ETL项目场景

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1.基础数据的维护,基本都是人工实现 2.慢慢基于文件进行导入 3.专业的数据交换平台 ================================= Kettle:数据导入不是采取数据库模式,因为数据库要求无逻辑,所以基于逻辑抽取,也就是一个ETL的过程. 所以使用开源的Kettle工具: 1.完善的UI 2.优秀的代码组织结构使用场景: BI里面的数据导入,也就是ODS层的数据导入这仅仅是基于医疗BI的一些ETL设计,其实就是从一个数据库抽取到另一个数据库里面的过程,下面是通过Web…

ETL项目1:大数据采集,清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析完整项目

ETL项目1:大数据采集,清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析完整项目思路分析: 1.1 log日志生成用curl模拟请求,nginx反向代理80端口来生成日志. #! /bin/bash function get_user_agent(){ a0='User-Agent:MQQBrowser/26 Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 2.3.7; zh-cn; MB200 Build/GRJ22; CyanogenMod-7) AppleWebKit…

如何在 ETL 项目中统一管理上百个 SSIS 包的日志和包配置框架

一直准备写这么一篇有关 SSIS 日志系统的文章,但是发现很难一次写的很完整.因为这篇文章的内容可扩展的性太强,每多扩展一部分就意味着需要更多代码,示例和理论支撑.因此,我选择我觉得比较通用的 LOG 部分,在这里分享一下给大家,希望对大家在设计 ETL 的日志系统时有所启发和帮助.当然在这里要区分 Logging 和 Auditing 的区别,Logging 主要用来记录发生了什么事情,Auditing 侧重描述过程中产生的数据量,新增了多少,修改了多少等记录条数.本文主要讲解 Log 部分,…

ETL项目2:大数据清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析并报表显示完整项目

ETL项目2:大数据清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析并报表显示完整项目思路同我之前的博客的思路 https://www.cnblogs.com/symkmk123/p/10197467.html 但是数据是从web访问的数据 avro第一次过滤观察数据的格式,我们主要分析第四个字段的数据.发现有.css , .jpg .png等等等无效的数据. 通过观察数据发现有效数据都不带 . , 所以第一次过滤写入avro总表里的数据一次过滤后的有效数据,不包含 .css , .jpg…

ETL测试场景和测试用例设计

前段时间做了些数据测试相关的工作,找了些相关方面的资料,也跟一些一线厂的同学聊了下数据测试方面的东西,然后在团队内部形成了一个初级的数据测试的规范流程以及测试需要进行的场景设计和测试用例设计的方案. ETL测试工程师的主要责任对于一个ETL测试工程师而言,其关键的责任有三大类: · 源数据分析(数据库.文本等类型数据分析) · 业务转换逻辑实现 · 将经过转换的数据载入至目标表其他有: · 掌握ETL测试软件 · ETL数据仓库测试组件 · 在后端执行数据驱动测试 · 创建.设计.执行测…

微软BI SSIS 2012 ETL 控件与案例精讲面试 200 问（SSIS 面试题，ETL 面试题）

开篇介绍本自测与面试题出自微软BI SSIS 2012 ETL 控件与案例精讲 (http://www.hellobi.com/course/21) 课程,对于学完本课程的每一课时和阅读完相关辅助阅读博客之后,都需要通过以下自测题来巩固课程中所学习到的基本知识点.具体相关学习方法与面试准备可以参考微软BI SSIS 2012 ETL 控件与案例精讲课程学习方式与面试准备详解一文. 自测与面试 200 问此自测题也可以作为面试题来准备,虽然对于 ETL 控件的面试大多不会考察到这么细的粒…

微软BI SSIS 2012 ETL 控件与案例精讲课程学习方式与面试准备详解

开篇介绍微软BI SSIS 2012 ETL 控件与案例精讲 (http://www.hellobi.com/course/21) 课程从2014年9月开始准备,到2014年12月在天善BI学院 (http://www.hellobi.com)正式上线. 100多天的时间共完成了 51个视频的录制,包含49个原创案例,总共1460余分钟,共计 24 个小时. 每一个案例的准备时间耗时 4 - 5个小时,有的案例的设计,思路的整理耗时 8 个小时 - 16 个小时. 本课程涵盖了微软 BI S…

