数据仓库-数据采集-ETL漫谈

数据仓库之ETL漫谈ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取.转换和加载.大多数据仓库的数据架构可以概括为:数据源-->ODS(操作型数据存储)-->数据仓库(DW)-->数据集市(DM) 一.数据抽取:可以理解为是把源数据的数据抽取到ODS或者DW中.1. 源数据类型: 关系型数据库,如Oracle,Mysql,Sqlserver等; 文本文件,如用户浏览网站产生的日志文件,业务系统以文件形式提供的数据等: 其他外部数据,如…

数据仓库之ETL漫谈

ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取.转换和加载. 大多数据仓库的数据架构可以概括为: 数据源-->ODS(操作型数据存储)-->DW-->DM(data mart) ETL贯穿其各个环节. 一.数据抽取: 可以理解为是把源数据的数据抽取到ODS或者DW中. 1. 源数据类型: 关系型数据库,如Oracle,Mysql,Sqlserver等; 文本文件,如用户浏览网站产生的日志文件,业务系统以文件形式提供的数据等: 其他外…

数据仓库和ETL建设

这个是Ralph kimball ETL的书籍,其中第10章主要讲如何管理数据仓库团队,ETL团队是属于数据仓库团队的:第一章和第二章是概况性的介绍,强烈建议大家都看下1/2/10章,对于大家形成对数据仓库和ETL共同的认识. 下面和大家分享下一些观点,英文的都是从Ralph kimball的书里面摘抄下来的,大家可以到书中对应章节看更详细的介绍,中文截图来自互联网.希望对大家形成common knowledge有帮助. ETL团队必须和业务需求结合在一起: 2. ETL团队的角色包括数据仓库架…

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL

使用Hive转换.装载数据 1. Hive简介 (1)Hive是什么 Hive是一个数据仓库软件,使用SQL读.写.管理分布式存储上的大数据集.它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点: 通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL.报表.数据分析等数据仓库任务. 提供一种机制,给各种各样的数据格式加上结构. 直接访问HDFS的文件,或者访问如HBase的其它数据存储. 可以通过MapReduce.Spark或Tez等多种计算框架执行查询. Hive提供标准的SQ…

从如何优化SQL入手，提高数据仓库的ETL效率

1 引言数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取.转换和装载到模型的过程,整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作,SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能. 目前,国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验,积累了大量可分析的业务数据,这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析,这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因. 2 优…

数据仓库模型ETL架构(DWI/DWR/DM)

1.DWI DWI:数据湖.数据砥柱,一般存放在HDFS 数据仓库的基础数据来源,各种杂七杂八的数据关键点:数据清洗.数据整合.异常处理.增量获取 ETL:E-数据抽取.数据清洁.格式转换,T-生成代理键ID.遵循三范式,L-数据加载 2.DWR DWR:数据仓库的中间层,星型结构根据业务划分:维度数据(区域.项目.工厂等).交易数据(存量.发货.订单等) 3.DM DM:数据市场按照业务组划分为9大责任中心(区域.系统部.集团.运营商.企业网.消费者.费用中心.DM Base.DM Su…

数据仓库建模与ETL实践技巧

数据分析系统的总体架构分为四个部分 —— 源系统.数据仓库.多维数据库.客户端(图一:pic1.bmp) 其中,数据仓库(DW)起到了数据大集中的作用.通过数据抽取,把数据从源系统源源不断地抽取出来,可能每天一次,或者每3个小时一次(当然是自动的).这个过程,我们称之为ETL过程. 那么,今天,我们就来谈一谈:如何搭建数据仓库,在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则:然后介绍一些项目实践中的技巧. 一.数据仓库的架构数据仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将…

数据仓库的自动ETL研究

但是,在实施数据集成的过程中,由于不同用户提供的数据可能来自不同的途径,其数据内容.数据格式和数据质量千差万别,有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等棘手问题,严重阻碍了数据在各部门和各应用系统中的流动与共享.因此,如何对数据进行有效的集成管理已成为增强企业商业竞争力的必然选择. 数据仓库的自动ETL研究下载PDF阅读器数据仓库的建设是为了能支持决策分析.数据质量是数据仓库项目的生命线所在,也关系到数据分析.数据挖掘的质量.在进行决策分析或数据挖掘时,需要全面.正确地集成数…

