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    数据分析小结:使用流计算 Oceanus(Flink) SQL 作业进行数据类型转换

    在这个数据爆炸的时代,企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备,从而缩短整个数据分析的周期,让数据更有时效性,增加数据的价值,就变得尤为重要。 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(即 ETL 过程),则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能,使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python,一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视,如果读者已经非常熟悉 SQL,采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择,比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具,便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图,广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单,可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。

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