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…

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…

数据仓库初体验 数据库仓库架构以前弄的很简单:将各种源的数据统一汇聚到DW中,DW没有设计,只是将所有数据汇聚起来: ETL也很简单,只是将数据同步到DW中,只是遇到BUG时,处理一些错误数据,例如:字符串中有分隔符,有回车等等. 仔细看了一些概念后,发现DW是需要经过仔细的设计架构的,下面还是纪录,其中很多架构设计部分还是不理解,ETL中的Transform也需要研究,后续其他帖子详细记录. ---------------------------------------------------…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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,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…

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…

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…

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…

@ 目录 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD 数据中间层DWM 数据服务层DWS(DWT) 数据应用层ADS 事实表 Fact Table 维表层Dimension(DIM) 临时表TMP 数据集市 区别数据仓库 问题总结 ODS与DWD区别? APP层干什么的? 附录 ETL 宽表 主题(Subject) 数据流向 应用示例 何为数仓DW Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据…

1.数据仓库DW 1.1简介 Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,它是一整套包括了etl.调度.建模在内的完整的理论体系.数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,听且提供直观易懂的查询结果.比较流行的有:AWS Redshift,Greenplum,Hive等.…

在新技术层出不穷的当下,世界各地的组织正在以闪电般的速度变化和进化,以便在新技术可用时加以利用.其中目前最具活力的一个领域是商业智能(BI).想一想,你可能已经习惯以每周或每月IT或数据科学家交付给你的度量标准的形式使用BI数据.然而,一个现代的BI在一个医院中应该具备什么样的关键技术?接下来以Smartbi大数据分析系统为例为大家做详细介绍. 一个医院大数据平台建设必须具备四个关键技术,它们分别是ETL技术.数据仓库技术.OLAP技术.BI展现技术. 1) ETL技术 - 跨多个业务系统的数据…

本文目录: 一.数据流向 二.应用示例 三.何为数仓DW 四.为何要分层 五.数据分层 六.数据集市 七.问题总结 导读 数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范.本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助. 因文章太长,本文不是完结版,文末可获取完整PDF版 从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是进行模型分层,可见模型分层在模型设计过程中的重要性,确实优秀的分层设计是一个数仓项目能否建设成功的核心要素,让数据易…

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…

介绍: 大数据是不是海市蜃楼,来自小橡子只是意淫奥克斯,大数据的发展,而且要从头开始,基于大数据建设国家.项目-level数据中心行业将越来越多,大数据仅供技术,而非溶液,临数据组织模式,数据逻辑模式的问题. 它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉.希望可以给大家以启迪.參与交流请加群:347018601 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方式,它是指导数据仓库进…

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…

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…

引言: 大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级.行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题.它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪.参与交流请加群: 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案,它是指导数据仓库进行数据存放.数据组织.以…

早在今年的上半年我应邀参加了由 Smartbi 主办的一个小型数据分析交流活动,在活动现场第一次了解到了民生银行的阿拉丁项目.由于时间关系,嘉宾现场分享的内容非常有限.凭着多年对行业研究和对解决方案的嗅觉与敏感性,意识到这个阿拉丁项目的完整性和独特性超出了以往我所接触过的所有 BI 领域的项目案例,很值得再次深入的探讨.学习与研究.对于很多公司在建设自身的 BI 或者大数据平台体系上,这个项目案例有很好的参考与借鉴意义.(另外一个我个人比较推崇的大数据建设的案例是美的的大数据平台建设案例.) 在…

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…

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 (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…

 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…