这个实验主要思想是在创建数据库表的时候, 通过增加一个额外的字段,也就是时间戳字段, 例如在同步表 tt1 和表 tt2 的时候, 通过检查那个表是最新更新的,那个表就作为新表,而另外的表最为旧表被新表中的数据进行更新. 实验数据如下: mysql database 5.1 test.tt1( id int primary key , name varchar(50) ); mysql.tt2( id int primary key, name varchar(50) ); 快照表,可以将其存放…

在使用Kettle进行数据同步的时候, 共有 1.使用时间戳进行数据增量更新 2.使用数据库日志进行数据增量更新 3.使用触发器+快照表 进行数据增量更新 今天要介绍的是第3中方法. 实验的思路是这样的,在进行数据同步的时候, 源数据表为A表, A表要对 目标表(target table) B 表和C表进行数据的同步更新. 即A表中的对应字段发生变化之后, 会通过触发器将对应变化的字段在A表中的主键值写入到一个临时表temp中(该表作为快照表使用). 快照表中只有两个字段,一个是temp_id,…

1.触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制.该方式是根据抽取要求,在要被抽取的源表上建立插入.修改.删除3个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表,ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据,同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除.为了简单起见,增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息,而只是存储源表名称.更新的关键字值和更新操作类型(KNSEN.UPDATE或DELETE),ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更…

为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理,今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式.增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取(extraction).转换(transformation)和装载(loading))实施过程中需要重点考虑的问题.ETL抽取数据的过程中,增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求.今天我们只重点对各种方法进行对比分析,从而总结各种机…

ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过程中,增量更新的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的 类型以及对增量更新性能的要求. 1 ETL概述 ETL包括数据的抽取.转换.加载.①数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据:②数据转换:将从源数据源获取的…

增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL使用过程中.增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到:性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务.目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:a.触发器:在要抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入.修改.删除三个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表,抽取线…

使用数据库或者系统变量的当前时间 Informatica中的$$SYSDATE是表示当前系统时间的系统变量. 通过这个变量,我们对每天抽取的数据可以使用以下表达式来实现增量抽取: 时间戳字段>= TRUNC($$SYSDATE – 1) 这种方法的实现比较简单,但是缺乏灵活性.不但需要另外开发一套相应的程序实现全量抽取,想要改变抽取时间范围还需要对每一个任务程序修改代码.例如需要抽取三天前的数据,我们需要对上面的表达式做如下修改: 时间戳字段>= TRUNC($$SYSDATE – 3) Ø…

需求: 增量抽取MongoDB数据并加载到MSSQL 由于不能使用关系型数据库的自定义SQL, 所以主要遇到的问题有: 增量时间的查询和参数控制 ETL的批次信息和调用参数的写入 第一个问题的解决如下: 使用命名参数在Query页中进行过滤, 一开始会担心${}的引用方式会用Mongo的语法冲突, 测试后发现运行正常 第二个问题: 先为结果增加常量值, 如常量值固定则直接写死, 不固定的常量值先设置为空串, 在后面使用字符串替换组件传入命名参数, 最后用字段选择把空串的常量值移除…

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) 这几天又用到了该功能了,所以又改进了一版,增加了全量抽取和批量抽取两个参数.并且可以设置每批次抽取到记录数. 使用shell脚本可以方便的将hive中数据抽取到任何关系型数据库中. shell脚本到demo如下,为便于测试,将每批次处理改为2条记录: #!/bin/sh ## !!!注意lib中jar包兼容性问题: ## 如果包含log4j-slf4j-impl-.jar.log4j-…

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) sqoop在export的时候 只能通过--export-dir参数来指定hdfs的路径.而目前的需求是需要将hive中某个表中的多个分区记录一次性导出到oracle数据库中,由于不支持通配符,又不想设置多个workflow.为了替代蹩脚的sqoop,准备使用java来开发通用包来替代这个导出功能. 通过给java程序提供具体的参数,完成数据的拉取. 为了与sqoop传参方式一致,使用了--开头(在java程序中其实是将--过滤掉了),相关…

网址:http://www.cnblogs.com/shuaifei/p/4469526.html 最近的项目中需要对上百万级的数据进行增量抽取操作,因此了解了一下TIMESTAMP的应用,特此记录 timestamp -- 时间戳:数据库中自动生成的唯一二进制数字,与时间和日期无关的, 通常用作给表行加版本戳的机制.存储大小为 8个字节 每个数据库都有一个计数器,当对数据库中包含 timestamp 列的表执行插入或更新操作时,该计数器值就会增加.该计数器是数据库时间戳.这 可以跟踪数据库内的…

场景:假设有一张表数据量很大,需要按一个时间来循环增量抽取 方法:主要是通过JOB自身调用,实现循环调用,类似于 函数自调用 的循环. 1.JOB全图: 2.获取增量时间,并设置增量时间环境变量 3.通过增量环境变更,获取本次 增量数据 4.判断增量时间是否大于当前时间,判断是否继续执行一次的增量 5.调用总JOB自身,实现循环调用…

SELECT EMP.EMPNO, EMP.ENAME, EMP.JOB, EMP.MGR, EMP.HIREDATE, EMP.SAL, EMP.COMM, EMP.DEPTNO FROM EMP WHERE EMP.HIREDATE>TO_DATE('$$VDATE','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND EMP.HIREDATE<TO_DATE('$$$SESSSTARTTIME','MM/DD/YYYY HH24:MI:SS') 思想:通过定义变量,通过函数改变变量…

