数据同步之道01. sqoopSqoop,SQL-to-Hadoop 即 “SQL到HadoopHadoop到SQL”。是Apache开源一款在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据。 03. kettleKettle,中文名:水壶,是一款国外免费开源、可视化、功能强大ETL,纯java编写,可以在Windows、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定。 StreamSetsStreamsets是一个大数据实时采集ETL,可以实现不写一行代码完成数据采集和流转。通过拖拽式可视化界面,实现数据管道(Pipelines)设计和定时任务调度。 二、ETL之技术栈2.1 ,kettle、DataStage、Informatica 三大依旧牢牢稳固传统数仓三大主力位置。

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    2014年八大最热门大数据

    人力资源公司Kforce近日发布了一份报告根据IT职业薪酬水平给出了2014年最热门十大大数据作职位(年薪):一、ETL开发者(11-13万美元)随着数据种类不断增加,企业对数据整合专业人才需求越来越旺盛 ETL开发者与不同数据来源和组织打交道,从不同源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业需要。ETL软件行业相对成熟,相关岗位作生命周期比较长,通常由内部员和外包合同商之间通力完成。 ETL人才在大数据时代炙手可热原因之一是:在企业大数据应用早期阶段,Hadoop只是穷人ETL。 如今Hadoop框架经验技术人员是最抢手大数据人才。 三、大数据可视化开发者(15-17.5万美元)海量数据分析是个大挑战,而新型数据可视化如Spotifre,Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

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    常见Hadoop十大应用误解

    Hadoop终究不是一个ETL产品,反倒是现有ETL产品,也开始跟BI一样,去发展它在Hadoop可用性、联系性与兼容性。 ,这是他们较熟悉,也降低了他们进入Hadoop门坎。 虽然HDFS本身是一个不错object store,备有作为scale-out NAS底层特性,,但也就仅限于此了,Hadoop本身并没有特别为它外加storage本身该功能,毕竟Hadoop (误解) Hadoop不适合用来做日志管理(Log Management)应用(正解) 当每天日志量成长到一定程度,现有日志管理都会遇到瓶颈,所以一些国外日志管理(如Splunk、ArcSight 所以,如果客户对日志管理需求只是保存日志、并可以随时对日志搜索话,那Hadoop本身即可以满足这样应用,而对于比较复杂日志管理且日志量非常大需求,客户也可以从现有日志管理中来挑选,并与Hadoop

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    python ETL pyetl

    pyetl是一个纯python开发ETL框架, 相比sqoop, datax 之类ETL,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ETLpyetl更轻量,纯 (reader, writer, columns=columns, functions=functions).start()继承Task类灵活扩展ETL任务import jsonfrom pyetl import (sql) return json.loads(columns) def get_functions(self): 通过函数方式生成字段udf映射 # 以下示例将每个字段类型都转换为字符串 return 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 pyetl文章就介绍到这了,更多相关python ETL pyetl内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    数据平台历史进程

    2006年之前:ETL,数据仓库和OLAP多维数据集数据平台最常用方法是使用 ETL 进程将传入数据转换为现成块,这些块将被批量加载到数据仓库中。 这种转变中输家很快变成了ETL,这些Hadoop成群结队地流离失所,这也可以完成所有这些繁重作。 最佳实践架构迅速成为Hadoop + MPP,Hadoop成为事实上ETL平台,将数据转换为加载到MPP数据库。 在Hadoop中分析了无法将其推入MPP数据库任何内容 - 尽管通过Hive和Pig等速度要慢得多。 Tez开发是为了插入现有框架,这些框架有数据程师友好API,如Pig,Hive和Cascading。它并不意味着数据程师直接使用,因为它API太低了。

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    乘风大数据,就业拿高薪

    ETL研发 (ETL Developer) 随着数据种类不断增加,企业需要一种统一方法处理所有种类数据,所以对于数据整合需求越来越旺盛。 目前,ETL行业相对成熟,相关岗位作生命周期比较长,通常由内部员和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热原因之一是:在企业大数据应用早期阶段,Hadoop用作ETL。 如今Hadoop框架经验技术人员是最抢手大数据人才。 可视化开发 (SDE - Visualization)海量数据分析是个大挑战,而新型数据可视化如Spotifre,Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。 可视化开发就是在可视开发提供图形用户界面上,通过操作界面元素,由可视开发自动生成应用软件。

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    数据分析高级教程(三)

    作流单元测试1、作流定义配置上传$ hadoop fs -put hive2-etl userhadoopooziemyapps$ hadoop fs -put hive2-dw userhadoopooziemyapps -run启动etlhive作流oozie job -config hive2-etljob.properties -run启动pvs统计hive作流oozie job -config hive2 -dwjob.properties -run3、作流coordinator配置(片段)多个作流job用coordinator组织协调:$ lltotal 28-rw-rw-r--. 1 hadoop ,前端展现有很多,l 独立部署专门系统方式:以BusinessObjects(BO,Crystal Report),Heperion(Brio),Cognos等国外产品为代表,它们服务器是单独部署 在页面上用echarts对json解析并形成图标Web程序程结构采用maven管理程,引入SSH框架依赖及jquery+echartsjs库?

