ETL实践--kettle只做源数据的抽取,其他数据转换转到hive上. 1.用hive代替kettle的数据关联的原因 (1).公司之前的数据ELT大量使用了kettle.用kettle导原始数据速度还是蛮快的,但是如果是大表关联类的操作,效率就很差. 一方面是由于hive是用数据库来做关联,数据库的性能跟不上:另外一个方面也是数据要从数据库抽取到kettle,处理完之后还要写回数据库,走了2此网络. (2).公司目前非实时的大数据查询主要是再kylin上,kylin的数据源就是hive,所以

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

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

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

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

1.Hive是Hadoop的一个子项目 利用MapReduce编程技术,实现了部分SQL语句.而且还提供SQL的编程接口.Hive推进Hadoop在数据仓库方面的发展. Hive是一个基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构. 主要功能:数据的ETL(抽取,转换,加载)工具,数据存储管理,大型数据集的查询与分析能力. Hive定义了类SQL的语言,Hive QL,它允许用户进行和SQL相似的操作.还允许使用功能mapper和reducer操作. Hadoop是批量处理系统,任务是高延迟性的,所以

Hive基础语法 1.创建表 – 用户表 CREATE [EXTERNAL外部表] TABLE [IF NOT EXISTS 是否存在] HUserInfo ( userid int comment ‘用户Id’, username string comment ‘用户名称’, userpwd string comment ‘用户密码’, createtime string comment ‘创建时间’ ) comment ‘用户信息表’ row format delimited fileds

Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据提取.转换和加载.将数据从ORACLE中抽取数据,经过hive进行分析转换,最后存放到ORACLE中去. 本案例是纯demo级别,练手使用 一.需求将emp和dept表的数据分析最后存放到result表. emp和dept表均为oracle自带的表,表结构如下: emp表 EMPNO NUMBER(4) ENAME VARCHAR2(10) JOB VARCHAR2(9) MGR NUMBER(4) HIRE

Hive是什么?就从这儿开始学习.... Hive是建立在Hadoop hdfs上的数据仓库基础架构. Hive可以用来数据抽取转换加载(ETL). Hive定义了简单的类SQL查询语句,称为HQL. Hive是SQL解析引擎,它将SQL语句转移成M/R Job,然后在Hadoop上执行. Hive的表其实就是HDFS的目录,Hive的数据对应相应目录下的文件.  Hive使用场景:非实时的海量数据分析/挖掘/建模 Hive本质是将SQL转换为MapReduce程序 那我就说哈本质过程,掌握本质

Hive.Spark SQL.Impala比较        Hive.Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案,但又各有特点.前面已经讨论了Hive和Impala,本节先介绍一下SparkSQL,然后从功能.架构.使用场景几个角度比较这三款产品的异同,最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告.1. Spark SQL简介        Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块.与其

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

转自:http://blog.csdn.net/ningguixin/article/details/12852051 有一张很大的表:TRLOG该表大概有2T左右TRLOG:CREATE TABLE TRLOG(PLATFORM string,USER_ID int,CLICK_TIME string,CLICK_URL string)row format delimitedfields terminated by '\t'; 数据:PLATFORM USER_ID CLICK_TIME CL

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(

1.安装配置sentry 详细步骤见上一篇安装配置sentry 2.配置hive 2.1 Hive-server2集成Sentry 在 /etc/hive/conf/hive-site.xml中添加: <property> <name>hive.security.authorization.task.factory</name> <value>org.apache.sentry.binding.hive.SentryHiveAuthorizationTask

在将数据从Mysql 等其他关系型数据库 抽取到Hive 表中时,需要同步mysql表中的注释,以下脚本可以生成hive表字段注释修改语句. 注:其他关系型数据库如:oracle 可以通过相同的思路,读取元数据,修改脚本语法实现. 使用: 在mysql元数据库:information_schema 中执行以下语句 SELECT CONCAT('alter table ', TABLE_NAME, ' CHANGE COLUMN ', COLUMN_NAME, ' ', COLUMN_NAME,

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

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ETL构建数据仓库的思考 背景:公司的数据仓库建设项目启动在即,所谓万事开头难,如何在我们数仓建设规划的前期做好业务数据准备和系统建设规划是我们需要思考的问题,这里根据之前的自己参与过的公司ODS系统运维.数据仓库项目建设和运维方面参与过的一些实际工作经验,并结合一定的数仓建设的理论知识,来简要介绍一下关于数据建设环节中ETL部分的基本知识,并谈一些自己的想法和思考,希望能给大家一些启发和帮助. 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

本文转载自:http://www.cnblogs.com/evencao/archive/2013/06/14/3135529.html ETL在数据仓库中具有以下的几个特点: 数据流动具有周期性: 因为数据仓库中的数据量巨大,一般采用成熟的ETL工具去完成抽取.转换.加载,以降低设计开发的和维护的复杂度,使设计开发人员有更多的时间去专注于业务转化规则. ETL是数据抽取.转换.加载的简写.它的一般过程是将数据源抽取出来,中间经过数据的清洗.转换,最后加载到目标表中.ETL的过程一般是批量的.

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