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…

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,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述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.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,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去. 信息是现代企业的重要资源,是企业运用科学管理.决策分析的基础.目前,大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的…

一.引言 基于Hive+Hadoop模式构建数据仓库,是大数据时代的一个不错的选择,本文以郑商所每日交易行情数据为案例,探讨数据Hive数据导入的操作实例. 二.源数据-每日行情数据 三.建表脚本 CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_day_detail( id STRING, lastday FLOAT, today FLOAT, highest FLOAT, lowest FLOAT, today_end FLOAT, today_jisuan FLOAT, updow…

杀手级特性 今年Power BI的几大杀手级特性的GA,可以让其构建完整的数据仓库/数据湖和BI分析一站式方案. Power BI Premium Per User-超低的价格 Large datasets in Power BI Premium-内置完整的SSAS引擎 Dataflows and Azure Data Lake Gen 2-与Azure数据湖集成,数据共享 XMLA endpoint-开放编程接口和第三方工具接入 DirectQuery for Power BI dataset…

本周项目上用到了kettle并且需要做任务调度,听老师说用kettle自带的调度不大稳定于是便baidu了下,参照这篇文章完成了通过kitchen的调度,简单说就是通过windows的计划任务来调用.bat的批处理文件来开始kettle作业. 转自:http://hi.baidu.com/phplinuxmysql/item/f5885685d2397b1cc31627e6 先普及一点知识 Kettle是一个开源的ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载…

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…

但是,在实施数据集成的过程中,由于不同用户提供的数据可能来自不同的途径,其数据内容.数据格式和数据质量千差万别,有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等棘手问题,严重阻碍了数据在各部门和各应用系统中的流动与共享.因此,如何对数据进行有效的集成管理已成为增强企业商业竞争力的必然选择. 数据仓库的自动ETL研究 下载PDF阅读器 数据仓库的建设是为了能支持决策分析.数据质量是数据仓库项目的生命线所在,也关系到数据分析.数据挖掘的质量.在进行决策分析或数据挖掘时,需要全面.正确地集成数…

这个是Ralph kimball ETL的书籍,其中第10章主要讲如何管理数据仓库团队,ETL团队是属于数据仓库团队的:第一章和第二章是概况性的介绍,强烈建议大家都看下1/2/10章,对于大家形成对数据仓库和ETL共同的认识. 下面和大家分享下一些观点,英文的都是从Ralph kimball的书里面摘抄下来的,大家可以到书中对应章节看更详细的介绍,中文截图来自互联网.希望对大家形成common knowledge有帮助. ETL团队必须和业务需求结合在一起: 2. ETL团队的角色包括数据仓库架…

本文转载自:http://www.cnblogs.com/evencao/p/3140487.html ETL是数据抽取(Extract).转换(Transform).加载(Load)的简写,是构建数据仓库最重要的一步. 1.抽取 抽取时元数据进入到数据仓库的第一步.因为每个业务系统数据的质量不相同,所以需要对每个数据源建立不同的抽取程序. 抽取的主要功能: 提供数据匹配器的功能:这样使得程序可以与多种业务数据源相连接. 提供标准化的功能:抽取最重要的一个功能就是对数据类型的标准化,将业务数据和…

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.…

每次面试,互联网的面试官,经常问我有没有用过ETL,每次我都懵逼,说没用过,觉得是多么高大上的东东,数据仓储 今天查了一下,我晕,自己天天用的Kettle就是最典型的ETL, 可以实现不同数据库之间的数据抽取,转换,只需要你有相应的数据库driver即可 查了一下资料记录一下: ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述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.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不…

ETL简介 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是数据抽取(Extract).清洗(Cleaning).转换(Transform).装载(Load)的过程.是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,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去. 目前,ETL工具的典型代表有:Informatica.Dat…

在做项目时是不是时常让客户有这样的困扰: 1.开发时间太长 2.花费太多 3.需要太多资源 4.集成多个事务系统数据总是需要大量人力成本 5.找不到合适的技能和经验的人 6.一旦建立,数据仓库无法足够迅速地应对变化 7.一直达不到客户的期望 8.业务人员很难获得数据仓库的数据 9.传统构建数据仓库费用极其可怕地保持运行后建立架构和设计不足,缺乏项目文档和团队支持 10.数据仓库有太多太复杂的工具和技术,不好分辨那个工具是实用的 11.构建数据仓库一直以来是一个高风险的任务 选择ETL工具的维度有…