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) 前一篇介绍了java程序的如何编写.使用以及引用到的依赖包.这篇接着上一篇来介绍如何在oozie中使用该java程序. 在我的业务中,分为两段: 1. 查询hive表中的信息,通过oozie可以设置不同的变量作为增量查询的条件. 2. 将hive查询到的信息写入到oracle中. 对应oozie中的workflow文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>…

ETL增量单表同步简述 1. 实现需求 当原数据库的表有新增.更新.删除操作时,将改动数据同步到目标库对应的数据表. 2. 设计思路 设计总体流程图如下: 步骤简单说明: 1.设置job的执行属性,如下图: 2.根据要同步的表名,更新同步配置表synConfig的endTime. 3.根据beginTime和endTime获取同步时间段. 4..根据比较原表和目标表数据的差异性,进行删除目标表的数据. 6.更新提取的开始时间,将上次提取的结束时间更新到开始时间. 3. 必备条件 1.目标数据库的…

ETL增量单表同步简述 1. 实现需求 当原数据库的表有新增.更新.删除操作时,将改动数据同步到目标库对应的数据表. 2. 设计思路 设计总体流程图如下: 步骤简单说明: 1.设置job的执行属性,如下图: 2.根据要同步的表名,更新同步配置表synConfig的endTime. 3.获取同步时间段并将beginTime和endTime设置到变量中. 4.获取beginTime>= and <endTime,根据比较原表和目标表数据的差异性,进行更新/插入数据到目标表. 5.根据比较原表和目标…

1.准备数据源 mysql中表bigdata,数据如下: 2. 准备目标表 目标表存放hive中数据库dw_stg表bigdata 保存路径为 hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/dw_stg.db/bigdata hive中建表语句如下: create external table bigdata( class_id string comment '课程id', class_name string comment '课程名称', class_mo…

1 LOG表 1.1 思路 用log表记录业务库某表yw_tableA发生变化数据的主键.数据进入BI库目标表bi_tableA前,先根据log表记录的主键进行delete. 1.2 设计 1.2.1 log表结构 CREATE TABLE LOG ( key_1 ), --主键1 key_2 ), --主键2 tName ), --来源表 updateDate DATE, --更新日期 loadDate DATE --加载日期 ); 1.2.2 etl流程 yw_tableA中发生变化的数据,…

之前一次公司培训的时候,将它记录下来,https://www.cnblogs.com/AlvinLee/p/10180536.html这个博客上面比较全面. 1.扩展方法 扩展方法是一种特殊的静态方法,可以像该类的实例方法一样使用,能够在不添加新的派生类,重新编译的情况下,向现有类添加功能 注意事项: a.必须定义在非泛型静态类中 b.必须是public的静态方法,并且第一个方法必须使用this关键字修饰 c.使用using关键字显示导入扩展方法命名空间后才能使用 d.实例方法优先于扩展方法执行…

1.触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制.该方式是根据抽取要求,在要被抽取的源表上建立插入.修改.删除3个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表,ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据,同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除.为了简单起见,增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息,而只是存储源表名称.更新的关键字值和更新操作类型(KNSEN.UPDATE或DELETE),ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更…

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…

评价项目 评价结果 备注 支持平台 SUN Solaris.HP-UX.IBM AIX.AS/400.OS/390.Sco UNIX.Linux.Windows 支持数据源  DB2.Informix.Oracle.Sybase.SQL Server.Teredata.OleDB.SAS.Text.Excel.SAP.Peoplesoft.IMS.VSAM.QSAM on 390.FTP.XML.MessageQueue.Weblog 数据转换功能 字段映射 映射的自动匹配 字段的拆分 多字段的…

原文:http://www.cnblogs.com/reportmis/p/5939732.html ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一…

在BW中,存在两种数据抽取方式,完全更新与增量更新,完全更新是每次把截至到某个时间的数据全部抽取,增量抽取则只抽取上次和本次抽取之间更新的数据,很显然,增量抽取能够提高系统效率,根据SAP帮 助的说法,增量更新又分为时间戳和增量队列两种方法,其中财务数据的抽取为时间戳增量法,后勤数据的抽取为增强队列法.对于增量更新,都需要先对数据抽取 进行初始化,然后再进行增量的抽取.对于时间戳增量法,系统存在一个延迟时间,即时间戳设置时间与记账时间的差异,比如时间戳是根据创建时间(或输入时 间)来确定是否更新…

思路1: 1.提前建好ts时间表,设置两个字段分别为current_t和load_t,current用于比较原表中日期的上限,load_t则为上次加载的日期,几位原表中日期的下限. create table ts( current_t datetime, load_t datetime ) select * from ts 2.1.新建转换1,获取当前系统日期,并赋值给变量${SYSDATA},然后更新到ts表中 在同一转换中通过表输入获取上次加载日期,并赋值给变量${CURRENT_T} 2.…

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…

ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换),在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法,尽可能的提高ETL的运行效率.ETL三个部…

数据集成是把不同来源.格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享,是企业商务智能.数据仓库系统的重要组成部分.ETL是企业数据集成的概念出发,简要分析了当前ETL中用到的一些基本技术,为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供一些参考. 1.ETL简介 随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作.但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动.企业应用集成(EAI,…

ETL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,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. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(Operational Data Store,操作型数据存储)…

数据集成是把不同来源.格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全 面的数据共享,是企业商务智能.数据仓库系统的重要组成部分.ETL是企业数据集成的概念出发,简要分析了当前ETL中用到的 一些基本技术,为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供一些参考. 1.ETL简介 随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外 部业务的处理和管理工作.但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动.企业应用集成 (…