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.企业如何通过各种技术手段,并把数据转换为信息.知识,已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈.而ETL则是主要的一个技术手段. 实现ETL,首先要实现ETL转换的过程.体现为以下几个方面: 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,并可根据字段空值实现分流加…

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…

在这部分将按照设计和实现ETL系统的流程展开,将上一个部分的那些子系统按照提取数据.清洗和一致化.向呈现服务器提交以及管理ETL环境等四个方面进行了分类.(是不是说对ETL主要就是掌握这四个方面的内容) ETL处理步骤 提取数据 清洗和一致化 向呈现层提交 管理ETL环境 计划 创建一个高层的.单页的源到目标示意流程 * 测试.选择和实现一种ETL工具 为维度管理.错误处理和其他有关过程设计默认的策略 * * * 通过目标表向下钻取,给出任何复杂数据重组或转换的图形示意,并且设计初步的作业序列…

目标库中,如果有行数为0的表,使用python发送邮件 # -*- coding:utf-8 -*- # Author: zjc # Description:send monitor info to someone. # Date: 20170718 import contextlib import pymysql import smtplib from email.mime.text import MIMEText # 监控信息变量 TABLE_SCHEMA_LIST = ('db-name1…

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…

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn…

http://www.cnblogs.com/chiniao/archive/2009/12/23/1630595.html  (转载) Microsoft Integration Services 是一个可以生成高性能数据集成解决方案(包括为数据仓库提取.转换和加载 (ETL) 包)的平台. Integration Services 包括用于生成和调式包的图形工具和向导:用于执行工作流函数(如 FTP 操作).执行 SQL 语句以及发送电子邮件的任务:用于提取和加载数据的数据源和目标:用于清除…

ETL(Extract/Transformation/Load)是BI/DW的核心和灵魂,按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤. ETL过程中的主要环节就是数据抽取.数据转换和加工.数据装载.为了实现这些功能,各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充,例如工作流.调度引擎.规则引擎.脚本支持.统计信息等. 数据抽取 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程.实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库.从数据库中抽取数据一般有以下几种…

简述如何评估大型ETL数据加载时间. 答:评估一个大型的ETL的数据加载时间是一件很复杂的事情.数据加载分为两类,一类是初次加载,另一类是增量加载. 在数据仓库正式投入使用时,需要进行一次初次加载,而这次初次加载需要的时间一般较难预料.在数据仓库的日常使用和维护中,每天需要对数据仓库进行增量加载.增量加载的数据量要比初次加载小很多. 下面以初次加载为例来谈谈如何评估大型ETL的数据加载时间. 对初次加载的加载时间进行预估,需要将整个ETL过程分成抽取.转换和加载三部分,分别对这三部分进行评估.…

一.前言 公司实用Hadoop构建数据仓库,期间不可避免的实用HiveSql,在Etl过程中,速度成了避无可避的问题.本人有过几个数据表关联跑1个小时的经历,你可能觉得无所谓,可是多次Etl就要多个小时,非常浪费时间,所以HiveSql优化不可避免. 注:本文只是从sql层面介绍一下日常需要注意的点,不涉及Hadoop.MapReduce等层面,关于Hive的编译过程,请参考文章:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html 二.准备数据…