ETL技术( Extract-Transform-Load) 数据仓库技术-比如kettle

每次面试,互联网的面试官,经常问我有没有用过ETL,每次我都懵逼,说没用过,觉得是多么高大上的东东,数据仓储今天查了一下,我晕,自己天天用的Kettle就是最典型的ETL, 可以实现不同数据库之间的数据抽取,转换,只需要你有相应的数据库driver即可查了一下资料记录一下: 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一词较常用在数据仓库,但其对象并不…

ETL （数据仓库技术）

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一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. 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. 信息是现代企业的重要资源,是企业运用科学管理.决策分析的基础.目前,大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的…

数据仓库系列之ETL过程和ETL工具

上周因为在处理很多数据源集成的事情一直没有更新系列文章,在这周后开始规律更新.在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素,在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具. 一.什么是ETL? 构建数据仓库的核心是建模,在数据仓库的构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线.从数据源中抽取数据,然后对这些数据进行转化,最终加载到目标数据库或者数据仓库中去,这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Transform,Load). 通常数…

数据仓库ETL案例学习（二）

来自案例学习数据仓库经过ETL成功创建之后,就可以对数据仓库进行多维分析任务. 任务主要分为: 1.设置数据源,并添加分析时所需表到数据视图. 2.创建并设置维度. 3.设置时间维. 4.设置度量属性,创建维度用法 5.数据部署及展现 * 以下使用SQL Server Integration Services (SSIS) 1. 创建多维分析项目 2. 创建数据源 3. 创建数据源 4. 创建时间维 (1)增加字段: 结果如下: (2)创建时间维 (3)创建时间维的层次: (4)设置…

技术分享丨数据仓库的建模与ETL实践技巧

摘要:如何搭建数据仓库,在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则,项目实践中有哪些技巧. 一.数据仓库的“心脏” 首先来谈谈数据模型.模型是现实世界特征的模拟和抽象,比如地图.建筑设计沙盘,飞机模型等等. 而数据模型DataModel是现实世界数据特征的抽象. 在数据仓库项目建设中,数据模型的建立具有重要的意义,客户的业务场景,流程规则,行业知识都体现在通过数据模型表现出来,在业务人员和技术人员之间搭建起来了一个沟通的桥梁,所以在国外一些数据仓库的文献中,把数据模型称之为数据仓库的心脏“TheHea…

大数据处理过程核心技术ETL详细介绍

架构挑战 1.对现有数据库管理技术的挑战. 2.经典数据库技术并没有考虑数据的多类别(variety).SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题. 3.实时性技术的挑战:一般而言,传统数据仓库系统,BI应用,对处理时间的要求并不高.因此这类应用通过建模,运行1-2天获得结果依然没什么问题.但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术.BI技术的关键差别之一. 4.网络架构.数据中心.运维的挑战:随着每天创建的数据量爆炸性的增长,就数据保存来说,我们能…

采用ETL with RDBMS模式来实现ETL

目前Teradata数据仓库的ETL作业采用ELT方式, 因为loading太重了, 需要将ETL压力转移到专门的ETL Server上. 对于ETL工具, 市场上已有很成熟的商业/开源工具, 比如Informatica的PowerCenter, IBM的Datastage, 开源的Kettle. 下面是我自己的一些思考, 出发点是, 如何花比较小的代价将ELT模式切换到ETL模式. 我的推荐是: 采用ETL with RDBMS模式, 而不是传统的ETL工具. ETL with RDBMS这个…

面向服务体系架构（SOA）和数据仓库（DW）的思考基于 IBM 产品体系搭建基于 SOA 和 DW 的企业基础架构平台

面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(DW)的思考基于 IBM 产品体系搭建基于 SOA 和 DW 的企业基础架构平台当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑, SOA 和 DW 有着共同的目标—系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. 0 评论: 肖…

OLAP与数据仓库------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记4

由于第三章的内容比较多,这里我们拆分成两篇读书笔记来记录.上一章我们聊了聊如何数据库是如何实现存储和检索的,今天这篇我们继续来看看OLTP与OLAP存储引擎的区别与联系. 1.OLTP与OLAP 联机事务处理过程(On-Line Transaction Processing)也就是我们通常称之的OLTP. 联机分析处理过程(On-Line Analysis Processing)则被称为OLAP. 在文中,作者列出了两类处理过程的区别,我们来一一梳理一下: OLTP的应用通常读写较少的数据,处理…