Hadoop离线项目介绍（不包括程序）

一:项目场景 1.需求分析根据用户行为数据进行程序的处理,得到结果保存到关系型数据库中需要收集用户(系统使用者)在不同客户端上产生的用户行为数据,最终保存到hdfs上需要明确收集字段的相关信息,而且需要考虑到后期的新需求的提出总:收集不同客户端的用户行为数据,通过mr.hive进行数据分析处理,将分析结果数据保存到关系型数据库中 2.场景一二:核心关注点 1.核心关注点购买率购买的人数/总人数购买的人数/查看该商品的总人数复购率 n次购买的人数 / n-1次购买的人数(n>=2…

unity自动保存项目

原文来自于:http://wiki.unity3d.com/index.php?title=AutoSave#C.23_-_AutoSave.cs (奋斗的菜鸟_1029633680) 很多时候,在编写项目时,遇见unity 的Buge导致强制退出,这时根本来不及保存hierarchy视图中的东西,这是一件很糟糕的事情,所以在今天看资料时,有幸的看到了这篇自动保存项目场景的源码.很是不错. 源码如下: 1 using UnityEngine; 2 using UnityEditor;…

Spark及其应用场景初探

最近老大让用Spark做一个ETL项目,搭建了一套只有三个结点Standalone模式的Spark集群做测试,基础数据量大概8000W左右.看了官方文档,Spark确实在Map-Reduce上提升了很多,可是官方明确提出了在Interactive Data 方面性能提升最大.但是做ETL的数据之间是平行结构,没有任何交互,数据处理完直接就推送走了,也不用做任何缓存,因此完全体现不出来Spark的优势.具体可以用下面这个例子来说, 假设Hadoop集群中有一个文件,每行有一个随机数,我们现在需要计…

.NET平台开源项目速览-最快的对象映射组件Tiny Mapper之项目实践

心情小札:近期换了工作,苦逼于22:00后下班,房间一篇狼藉~ 小翠鄙视到:"你就适合生活在垃圾堆中!!!" 晚上浏览博客园看到一篇非常实用的博客:.NET平台开源项目速览(14)最快的对象映射组件Tiny Mapper,花了10分钟简单了解了一下. 看评论也是挺有价值,同时也看到许多新手同学问道在实际项目中使用的情况. 下面就原作者的代码的基础上略作调整,阐述一下在实际项目场景中的使用: 第一步:了解类库方法:TinyMapper 主要有两个函数: TinyMapper.Bind&…

SuperSocket基础（二）-----一个完成SocketServer项目

SuperSocket基础(二)-----一个完成SocketServer项目由于时间关系未能及时更新,关于SuperSocket,对于初学者而言,一个SuperSock的Server真的不好写.官方文档写的很清晰,如何接受客户端发来的二进制报文并做响应的解析.下面就从一个完整的项目出发,记录SuperSocket的开发过程. 1.项目场景:现有十多个RTU设备,用来监测自来水管的压力和流量,需要将十多个传感器传来的值接收并做解析来使用.用SuperSocket写一个Socket服务器,实时监…

2018-05-17-OAA-一种mermaid脚本驱动的软件项目模块图形化表述思路

layout: post title: 2018-05-17-OAA-一种mermaid脚本驱动的软件项目模块图形化表述思路 key: 20180517 tags: OAA flow chart sequence diagram 泳道图时序图图表 OAA PM Master modify_date: 05-17 --- OAA-一种mermaid脚本驱动的软件项目模块图形化表述思路说明: 本文发布于: gitee,github,博客园转载和引用请指明原作者和连接及出处. 正文: 说明:这…

亿级流量场景下，大型架构设计实现【2】---storm篇

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,…

ETL测试教程

在我们了解ETL测试之前,先了解有关商业智能和数据仓库的重要性. 让我们开始吧 - 什么是BI? 商业智能是收集原始数据或业务数据并将其转化为有用和更有意义的信息的过程. 原始数据是一个组织每日事务的记录,如与客户的互动,财务管理和员工管理等. 这些数据将用于“报告,分析,数据挖掘,数据质量和解释,预测分析”. 什么是数据仓库? 数据仓库是一个数据库,专为查询和分析而设计,而不是事务处理. 通过集成来自多个异构源的数据构建数据仓库,使公司或组织能够整合来自多个来源的数据,并将分析工作与事务工作分…

