我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。 核心技术 架构挑战： 1. 对现有数据库管理技术的挑战。 2....大数据技术之数据采集ETL： 这里不过多的说数据采集的过程，可以简单的理解：有数据库就会有数据。 这里我们更关注数据的ETL过程，而ETL前期的过程，只需要了解其基本范畴就OK。...在数据挖掘的范畴了，数据清洗的前期过程，可简单的认为就是ETL的过程。ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今，其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程，日后如有涉及，在细分。...ETL是构建数据仓库的重要的一环，用户从数据源抽取所需的数据，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。其定义域来源也不下于十几年，技术发展也应相当成熟。...导致上面的原因，往往是在项目初期没有正确的估计ETL的工作，没有认真的考虑其与工具支撑有很大的关系。 在做ETL产品选型的时候，任然必不可少的要面临四点（成本、人员经验、案例和技术支持）来考量。
二、根本区别 1、E T L技术—即ETL方法原理，是在数据仓库技术发展中日趋成熟的。...到现在，大家常说的ETL技术已经远远超越出了这E、T、L这三部分的范畴，不再是简单地将数据从一个地方抽出进行转换再装载到另外一个地方这种概念了。...时下大家说得最多的名词是过去的数据整合平台、数据转换平台、数据交换池，到数据仓库、数据集成、数据中心，再到当下新名称数据中台、数据治理、数据融合等等，这些概念里统统都涵盖有ETL技术，都已经是E-T-L...3、ETL产品—与ETL技术、ETL工具对比，产品中最大区别不仅有成熟物品还有服务。...所以必须满足以下三要素，方可称之为ETL产品：包含有： ①一套成熟 数据集成工具 ②一套成熟 数据集成实施方法 ③一支足够强有力的 执行技术团队 三、诞生时间、缘由、过程 ETL技术： 跟随数据库诞生而诞生
紧接上篇【rainbowzhou 面试3/101】技术提问，上篇从整体到局部，介绍了一下大数据存储以及测试人员如何进行测试的内容；本篇将介绍大数据处理以及处理过程中的测试方法，希望对大家有所帮助。...什么是ETL？ETL测试怎么做？ ETL(Extracting-Transfroming-Loading)是指从任何外部系统提取、转换、加载数据到目标地，这是数据集成过程的三大基本步骤。...ETL测试即对从源数据到目标地转换过程中的数据进行检查，跟踪整个ETL过程的效率和速度，尤其是业务逻辑转换的实现验证与数据质量的检查是重中之重！...离线处理场景及测试要点 离线处理ETL过程主要集中在离线数据仓库。因此针对不同数仓层级，测试的重点也不相同。...以上讲述了ETL常见的两种测试场景，以及离线及实时处理的测试点，从测试的角度说明了对离线及实时处理的过程应如何展开测试。
传统 ETL 与反向 ETL 传统ETL 反向ETL 提取：从各种操作源系统(如数据库、CRM、ERP等)提取数据。 从已经在数据仓库或数据湖中的数据开始(通常是在清理转换和丰富之后)。...与传统的 ETL 不同，在传统 ETL 中，数据从源系统中提取、转换并加载到数据仓库中，而反向 ETL 的运行方式不同。它从数据仓库或数据湖中已存在的转换数据开始。...反向 ETL 的主要目标是利用来自数据仓库的见解来更新或增强这些操作系统。 为什么要反向 ETL？...反向 ETL 的应用 反向 ETL 不仅仅是一个花哨的概念，它还具有可以改变业务运营的实际应用。以下是三个有效的用例： 1....来源丨公众号：大数据技术体系 免责声明：本公众号所发布的文章为本公众号原创，或者是在网络搜索到的优秀文章进行的编辑整理，文章版权归原作者所有，仅供读者朋友们学习、参考。
于是，企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的关键，其中的数据处理在大数据的生态中始终处于不可缺少的地位，因为数据处理的时效性，准确性直接影响数据的分析与挖掘，分析的最终结果影响业务的营销与收入...---- 三、ETL的流程 ETL如同它代表的三个英文单词，涉及三个独立的过程：抽取、转换和加载。工作流程往往作为一个正在进行的过程来实现，各模块可灵活进行组合，形成ETL处理流程。...在ETL架构中，数据的流向是从源数据流到ETL工具，ETL工具是一个单独的数据处理引擎，一般会在单独的硬件服务器上，实现所有数据转化的工作，然后将数据加载到目标数据仓库中。...---- 4、ETL日志与警告发送 （1）ETL日志 记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况，如果出错了，出错在那里。...如果使用ETL工具，工具会自动产生一些日志，这一类日志也可以作为ETL日志的一部分。
相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。...数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步...于是，企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。如何正确选择ETL工具？如何正确应用ETL？ ...实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。...ETL体系结构 下图为ETL体系结构，它体现了主流ETL产品框架的主要组成部分。
这种 join 方式需要去保留两个流的状态，持续性地保留并且不会去做清除。两边的数据对于对方的流都是所有可见的，所以数据就需要持续性的存在state里面，那么 ...