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    大数据处理必备十大

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    聊一聊 ETL 设计

    因为 ETL 作主要会体现在一条条数据处理流上,因此这里做一个说明。举个例子来说明。 直接上一个网上搜到招聘信息看一下: 职位名称: ETL程师 职位职责: 负责ETL系统研发和对外支持作;设计科学数据抽取、转换、加载作流程,保证数据及时、正确地抽取到数仓中;负责安排ETL程流程调度和成功执行 首先说数仓理论,这个在前面博客也都有提到,很重要,从理论上指导了怎么来进行数据处理。存储引擎也就不提了。这两者不太算是 ETL 范畴。那就聊一下计算引擎和数据同步。 我们可以大致理解 ETL 主要作就是利用这些来对数据进行处理。下面举几个栗子来说明 ETL 场景:Nginx 日志可以通过 Flume 抽取到 HDFS 上。 到了这一步,我们不再纠结于 ETL 概念是什么,仅从自己直观理解上来定义 ETL,不管严谨不严谨,反正这些活 ETL 程师基本都要干。

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    大数据方向十个岗位

    对于想从事大数据求职者来说,如何根据自身条件进行职位选择?下面介绍十种与“大数据”相关热门职位:一、ETL研发随着数据种类不断增加,企业对数据整合专业人才需求越来越旺盛。 目前,ETL行业相对成熟,相关岗位作生命周期比较长,通常由内部员和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热原因之一是:在企业大数据应用早期阶段,Hadoop只是穷人ETL。 如今Hadoop框架经验技术人员是最抢手大数据人才。 三、可视化开发海量数据分析是个大挑战,而新型数据可视化如Spotifre,Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。 可视化开发就是在可视开发提供图形用户界面上,通过操作界面元素,由可视开发自动生成应用软件。

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    Hortonworks联合Jethro扩充其数据仓库解决方案

    参考: http:docs.jethro.iodocslatestjethro-managersupported-platforms Hadoop做数仓一个关键东西就是SQL,说起这个,HDP其实挺逗 ,我们看看HDP之上SQL历史: 2013年2月推出Hive on Tez: https:hortonworks.comblog100x-faster-hive 2014年9月继续Tez: https 经过一些调优后,可以加速BI比如Tableau,Qlik或MicroStrategy访问。 Hortonworks Data Platform (HDP) - 集成数据治理,数据采集,数据管理,数据访问,安全和使用操作开源Hadoop平台 Syncsort – 高效ETL方便将企业内部数据抽取到 首先是一流ETL,用于访问各种各样数据源,可扩展Hadoop数据湖,以及高性能交互式BI引擎,构成了一个全面且性价比高解决方案。

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    参加大数据在线学习后能从事什么职位 职业方如何

    对于想从事大数据求职者来说,如何根据自身条件进行职位选择?下面介绍十种与大数据相关热门职位:一、ETL研发随着数据种类不断增加,企业对数据整合专业人才需求越来越旺盛。 目前,ETL行业相对成熟,相关岗位作生命周期比较长,通常由内部员和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热原因之一是:在企业大数据应用早期阶段,Hadoop只是穷人ETL。 二、Hadoop开发Hadoop核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据存储,MapReduce提供了对数据计算。 如今Hadoop框架经验技术人员是最抢手大数据人才。三、可视化开发海量数据分析是个大挑战,而新型数据可视化如Spotifre,Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。 可视化开发就是在可视开发提供图形用户界面上,通过操作界面元素,由可视开发自动生成应用软件。

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    基于Hadoop生态圈数据仓库实践 —— 概述(二)

    ,现在为什么要从传统数据库转为使用Hadoop呢? 与传统数据仓库架构对应Hadoop生态圈 传统数据仓库并不是一个单一系统,而是由一系列协同组件联合构成,包括ETL过程,RDS,TDS,数据目录,查询引擎,用户界面,自动化调度,如下图所示 以上这些传统数据仓库中组件,在Hadoop生态圈中都有对应开源项目或产品。 抽取 Hadoop生态圈中主要数据摄取是Sqoop。 Falcon把自己看作是数据治理,能让用户建立定义好ETL流水线。 除Falcon外还有一个叫做Oozie,它是是一个Hadoop作流调度系统,可以使用它将ETL过程封装进作流自动执行。

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    传统数仓如何转型大数据?