Kettle解决方案: 第五章 ETL相关知识

早期, ETL知识作为BI系统的一部分来介绍. 后来在The Data Warehouse ETL Tooket一书中, 系统性的整理了ETL的相关内容, 形成了一篇"ETL里的34个子系统"的介绍, 总结了ETL项目面临的不同任务. 安装类型分类其实主要分为: 1抽取对应原文子系统1~3 2清洗更正对应原文4~8 3发布 34个子系统有13个属于这个范畴 4管理对应原文22~34 5.1 抽取从不同数据源抽取数据. 访问数据源的政策性风险, 安全性和性能都是挑战. 对…

使用mobx项目开发总结（不再更新）

mobx的优点 1,使用@observer的组件真正实现按需更新,只有监听的数据发生变化,它才会re-render,尽管父组件发生更新,但是子组件只要有@observer,则不会触发更新,类似于实现了shouldComponentUpdate的效果,而同样的场景,如果是redux,子组件通过connect绑定了store里部分数据,但是如果父组件发生更新,子组件绑定的数据源并未发生变化,因此子组件不应该更新,然而却强制更新. mobx耦合性更低. mobx的缺点 1,store过多导致无法统…

090实战 Hadoop离线项目介绍（不包括程序）

一:项目场景 1.需求分析根据用户行为数据进行程序的处理,得到结果保存到关系型数据库中需要收集用户(系统使用者)在不同客户端上产生的用户行为数据,最终保存到hdfs上需要明确收集字段的相关信息,而且需要考虑到后期的新需求的提出总:收集不同客户端的用户行为数据,通过mr.hive进行数据分析处理,将分析结果数据保存到关系型数据库中 2.场景一二:核心关注点 1.核心关注点购买率购买的人数/总人数购买的人数/查看该商品的总人数复购率 n次购买的人数 / n-1次购买的人数(n>=2…

ETL面试题集锦

1. What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team? 什么是逻辑数据映射?它对ETL项目组的作用是什么? 答:逻辑数据映射(Logical Data Map)用来描述源系统的数据定义.目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档,通常以表格或Excel的格式保存如下的信息: 目标表名: 目标列名: 目标表类型:注明是事实表.维度表或支架维度表. SCD类型:对于维度表…

.NET开源作业调度框架(Quartz.NET和FluentScheduler)实战项目演练

一.课程介绍明人不说暗话,跟着阿笨一起玩NET .本次分享课程属于<C#高级编程实战技能开发宝典课程系列>中的一部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集.整理和完善此系列课程!本次分享课程给大家带来的是<.NET开源作业调度框架实战项目演练>实战技能课程,如果您对本次分享课程感兴趣的话,那么请跟着一起学习吧! 1.1.课程内容以及知识点? 一般的项目中都会需要处理的后台定时作业任务,有时候当我们的定时任务计划比较多的…

WinForm通用自动更新器AutoUpdater项目实战

一.项目背景介绍最近单位开发一个项目,其中需要用到自动升级功能.因为自动升级是一个比较常用的功能,可能会在很多程序中用到,于是,我就想写一个自动升级的组件,在应用程序中,只需要引用这个自动升级组件,并添加少量代码,即可实现自动升级功能.因为我们的程序中可能包含多个类型的文件,比如exe.dll. config.xml.bat等等自定义格式的后缀名文件,所以要支持多文件类型的更新. 本期同样带给大家分享的是阿笨在实际工作中遇到真实项目场景,请跟随阿笨的视角去如何开发实现WinForm通用自动更新…

ETL面试题

1. What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team? 什么是逻辑数据映射?它对ETL项目组的作用是什么? 答:逻辑数据映射(Logical Data Map)用来描述源系统的数据定义.目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档,通常以表格或Excel的格式保存如下的信息: 目标表名: 目标列名: 目标表类型:注明是事实表.维度表或支架维度表. SCD类型:对于维度表…

[大数据测试]ETL测试或数据仓库测试入门

转载自: http://blog.csdn.net/zhusongziye/article/details/78633934 概述在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库. 什么是BI? BI(Business Intelligence)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(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 原始数据记录了企业日常事务,…

几款开源的ETL工具及ELT初探

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…