上周因为在处理很多数据源集成的事情一直没有更新系列文章,在这周后开始规律更新.在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素,在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具. 一.什么是ETL? 构建数据仓库的核心是建模,在数据仓库的构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线.从数据源中抽取数据,然后对这些数据进行转化,最终加载到目标数据库或者数据仓库中去,这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Transform,Load). 通常数…

在本书中,你将学习到以下内容: 规划&设计你的ETL系统 从多种可能的架构中选出最合适的 对实施过程进行管理 管理日常的操作 为ETL过程建立开发/测试/生产环境 理解不同的后台数据结构,包括平面文件.规范化框架.XML框架和星型连接(维度)框架 分析和抽取源数据 创建完整的数据清洗子系统 将数据结构化为维度框架,以便更有效提交给最终用户.商务智能工具.数据挖掘工具.OLAP立方体和分析应用系统 使用同一种技术将数据有效地提交到高度集中的或分布的数据仓库 调整个ETL过程使…

一.前言 公司实用Hadoop构建数据仓库,期间不可避免的实用HiveSql,在Etl过程中,速度成了避无可避的问题.本人有过几个数据表关联跑1个小时的经历,你可能觉得无所谓,可是多次Etl就要多个小时,非常浪费时间,所以HiveSql优化不可避免. 注:本文只是从sql层面介绍一下日常需要注意的点,不涉及Hadoop.MapReduce等层面,关于Hive的编译过程,请参考文章:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html 二.准备数据…

数据集成是把不同来源.格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享,是企业商务智能.数据仓库系统的重要组成部分.ETL是企业数据集成的概念出发,简要分析了当前ETL中用到的一些基本技术,为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供一些参考. 1.ETL简介 随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作.但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动.企业应用集成(EAI,…

转自:http://blog.csdn.net/leosoft/article/details/4279536 ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取.转换和加载. 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中,成为联机分析处理.数据挖掘的基础. ETL是数据仓库中的非常重要的一环.它是承前启后的必要的一步.相对于关系数据库,数据仓库技术没有严格…

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…

数据集成是把不同来源.格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全 面的数据共享,是企业商务智能.数据仓库系统的重要组成部分.ETL是企业数据集成的概念出发,简要分析了当前ETL中用到的 一些基本技术,为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供一些参考. 1.ETL简介 随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外 部业务的处理和管理工作.但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动.企业应用集成 (…

集团公司(嵌入ETL工具)财务报表系统解决方案 一.项目背景: 某集团公司是一家拥有100多家子公司的大型集团公司,旗下子公司涉及各行各业,包括:金矿.铜矿.房产.化纤等.由于子公司在业务上的差异,子公司的财务报表也存在很多不同之处.因此,各个子公司需要根据自己的情况,制作符合自己个性化需求的报表模版,然后再部署到集团服务器进行统一管理. 集团使用的是SAP,所有子公司正是因这个系统而产生大量数据且这些数据保存在一起.此外,各子公司也有一些自己的系统,所以各自也会产生一些数据. 出于数据安全等因…

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…

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…

1. What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team? 什么是逻辑数据映射?它对ETL项目组的作用是什么? 答:逻辑数据映射(Logical Data Map)用来描述源系统的数据定义.目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档,通常以表格或Excel的格式保存如下的信息: 目标表名: 目标列名: 目标表类型:注明是事实表.维度表或支架维度表. SCD类型:对于维度表…

1.1    准备区运用 a.在构建数据仓库时,数据源位于一服务器上,数据仓库在另一服务器端,数据源Server端访问频繁,并且数据量大,需要不断更新, b.建立准备区数据库: >将数据抽取到准备区中, >基于准备区中的数据进行处理, 这样处理的好处是防止了在原OLTP系统中中频繁访问,进行数据运算或排序等操作.例如我们可以按照天将数据抽取到准备区中,基于数据准备区,我们将进行数据的转换,整合,将不同数据源的数据进行一致性处理.数据准备区中将存在原始抽取表,一些转换中间表和临时表以及ETL日志…

1. What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team? 什么是逻辑数据映射?它对ETL项目组的作用是什么? 答:逻辑数据映射(Logical Data Map)用来描述源系统的数据定义.目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档,通常以表格或Excel的格式保存如下的信息: 目标表名: 目标列名: 目标表类型:注明是事实表.维度表或支架维度表. SCD类型:对于维度表…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取…

ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述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.ETL 是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,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去.我们在下方列出了7款开源的ETL工具,并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程,因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程. 作者:佚名来源:开源中国|2017-02-1…