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…

数据分析05 /pandas的高级操作 目录 数据分析05 /pandas的高级操作 1. 替换操作 2. 映射操作 3. 运算工具 4. 映射索引 / 更改之前索引 5. 排序实现的随机抽样/打乱表格数据 6. 数据的分类处理 / 分组 7. 高级数据聚合 8. 数据加载 9. 透视表 10. 交叉表 1. 替换操作 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 创建df表格数据: import numpy as np import pandas as pd from pandas…

用来处理数据的 ETL 和 ELT 工具的概述 数据集成和数据管理技术已存在很长一段时间.提取.转换和加载(ETL)数据的工具已经改变了传统的数据库和数据仓库.现在,内存中转换 ETL 工具使得提取.加载.转换(ELT)和 ETL 变得更快.对于大数据来说,是否能够使用内置的 Hadoop 工具而不是使用传统的 ETL 工具来提取.加载和转换数据呢? 大多数 ETL 软件包需要自己的服务器.处理.数据库和许可,还需要专家在该特定的工具中安装.配置和开发它们,而且这些技能并非总是可以转移的.Mic…

不多说,直接上干货! 在数据仓库领域里,的一个重要概念就是数据整合(data intergration).数据整合它就是把不同数据库中的数据整合到一起,对外提供统一的数据视图. 数据整合最典型的案例就是整合存货数据和订单数据.数据整合的另一个案例就是把各个部门的客户关系管理系统中的客户信息整合到公司客户关系管理系统中. 数据整合是一个比ETL更加广泛的概念,ETL是指从一个或多个数据源抽取数据,经过一个或多个转换步骤后,物理地存储到目标环境中,目标环境通常是数据仓库. ETL是data inte…

引言:2018年7月25日,DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为<从ETL到ELT,AI时代数据集成的问题与解决方案>的分享,本文根据陈肃分享内容整理而成. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下.我叫陈肃,博士毕业于中国科学院大学,数据挖掘研究方向.现在北京数见科技(DataPipeline)任 CTO.之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理,之后作为合伙人加入过一家互联网教育公司,从事智能学习方面的研发…

ETL就是Extract.Transfrom.Load即抽取.转换.加载三个英文单词首字母的集合.抽取:就是从源系统抽取需要的数据,这些源系统可以是同构也可以是异构的:比如源系统可能是Excel电子表格.XML文件.关系型数据库,而目标系统通常都是关系型的数据仓库. 转换:源系统的数据按照分析目的,转换成目标系统要求的格式.其实这个名词并没有完全表达出这个步骤的目的,更准确的说法应该是数据清洗和数据加工. 加载:把转换后的数据装载到目标数据库.作为联机分析.数据挖掘的基础.   整个ETL过程就…

  字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join()方法也是连接字符串,比较它和"+"符号的区别: in关键字判断一个字符串是否包含在另一个字符串中: index()方法和find()方法判断一个子字符串的位置: index()方法和find()方法的区别是:如果不包含子字符串,index()会抛出一个异常,而find()会返回-1. c…

import pandas as pd data_forest_fires = pd.read_csv("data/forestfires.csv", encoding='gbk') data1 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_name="原始数据")data2 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_nam…

DataFrame结构排序 备注:group列降序,data列升序. 合并相同项 查找相同项 添加一列,值是其他列的值进行相关操作后的值 删除列 Series结构替换值 一组值按照范围归类 归类后每类的计数 设置每类的标签 DataFrame结构中空值操作 是否为空值 按行或列判断是否有空值 为空值填充指定值…

前面我们说学习MySQL要从三个层面,四大逻辑来学,三个层面就是库层面,表层面和数据层面对吧,数据库里放数据表,表里放数据是吧,大家可以回忆PPT中jacky的这图,我们已经学完了库层面和表层面,从本小节课程,开始我们学习数据层面的相关内容,那怎么学呢,是不是还是老套路,要按照我们四大逻辑也就是增删改查来说,jacky说表的增删改查,重点在于增,那前面呢,jacky也用了好几个小节来讲表层面的增,那jacky说数据层面的增删改查重点在于查,那本节课程,jacky讲概括性的讲解数据操作的增删改查,…

