What steps do you take to determine the bottleneck of a slow running ETL process? 如果ETL进程运行较慢,需要分哪几步去找到ETL系统的瓶颈问题. 答:ETL系统遇到性能问题,运行很慢是一件较常见的事情,这时要做的是逐步找到系统的瓶颈在哪里. 首先要确定是由CPU.内存.I/O和网络等产生的瓶颈,还是由ETL处理过程产生的瓶颈. 如果环境没有瓶颈,那么需要分析ETL的代码.这时,我们可以采用排除的方法,需要隔离不同

在Package中使用ODI自带的发送邮件OdiSendMail,生成的场景迁移到正式环境中,提示 javax.mail.AuthenticationFailedException: failed to connect, no password specified? 解决办法:去掉验证即可,下面的各项均设置为空 使用验证 验证机制 验证的用户名 验证的密码 正文的内容如: ETL执行出错,出错信息如下: 会话名称: <%=odiRef.getSession("SESS_NAME"

ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即

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,

一.Data仓库的架构 Data仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将Data按特定的模式进行存储所建立起来的关系型Datcbase,它的Data基于OLTP源Systam.Data仓库中的Data是细节的.集成的.面向主题的,以OLAPSystam的分析需求为目的. Data仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式.星型架构的中间为事实表,四周为维度表,类似星星;而相比较而言,雪花型架构的中间为事实表,两边的维度表可以再有其关联子表,从而表达了清晰

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

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

原文:http://huangy82.blog.163.com/blog/static/49069827200923034638409/ ETL构建企业级数据仓库五步法 在数据仓库构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线,包括了从数据清洗,整合,到转换,加载等的各个过程,如果说数据仓库是一座大厦,那 么ETL就是大厦的根基,ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现.所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用,必须摆到十分重要的位 置.一.什么是ETLETL是数据抽取(

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)

ETL(extract, transform and load)产品乍看起来似乎并不起眼,单就此项技术本身而言,几乎也没什么特别深奥之处,但是在实际项目中,却常常在这个环节耗费太多的人力,而在后续的维护工作中,更是往往让人伤透脑筋.之所以出现这种状况,恰恰与项目初期没有正确估计ETL工作.没有认真考虑其工具支撑有很大关系. 做ETL产品的选型,仍然需要从以前说的四点(即成本.人员经验.案例和技术支持)来考量.在此,主要列举三种主流ETL产品:Ascential公司的Datastage.Infor

ETL的考虑        做数据仓库系统,ETL是关键的一环.说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具.回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移.转换的工作倒还真的不少.但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access.DTS或是自己编个小程序搞定.可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了.究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E.T.L分别代表抽取.转换和装载.     其实ETL过程就是数

资料库的创建.体系结构的创建.模型反向工程都已经完成了,下面就是创建以及执行接口来完成工作了. 浏览前两节请点击: [ODI]| 数据ETL:从零开始使用Oracle ODI完成数据集成(一) [ODI]| 数据ETL:从零开始使用Oracle ODI完成数据集成(二) 8. 创建项目及接口 项目包含了开发人员所开发的所有对象,项目包含的元素有接口.过程.包.变量.用户定义函数等.项目创建完毕后,即可在项目下创建接口来实现数据集成. [设计器]>>[项目]>>[新建项目] 为项目自

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

最近项目组里想做一个ETL数据抽取工具,这是一个研发项目,但是感觉公司并不是特别重视,不重视不是代表它不重要,而是可能不会对这个项目要求太高,能满足我们公司的小需求就行,想从这个项目里衍生出更多的东西估计难.昨天领导让我写写自己的见解,今天写了点,不过说见解还真不敢,所以取了个名字叫建议了,今天把这个文档贴到自己博客里和大伙分享分享. 贴文档之前,我想很多朋友估计并不熟悉ETL,如果接粗过数据挖掘一定对ETL很熟悉了,ETL是数据挖掘里非常重要的一环,具体什么是ETL,大家看下面这段文字: ET

=============================使用git管理Kettle 作业的一个注意=============================之前 ETL 作业是用 svn 管理的, 迁移到 git 管理也算是大势所趋吧. 这里重点讲一个git管理kettle作业的注意事项: kettle 既支持基于数据库的repository也支持基于文件repository, 但我更推荐基于文件的repository, 一来脚本可以做版本管理, 二来可以控制上线流程. 如果使用git来管理k

ETL讲解(很详细!!!) 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

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)

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

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

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

ETL的考虑        做 数据仓库系统,ETL是关键的一环.说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具.回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移.转换的工作倒 还真的不少.但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access.DTS或是自己编个小程序搞定.可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一 定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了.究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E.T.L分别代表抽取.转换 和装载.     其 实ETL