过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。...本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。...在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。...ETL数据流应当根据基本维度建立一致性子维度，而不是独立于基本维度，以确保一致性。本节中将准备两个特定子维度，月份维度与Pennsylvania州客户维度。...除了利用已有的日期维度数据生成月份维度，我们还可以一次性生成日期维度和月份维度数据，只需对“Kettle构建Hadoop ETL实践（四）：建立ETL示例模型（）”中图4-4的转换稍加修改，如图8-5所示
查询 七、小结 ---- 上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。...和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。...这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品发布事件来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。...本例中因为定期装载的是前一天的数据，所以这里的“晚于”指的是事务数据延迟两天及其以上才到达ETL系统。 必须对标准的ETL过程进行特殊修改以处理迟到的事实。...迟到的事实指的是到达ETL系统的时间晚于事务发生时间的度量数据。必须对标准的ETL过程进行特殊修改以处理迟到的事实。需要确定事务发生时间点的有效的维度代理键，还要调整后续事实行中的所有半可加度量。
ETL简介ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写。用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。...ETL重要性ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心。一般情况下,ETL会花费整个BI项目三分之一的时间，因此ETL设计得好坏直接影响BI项目的成败。...ETL工具有哪些datastage （收费） 最专业的ETL工具， 2005年被IBM收购，目前发展到11.7版本。...https://github.com/hw2499/etl-engine/releases) [etl-engine使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine...) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA%A6) [嵌入脚本开发
ETL绝不是三个单词直译这么简单，三个数据环节紧密连接构成体系庞大、技术复杂度的数据生态系统。...ETL有三个难题：一是，数据的集成效率是评估抽取能力的主要考点；二是，数据的高类聚低耦合的组织结构是转换的难点；三是，数据的信息化智能化是加载的终极目标。...四，数据角色来自ETL分工 围绕ETL 的不同阶段，工程师按岗位分工也是不同的。
因此，输入数据仓库的数据通常是当前层次树的时间点快照，这就需要由ETL过程来确定发生了哪些变化，以便正确记录历史信息。为了检测出过时的父—子关系，必须通过孩子键进行查询，然后将父亲作为结果返回。...五、退化维度 本节讨论一种称为退化维度的技术，该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。...在开发ETL系统时，ETL开发小组可以向业务用户询问有关忽略这些标志的必要问题，如果它们是微不足道的。但是这样的方案通常立即就被否决了，因为有人偶尔还需要它们。...处理这些新增的维度表和外键需要大量修改数据装载脚本，还会增加出错的机会，同时会给ETL的开发、维护、测试过程带来很大的工作量。...下面以销售订单为例，说明分段维度的实现技术。
（七）定期自动执行ETL作业 （八）维度表技术（增加列、维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度） （九）事实表技术（周期快照、累计维度、无事实的事实表、迟到的事实...在许多数据仓库中，抽取过程不含任何变化数据捕获技术。...数据转换通常是最复杂的部分，也是ETL开发中用时最长的一步。数据转换的范围极广，从单纯的数据类型转化到极为复杂的数据清洗技术。...不久之后，就在代码生成技术广泛应用之时，新的基于引擎架构的ETL工具出现了。新一代ETL工具可以执行几乎所有的数据处理流程，还可以将数据库连接和转换规则作为元数据存储起来。...它通过隐藏很多技术细节，使IT领域更接近于业务领域。 2.