一.进入容器 查看运行的容器:docker ps docker attach confident_thompson 或者 docker attach 34cd2299110f docker exec -it confident_thompson /bin/sh 或者 docker exec -it 34cd2299110f /bin/sh 二.保存容器为镜像 查看运行的容器:docker ps 保存容器为镜像:docker commit 容器ID 镜像名 查看存在的镜像:docker image…

字符串小写 字符串大写 字符串长度 去掉字符串中的空格 去掉字符串中的左空格 去掉字符串中的右空格 字符串替换 按字符串切割 字符串是否包含在另一个字符串中…

一.pandas数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维数组可用的函数或方法,而且其可通过索引标签的方式获取数据,还具有索引的自动对齐功能:DataFrame类似于numpy中的二维数组,同样可以通用numpy数组的函数和方法,而且还具有其他灵活应用,后续会介绍到. 二.pandas数据结构之Series #使用模块之前先导入import pandas as pd from pan…

有一列列名相同值也相同 有两列列名相同值也相同 按其中一列合并 按两列合并 有一列列名相同值也相同,有一列列名相同值不相同,按两列合并 列名相同值不相同的行删掉 保留所有行 保留所有行并显示合并后该值选用的是哪个数据的 按其中一个数据合并…

Series结构 索引 修改 旧数据赋值给新数据,旧数据不变. 对某一数值进行修改,可以选择保留修改前或修改后的数值. 替换索引 修改某一个索引 添加 在数据1后添加数据2,数据1不改变. 添加一个数据. 数据1后添加数据2,新生成的数据可以选择是否用原数据的索引. 删除 DataFrame结构 索引 修改 修改值 修改索引 添加 添加一行数据 两组DataFrame数据按行连接 两组DataFrame数据按列连接 删除 删除行 删除列…

ETL ETL is an abbreviation of Extract, Transform and Load. In this process, an ETL tool extracts the data from different RDBMS source systems then transforms the data like applying calculations, concatenations, etc. and then load the data into the Da…

原文链接:https://blog.csdn.net/jianzhang11/article/details/104240047/ ETL基础概念 - 背景随着企业的发展,各业务线.产品线.部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务.随着信息化建设的不断深入,由于业务系统之间各自为政.相互独立造成的数据孤岛"现象尤为普遍,业务不集成.流程不互通.数据不共享.这给企业进行数据的分析利用.报表开发.分析挖掘等带来了巨大困难 在此情况下,为了实现企业全局数据的系统化运作管理(信息孤岛.数据统计.数据…

第一部分:开始 1         ETL入门 1.1   OLTP和数据仓库对比 1.2   ETL是什么 1.2.1          ETL解决方案的演化过程 1.2.2          ETL基本构成 1.3   ETL.ELT和EII 1.3.1          ETL 1.3.2          EII:虚拟数据整合 1.4   数据整合面临的挑战 1.4.1          方法论:敏捷BI 1.4.2          ETL设计 1.4.3          获取数据…

企业信息化建设过程中,业务系统各自为政.相互独立造成的"数据孤岛"现象尤为普遍,业务不集成.流程不互通.数据不共享--.这给企业进行数据的分析利用.报表开发等带来了巨大困难.在此情况下,数据仓库的建设就显得必不可少了,将相互分离的业务系统的数据源整合在一起,建立一个统一的数据采集.处理.存储.分发.共享中心,实现企业全局数据的系统化运作管理,为DSS(决策支持系统).BI(商务智能).经营分析系统等深度开发应用奠定基础,挖掘数据价值. 在企业搭建数据仓库的过程中,有一个核心环节--ET…

Python数据分析必备: 1.Anaconda操作 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具. conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类…

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. 作者:佚名来源:开源中国|2017-02-1…

前面几节说一些沉闷的概念,你若看了估计已经心生厌倦,我也是.所以,找到了一个理由来说一个有兴趣的话题,就是数据分析.是什么理由呢?就是,机器学习的处理过程中,数据分析是经常出现的操作.就算机器对大量样本预测了结果,那对结果进行数据分析与展示,也是经常遇到的标准作业,所以,这一次,来看看怎么做到数据分析的. 在python提供的模块中,pandas,是一个实用的数据分析的工具.说到pandas,我就想起"机动部队"里面的pandas(熊猫),一道绿光. 本文结合微信好友的数据,介绍如何使…