    ETL程师:传统数据仓库只有在大型企业中一般才会有,比如电信、银行、保险等行业。他们都会采购一些ETL,比如Informatica或者和第三方共建ETL,比如和华为、亚信等。 这些ETL功能非常强大。 ETL程师可以通过在平台上拖拉拽形式进行数据加处理,同时ETL平台组件还可以支撑一些脚本上传,所以ETL程师结合数据程师开发复杂存储过程,在平台上进行加设计,最终形成一个个定时任务。 》,然后数据程师和ETL程师按照规范进行任务开发。 它有可调可靠性机制、故障转移和恢复机制,有强大容错能力。它使用一个简单可扩展数据模型,允许在线分析应用程序。Flume设计宗旨是向Hadoop集群批量导入基于事件海量数据。

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    大数据处理必备十大

    大数据日益增长,给企业管理大量数据带来了挑战同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理大数据列表:1.ApacheHive? Hive是一个建立在hadoop开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易进行数据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。 Pentaho可以连接到NoSQL数据库,例如MongoDB和Cassandra。 在配置一个Hadoop作时,Karmasphere将引导您完成每个步骤并显示部分结果。 Hadoop可以作为目标数据仓库,高效数据平台,或现有数据仓库ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库基础。Cloudera致力于成为数据管理“重心”。

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    大数据开发:基于Hadoop数仓设计

    企业级大数据平台,Hadoop至今仍然占据重要地位,而基于Hadoop去进行数据平台架构设计,是非常关键且重要一步,在实际作当中,往往需要有经验开发程师或者架构师去完成。 今天大数据开发分享,我们就来讲讲,基于Hadoop数仓设计。数据仓库,是数据存储管理重要一环,基于Hadoop数据仓库Hive,提供类SQL语言,HiveQL去实现基本查询。 数据源:是数据仓库数据来源,含外部数据、现有业务系统和文档资料等;数据集成:完成数据抽取、清洗、转换和加载任务,数据源中数据采用ETL(Extract-Transform-Load)以固定周期加载到数据仓库中 数据应用:此层次直接面向用户,含数据查询、自由报表、数据分析、数据挖掘和各类应用系统。 ②PigPig可作为Hive替代,是一种数据流语言和运行环境,适合用于在Hadoop平台上查询半结构化数据集,用于与ETL过程一部分,即将外部数据装载到Hadoop集群中,转换为用户需要数据格式

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    超详细六款主流ETL介绍及功能对比

    概述ETL(Extract-Transform-Load缩写,即数据抽取、转换、装载过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl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ETL。 ----2、KettleKettle是一款国外开源ETL,纯java编写,可以在Windows、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定。 在如下Gartner魔力象限位于领导者地位:数据集成魔力象限、数据质量魔力象限 、元数据管理解决方案魔力象限 、主数据管理解决方案魔力象限 、企业级集成平台即服务(EiPaaS)魔力象限。 7、ETL对比整理成表格如下:???

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    Hadoop数据采集框架

    问题导读: Hadoop数据采集框架都有哪些? Hadoop数据采集框架异同及适用场景?Hadoop提供了一个高度容错分布式存储系统,帮助我们实现集中式数据分析和数据共享。 在日常应用中我们比如要将各种数据采集到HDFS存储服务中去,说到将数据采集到HDFS,我们熟知框架包括:Apache SqoopApache FlumeGobblin DataXKettle以及其他很多针对特定数据源采集 Github Star 1418, Fork 1092GobblinGobblin是用来整合各种数据源通用型ETL框架,在某种意义上,各种数据都可以在这里“一站式”解决ETL整个过程,专为大数据采集而生 Github Star 1381, Fork 540DataXDataX 是一个异构数据源离线同步,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase Github Star 1128, Fork 478KettleKettle是一款开源ETL,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。

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    大数据开发体系,进来了解一下?

    大数据基础及 掌握Linux必备知识,熟悉Python使用与爬虫程序编写,搭建Hadoop(CDH)集群,为大数据技术学习打好基础。 HADOOP专题掌握离线数据处理流程、架构及相关技术运用。掌握大数据核心基础组件:HDFS,MapReduce及YARN。 SPARK专题Spark采用一个统一技术堆栈解决了云计算大数据如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面所有核心问题,有完善生态系统,大数据学习需要从理论到核心源码全面掌握主流通用大数据处理框架 数仓专题讲解数据仓库背景知识,常用数仓模型,ETL主流Sqoop,Kettle,Oozie和Azkaban。掌握数据仓库搭建过程及体技术应用。 l 数仓概要知识、建模理论、数据治理l 数仓ETL:Sqoop、Kettlel 数仓任务调度:Azkaban?6.

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