record): for i in record: record[i]=str(record[i]).encode('utf-8') return record def etl_csv_to_es...es.indices.flush(index=[indexName]) return (True,count) #main if __name__ == "__main__": res,num = etl_csv_to_es
etl-engine支持对Hive的读取，并输出到以下目标数据源： 消息中间件（Kafka | RocketMQ）; 关系型数据库（ Oracle | MySQL | PostgreSQL | Sqlite...）; NoSQL（Elasticsearch | Redis）; 时序数据库（ InfluxDB | ClickHouse | Prometheus）; 文件（ Excel ）； etl-engine支持...参考资料 [免费下载](https://github.com/hw2499/etl-engine/releases) [etl-engine使用手册](https://github.com/hw2499.../etl-engine) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA...%A6) [嵌入脚本开发](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/%E5%B5%8C%E5%85%A5%E8%84%9A%E6%9C%AC%E5%BC%
核心技术架构挑战： 1、对现有数据库管理技术的挑战。...ETL 这里也不多涉及这方面的概念，在接下来的几篇文章中，会对下图中相关的部分（主要介绍PaaS模块中涉及的部分）以及上面提及的技术挑战和相关技术的介绍。...大数据技术之数据采集ETL： 这里不过多的说数据采集的过程，可以简单的理解：有数据库就会有数据。 这里我们更关注数据的ETL过程，而ETL前期的过程，只需要了解其基本范畴就OK。...在数据挖掘的范畴了，数据清洗的前期过程，可简单的认为就是ETL的过程。ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今，其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程，日后如有涉及，在细分。...导致上面的原因，往往是在项目初期没有正确的估计ETL的工作，没有认真的考虑其与工具支撑有很大的关系。 在做ETL产品选型的时候，任然必不可少的要面临四点（成本、人员经验、案例和技术支持）来考量。
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。...前两种方法各有优缺点，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽复杂的编码任务，提高速度，降低难度，但是欠缺灵活性。SQL的方法优点是灵活，提高ETL运行效率，但是编码复杂，对技术要求比较高。...ETL日志与警告发送 1、ETL日志，记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况，如果出错了，出错在那里。 ETL日志分为三类。...第三类日志是总体日志，只记录ETL开始时间，结束时间是否成功信息。 如果使用ETL工具，工具会自动产生一些日志，这一类日志也可以作为ETL日志的一部分。
东方通ETL开发实例 下面通过一个简单的“Oracle CDC增量抽取”实例，带大家感受一下TIETL的 开发思路和强大的数据处理能力。...功能需求： 同一数据库(localhost_etl)下,现有cdc_source和cdc_target两张表如下: 表cdc_source 表cdc_target 现表cdc_source的增量(增、删
工具应用 ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL…… 开源的工具有eclipse的etl插件:cloveretl...数据集成：快速实现ETL ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。...注意事项 为了能更好地实现ETL，笔者建议用户在实施ETL过程中应注意以下几点： 第一，如果条件允许，可利用数据中转区对运营数据进行预处理，保证集成与加载的高效性； 第二，如果ETL的过程是主动“拉取”...，这样才能快速实现ETL。...体系结构 下图为ETL体系结构 ，它体现了主流ETL产品框架的主要组成部分。ETL是指从源系统中提取数据，转换数据为一个标准的格式，并加载数据到目标数据存储区，通常是数据仓库。
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