译自 How Data Integration Is Evolving Beyond ETL，作者 Guo Wei。 谈到数据集成，有些人可能想知道有什么可讨论的——这不就是 ETL 吗？...无论您是企业经理还是数据领域的专业人士，重新审视近期数据集成中的变化和未来趋势至关重要。 ETL 架构 数据领域的多数专家都熟悉 ETL 这个术语。...ETL 架构的优缺点如下： ETL 架构的优点： 数据一致性和质量 复杂数据源的集成 清晰的技术架构 业务规则的实施 ETL 架构的缺点： 缺乏实时处理 高昂的硬件成本 灵活度有限 维护成本 对非结构化数据的处理有限...总体而言，有四个明确的趋势： 在 ETL 演变为 EtLT 的趋势中，数据集成的重点已从传统的批处理转向实时数据收集和批流式集成数据集成。...ETL 集成：随着 ETL 周期的下降，大多数企业将逐渐从 Kettle、Informatica、Talend 等工具迁移到新兴的 EtLT 架构，从而支持批流式集成数据集成和更多新兴数据源。
BI工具通常难以直接处理来自这些不同源头的数据，而这正是ETL工具的强项。例如，ETLCloud、Kettle、Talend等能够无缝集成各种数据源，将其统一转换成BI系统能够处理的格式。...ETL的重要性：为BI提供高质量数据一个高效的ETL流程能够确保数据的准确性、时效性，并减少冗余。BI需要一个可靠的数据源来提供有意义的洞察，而这需要ETL来提前对数据进行整合和处理。...ETL如何增强BI的效果数据预处理ETL工具可以在BI分析之前预处理复杂的数据。...提供数据一致性企业通常有多个数据源，ETL的作用就是将这些数据源整合为一个一致的、规范的数据集。...结合ETL和BI的成功案例另一家金融机构则通过ETL来预处理数据，将来自多个银行系统的数据清洗、整合，最终生成准确的数据报表。
TapData 作为一家领先的数据集成产品提供商，深刻理解到数据处理框架——无论是 ETL（提取、转换、加载）还是 ELT（提取、加载、转换）——对企业在管理、分析及实现数据驱动决策过程中的重要性。...ETL，一种传统的数据处理模式，强调在数据被加载到目标系统之前进行转换。这种方法适用于那些需要高度精确数据清洗和转换的场景，但可能会延迟数据的可用性。...二、数据集成：ETL vs. ELT 关于 ETL 和 ELT 的博弈，我的感受是，性能和准确性总是无法同时获得满分。...ETL 与 ELT: T 好像很关键 在具体实施层面，有两个非常常用的词：ETL 和 ELT。...数据集成: E + 无状态/幂等的 T + L 回到我们的实践，ETL 指在数据集成过程中完成转换工作，ELT 指在数据入仓后在数仓中进行各种数据转换加工。那么，什么是我们认为的最佳实践呢？
作为Talend的客户成功架构师，我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。...这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么，它们是多么简单还是多么复杂，以及作为集成的一部分而移动的数据量。...您有一个Talend数据集成标准作业，它从Oracle OLTP数据库中读取数据，在tMap中进行转换，并将其加载到Netezza数据仓库中。...第二件事—吞吐量(读取/转换/写入数据的速率)—是比运行时间更准确的性能度量。我们的目标是减少运行时间，并通过在数据集成管道的每个阶段增加吞吐量来解决这个问题。...理想情况下，文件系统应该专门用于存储和管理数据集成任务的文件。在我的一次任务中，存储源文件的文件系统与邮件服务器备份共享—因此，当运行夜间邮件备份时，我们对文件系统的读取将显著减慢。
提纲： 数据采集：ETL 数据存储：关系数据库、NoSql、SQL等 数据管理：（基础架构支持）云存储、分布式文件系统 数据分析与挖掘：（结果展现）数据的可视化 本文章的目的，不是为了让大家对ETL的详细过程有彻底的了解...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。 概念： ETL（extract提取、transform转换、load加载）。...ETL负责将分散的、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中，成为联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据。...异常处理 在ETL的过程中，必不可少的要面临数据异常的问题，处理办法： 1. 将错误信息单独输出，继续执行ETL，错误数据修改后再单独加载。中断ETL，修改后重新执行ETL。原则：最大限度接收数据。
三、ETL+BI的构建过程在商业智能（BI）和数据仓库的构建过程中，ETL（抽取、转换、加载）技术是实现数据集成的关键步骤。以下是ETL过程的详细介绍：1....七、2024高质量ETL工具推荐选择合适的ETL工具是确保数据集成过程高效和可靠的关键。...以下是几款推荐的高质量ETL工具：ETLCloud：ETLCloud是一款企业级数据集成平台，提供强大的数据抽取、转换和加载功能，支持多源数据集成和实时数据同步，具备灵活的ETL数据开发和任务调度功能，...Talend：Talend是一个综合性的数据集成工具套件，提供ETL、数据质量和实时大数据集成功能，适用于多种数据集成场景。...选择合适的ETL工具，如ETLCloud，可以大大简化数据集成过程，提升数据处理效率和准确性，减少人为干预和成本。