​ 导读: 作为现代企业和组织机构的重要资源,信息是进行科学管理与决策分析的基础.ETL 则是把数据转换为信息.知识的关键步骤之一.在 AI 应用场景下,数据集成有哪些特点?随着 AI 应用场景越来越多,为什么我们需要从 ETL 转换到 ELT?又会遇到哪些问题和挑战? 本周三,陈肃博士与我们分享了<从 ETL 到 ELT——AI 时代数据集成的问题与解决方案>,AI 前线将分享内容整理成文,方便大家回顾参考. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下…

一.ETL概念之背景 随着企业的发展,目前的业务线越来越复杂,各个业务系统独立运营.例如:CRM系统只会生产CRM的 数据:Billing只会生产Billing的数据.各业务系统之间只关心自己的数据,导致各业务系统之间数据相互独立,互不相通.一旦业务系统之间进行数据交互,只能通过传统的webservice接口之间进行数据通信.该种方式对人力成本.时间成本要求比较高.也就是说:需要成熟的开发人员才能编写响应的webservice接口进行数据通信.而ETL的诞生就解决了此类问题,企业不需要技术很好.…

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…

2016年,商业智能市场火热,不管是投资圈还是IT圈,都在广泛关注着大数据和商业智能.宣传广告媒体报道见多了,不知道大家对BI选型的技术标准有谱了没.笔者对Gartner的BI魔力象限考评的15个关键功能做了些研究,认为其中的10个值得重点关注,(已标红)给大家作些参考. (干货较多,请自备饮料~) 总体来说,随着用户数据来源越来越广泛,用户对BI的需求偏爱在发生变化.越来越偏爱自助敏捷开发.交互式仪表盘.自助数据探索.直白来说,用户越来越希望自己搞定数据分析,而不需要找IT部门支持.支持.再支…

最近有幸参加了微软专家进行的为期一周PDW培训,将一些知识点记录如下: 不知道PDW是什么东西的,简单介绍一下:这是微软与HP/Dell合作推出的SQL Server数据仓库一体机,由HP或DELL提供硬件(机柜,四台服务器,两台交换机,IB),再由微软预装PDW版本的SQL Server 2012.购买了以后,直接通电就可运行.容量当然是可以从TB级增长到PB级,处理性能比普通SQL Server 2012快几十上百倍.主要用来进行大数据分析,不适合用于OLTP. 服务器配置: 四台物理的服务…

一.什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将SQL语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 二.为什么使用Hive 简化复杂的MapReduce实现过程,只…

利用表格API进行实时报告 Apache Flink提供的Table API是一个统一的.关系型的API,用于批处理和流处理,即在无边界的.实时的流或有边界的.批处理的数据集上以相同的语义执行查询,并产生相同的结果.Flink中的Table API通常用于简化数据分析.数据管道化和ETL应用的定义. 你将建设什么? 在本教程中,您将学习如何构建一个实时的仪表盘,以按账户跟踪金融交易.该管道将从Kafka读取数据,并将结果写入MySQL,通过Grafana可视化. 先决条件 本演练假设你对Java…

写在前面 好久没更新Blog了,从CRUD Boy转型大数据开发,拉宽了不少的知识面,从今年年初开始筹备.组建.招兵买马,到现在稳定开搞中,期间踏过无数的火坑,也许除了这篇还很写上三四篇. 进入主题,通常企业为了实现数据统计.数据分析.数据挖掘.解决信息孤岛等全局数据的系统化运作管理 ,为BI.经营分析.决策支持系统等深度开发应用奠定基础,挖掘数据价值 ,企业会开始着手建立数据仓库,数据中台.而这些数据来源则来自于企业的各个业务系统的数据或爬取外部的数据,从业务系统数据到数据仓库的过程就是一个E…