【转】ETL介绍与ETL工具比较

本文转载自:http://blog.csdn.net/u013412535/article/details/43462537 ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过萃取(extract).转置(transform).加载(load)至目的端的过程.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. ETL负责将分布的.异构数据源中的数据如关系数据. 平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗.转换.集成,最后加载到数据仓库或数据集市…

ETL测试

今天让我在休息之余给我的测试朋友介绍一个在我的测试沙龙上的需要和提升技能之一,例如ETL测试(Extract,Transform,and Load,中文名称为数据提取.转换和加载),这篇文章告诉你ETL 测试以及我们如果进行ETL测试过程的一个完整测试思想. 为什么企业需要数据仓库? IT企业的实践希望在技术转型上创建一个新的台阶.他们不断尝试着让他们的产品伴随着互操作性数据而更加易于操作.据了解,数据已经成为企业最重要的一部分,可能包括每天的数据或者历史数据.数据是任何报告的中坚力量,而这些…

ETL开发

要进入开发阶段,了解不同的ETL产品. 整个ETL系统中,时间或更精确的,吞吐量是主要关心的内容.这种转换处理任务设计的主要目的归根结底是使得数据装载到展现表中最快并使得最终用户能快速的从这些表中得到响应. 推或者拉:推,是源系统主动把文件推向ETL服务器,拉是ETL服务器主动从文件服务器上抽取文件.无论是推拉都得保证数据没有错误,传输完成,确保传输完全的一个简单的标志是使用标志(信号)文件.标志仅仅表示它相关的文件的可读性. 预装载中的数据排序源数据在数据库中的时候,排序很容易通过数据库,查…

etl是什么

ETL (数据仓库技术) 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.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. ETL工具的典型代表有:Informatica.Datastage.OWB.微软DTS.Beeload.Kettle等等…… 开源的工具有eclipse的etl插件:cloveretl ETL的质量问题具体表现为正确性.完整性.一致性…

面向服务体系架构（SOA）和数据仓库（DW）的思考

摘要: 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑,SOA 和 DW 有着共同的目标——系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. SOA 和 DW 概念随着 IT 技术的发展,SOA 和企业架构(Enterprise Architechture,EA)逐步融…

ETL的两种架构（ETL架构和ELT架构）

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)至目的端的过程.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. 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. ETL在转化的过程中,主要体现在以下几方面: 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…

杂项-DB：ETL（数据库仓库技术）

ylbtech-杂项-DB:ETL(数据库仓库技术) 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.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. 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,数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自动化系统,用来记录事务处理的各种相关数据.据统计,数据量每2…

数据分析你需要知道的操作：ETL和ELT

如果您接触过数据仓库, 您可能会使用 ETL (Extract. Transform. Load) 或 ELT ( Extract.Load. Transform) 将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中.这些是移动数据或集成数据的常用方法, 以便您可以关联来自不同来源的信息, 将数据安全地存储在一个位置, 并使公司的成员能够从不同业务部门查看综合数据.ETL和ELT两个术语的区别与过程的发生顺序有关.这些方法都适合于不同的情况. 一.什么是ETL? ETL是用来描述将数据从来源端经过抽取(ex…

Lakehouse: 统一数据仓库和高级分析的新一代开放平台

1. 摘要数仓架构在未来一段时间内会逐渐消亡,会被一种新的Lakehouse架构取代,该架构主要有如下特性基于开放的数据格式,如Parquet: 机器学习和数据科学将被作为头等公民支持: 提供卓越的性能: Lakehouse可以解决数据仓库面临的几个主要挑战,如数据陈旧,可靠性,总成本,数据格式不开放和有限场景支持. 2. 数据分析平台发展数据仓库将业务数据库的数据收集到集中式仓库来帮助企业领导者获得分析见解,然后将其用于决策支持和商业智能(BI),仓库使用写模式(schema-on-wr…

大数据什么是 ETL

ETL 概念 ETL 这个术语来源于数据仓库,ETL 指的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.ETL 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. 通常情况下,在 BI 项目中 ETL 会花掉整个项目至少 1/3 的时间,ETL 设计的好坏直接关接到 BI 项目的成败. BI 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,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做…