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三个部分中，花费时间最长的是T(清洗、转换)的部分，一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW(Data Warehouse)中去。 ...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。
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。...它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取。按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗。得到符合要求的“干净”数据，并加载到数据仓库中进行存储。...这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。ETL重要性ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心。...kettle（免费）Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定，但学习及维护成本太高。...etl-engine （免费）用go语言实现的ETL工具，轻量级引擎、跨平台（windows，linux，unix，mac）、可嵌入go语言脚本并解析执行，方便集成到各种项目中参考资料 [资源下载](
---- 大数据ETL 系列文章简介 本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战...本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...系列文章： 1.大数据ETL实践探索（1）---- python 与oracle数据库导入导出 2.大数据ETL实践探索（2）---- python 与aws 交互 3.大数据ETL实践探索（3）...---- pyspark 之大数据ETL利器 4.大数据ETL实践探索（4）---- 之 搜索神器elastic search 5.使用python对数据库，云平台，oracle，aws，es导入导出实战...6.aws ec2 配置ftp----使用vsftp 7.浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在 系列文章
一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中...，集成的，数据仓库是面向主题的，是以 OLAP系统为分析目的。...在数据仓库构建中，ETL关系到整个项目的数据质量，所以马虎不得，必须将其摆到重要位置，将ETL这一 大厦根基筑牢。 五、ETL和SQL的区别与联系 如果ETL和SQL来说，肯定是SQL效率高的多。...但是双方各有优势，先说ETL，ETL主要面向的是建立数据仓库来使用的。ETL更偏向数据清洗，多数据源数据整合，获取增量，转换加载到数据仓库所使用的工具。...所以具体我们在什么时候使用ETL和SQL就很明显了，当我们需要多数据源整合建立数据仓库，并进行数据分析的时候，我们使用ETL。如果是固定单一数据库的数据层次处理，我们就使用SQL。
在下面的代码片段中，数据清洗代码被封装在了一些函数中，代码的目的十分直观。...columns ------ ''' df.drop(col_names_list, axis=1, inplace=True) return df 有时，并不是所有列的数据都对我们的数据分析工作有用...这种方法可以让你更清楚地知道哪些列有更多的缺失数据，帮助你决定接下来在数据清洗和数据分析工作中应该采取怎样的行动。...%f')) 在处理时间序列数据时，你可能会遇到字符串格式的时间戳列。...这意味着我们可能不得不将字符串格式的数据转换为根据我们的需求指定的日期「datetime」格式，以便使用这些数据进行有意义的分析和展示 ---- 最近看到的python 杰出的自学资料这个项目里面的例子基本都是开源领域的大咖写的
Hive是在Hadoop分布式文件系统上运行的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。 数据以表格的形式存储(与关系型数据库十分相似)。数据操作可以使用名为HiveQL的SQL接口来执行。...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
今天和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。 一、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： 1....将经过转换的数据载入至目标表的各维度与指标数据与对标数据进行对标验证其一致性 二、ETL测试场景和测试用例 1. 根据对应的映射文件验证"源"与"目标数据仓库"的表结构 2....验证从源数据多列合并而成的数据是正确的 . 验证仅仅根据客户要求对源数据进行了多列合并至目标表中 8. 日期验证是ETL开发过程中常用的数据，主要用于： ....不运行用户载入期望的数据 7. 性能的bug。达不到业务要求时间。 ETL测试与数据库测试的不同 1. 验证数据是否按照预期进行了移动主要验证数据是否遵循了设计预定的数据模式规则或标准 2....验证数据经过业务转换后是否满足预定的转换逻辑以及验证源和目标数据计算是否一致主要表的主、外键等约束是否正常 3. 验证ETL过程数据表的主外键关系是否保存验证没有冗余表，数据库最佳化 4.
所有的东西都是通过这个仓库运行的，ETL是数据集成的可靠工具，从源应用程序和系统中提取数据，将其加载到目标仓库中，并将其转换为可访问的形式。 但仅有ETL工具是不够的。...随着企业使用更多的数据系统，意味着需要更大的数据量和可访问性，IT团队需要处理ETL无法提供的复杂数据转换以及更多的复杂需求。...针对上文提到的需求，我们需要考虑以下场景： 复杂的业务逻辑和验证 B2B系统集成 实时集成 本文讨论了为什么ETL工具可能不足以满足这些业务需求，以及iPaaS集成解决方案如何解决这些复杂的需求。...iPaaS 解决方案 虽然 ETL 无法解决上述场景，但集成平台即服务 (iPaaS) 解决方案可以满足您和您的企业当下的数据需求。...知行之桥是一种轻量级、轻代码的iPaaS 应用程序，可让您执行复杂的实时集成并填补 ETL 功能的空白。 知行之桥提供了一个直观的拖放式工作流界面，让您无需编码即可快速构建应用程序集成流程。
摘要 对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。...常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。 通过分析，笔者个人建议优先DataX更优。...2.7 Datax和Kettle的对比 比较维度 产品 Kettle DataX 设计及架构 适用场景 面向数据仓库建模传统ETL工具 面向数据仓库建模传统ETL工具 支持数据源 多数关系型数据库 少数关系型数据库和大数据非关系型数据库...、Sqoop、StreamSets https://blog.csdn.net/xiaozm1223/article/details/89670460 （2）ETL学习总结（2）——ETL数据集成工具之...kettle、sqoop、datax、streamSets 比较 https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/104446610 （3）数据集成工具
为了消除这种情况，数据必须没有重复和错误，因为这样的数据不会产生预期的结果。这是数据集成很重要的地方。当数据转向可访问数据时，它使员工的工作变得更加容易，让他专注于有效的计划和预测。...这些工具通常称为ETL（提取，转换和加载）工具，Talend和Pentaho是两种这样的ETL工具，广泛用于各个行业。 在深入研究之前，让我们在这里了解基础知识。...以下是ETL工具实际含义的简单说明： 提取：通常从化合物数据库收集数据。'E'的功能是从源读取数据。 变换：与'E'相比，'T'功能相当具有挑战性，但并不复杂。...下面列出了Talend代码生成方法的优点 轻松部署（适用于独立Java应用程序） 节省时间 经济有效 任何人都同意这样一个事实，即实现ETL工具的整个目的是帮助实体利用数据集成来使用各种部署模型和基础架构来规划其策略...虽然Talend是一个开源数据集成工具，但如果他们利用其提供更多附加功能的订阅，则可以从该工具中获益更多。
操作说明 数据已经在 MySQL 中生成，接下来就开始进行数据仓库的搭建环节。首先最重要的，也是首要的流程便是 ETL。这个阶段，因为是对结构化数据进行抽取，所以直接使用 Sqoop 工具即可。...Sqoop 工具被安装到了 Node03 中，所以在 Node03 中编写脚本调用 Sqoop 进行数据抽取；而脚本化的编写也有助于之后的自动化执行。 操作流程 1....编写 Sqoop 数据导入脚本，对不同的表采用了较为不同的方法，脚本材料如下： cd /home/warehouse/shell vim sqoop_import.sh # 添加内容 #!...delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t" \ --query "$2"' and $CONDITIONS;' } # 数据量少
ETL开发 概述 ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。...分层的作用： 1.划分ETL阶段工作重心，便于管理 2.降低开发和维护成本 3.减少需求变化带来的冲击 4.便于数据问题跟踪 名词解释： ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市...抽取数据，STG层面向异构数据源，最好选择用ETL工具，一般ETL工具都支持多种数据源。STG层不做数据转换。...因为很多源系统都可能进行物理删除数据，即使有逻辑删除标记，但是也可以在后台人工删除数据。 抽取数据，ODS层从STG层抽取数据，在同一个数据平台上，可以采用ETL工具，也可以手工编码。...制定数据质量测量类型 提交数据质量测量结果表，通常异常数据处理策略有：中断处理；把拒绝记录放在错误时间表里；只做标记，数据继续处理 纠正数据分为四个优先级：必须在ETL处理；最好在ETL处理
etl 读写 elastic 同步数据 Elasticsearch是什么Elasticsearch一个基于Lucene的搜索服务器它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口对外开放...通过etl实现对elastic的读写操作Elasticsearch的部署和使用不在这里介绍，这里主要介绍如何通过etl engine对elastic进行读写访问。...下面我们给出一个样本，实现从index为es_db3中的 elastic 读取数据，写入到index为es_db4的elastic中elastic_to_elastic.grf 样本节点使用说明调用方式etl_engine.exe...-fileUrl elastic_to_elastic.grf 参考资料https://github.com/hw2499/etl-engine
大数据ETL说明（外） 原文地址：https://pusdn-dev.feishu.cn/docx/G4VddZVtSoJTcvxOHAccxk8Hnph 自动化一站式流程处理。...数据源是数据仓库和数据挖掘系统中数据的来源，对数据的质量和可靠性有直接的影响。...它是一个集成的、一致的、历史的、经过清洗的数据存储，可以帮助企业更好地理解其业务和客户，并做出更好的决策。...数据仓库的主要特点包括： 数据集成：数据仓库从各种不同的数据源中收集数据，并将其集成到一个统一的系统中。 数据清洗：数据仓库中的数据需要经过清洗和转换，以确保其质量和准确性。...元数据管理：元数据是关于数据的数据，包括数据的来源、格式、含义等。元数据管理是数据仓库中不可或缺的一部分，可以帮助用户更好地理解数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
