sql server 内置ETL工具学习 常用的导入方式:bcp, BULK INSERT,OPENROWSET和 SSIS. BCP BCP全称BULK COPY PROGRAM 有以下特点: 命令行工具 导出为文本文件 在异构数据库之间迁移 数据时,这个一个比较通用的方法,因为基本上所有的数据库都支持文本文件. 命令参考文档@MSDN 导出一张表 导出数据文件 bcp AdventureWorks2012.HumanResources.Employee OUT d:\dump\Employe…

ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少,这里我介绍一个我在工作中使用了3年左右的ETL工具Kettle,本着好东西不独享的想法,跟大家分享碰撞交流一下!在使用中我感觉这个工具真的很强大,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以工作流的形式流转,在做一些简单或复杂的数据抽取.质量检测.数据清洗.数据转换.数据过滤等方面有着比较稳定的表现,…

1,Kettle跨平台使用.    例如:在AIX下(AIX是IBM商用UNIX操作系统,此处在LINUX/UNIX同样适用),运行Kettle的相关步骤如下:    1)进入到Kettle部署的路径    2)执行 chmod *.sh,将所有shell文件添加可执行权限    3)在Kettle路径下,如果要执行transformation,就运行./pan.sh -file=?.ktr -debug=debug -log=log.log    其中.-file说明你要运行的transfor…

本文转载自:http://blog.csdn.net/u013412535/article/details/43462537 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一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库.   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…

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi…

DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具,实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换,由淘宝数据平台部门完成. DataX插件分为Reader和Writer两类.Reader负责从数据源端读取数据到Storage(交换空间),Writer负责将Storage中的数据写入到数据目的端.Storage可以适配不同种类的Reader和Writer,从而实现数据同步. 目前DataX版本已经提供的Reader插件如下: 1.…

一.Sqoop主要特点: 1.可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs,hive,hbase等hadoop组件中,也可以将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中: 2.sqoop在导入导出数据时,充分采用了map-reduce计算框架(默认map数为4),根据输入条件生成一个map-reduce作业(只有map,没有reduce),在hadoop集群中运行.采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作,熟读比单节点运行多个并行效率高,同时提供了良好的并发性…

ETL(extract, transform and load)产品乍看起来似乎并不起眼,单就此项技术本身而言,几乎也没什么特别深奥之处,但是在实际项目中,却常常在这个环节耗费太多的人力,而在后续的维护工作中,更是往往让人伤透脑筋.之所以出现这种状况,恰恰与项目初期没有正确估计ETL工作.没有认真考虑其工具支撑有很大关系. 做ETL产品的选型,仍然需要从以前说的四点(即成本.人员经验.案例和技术支持)来考量.在此,主要列举三种主流ETL产品:Ascential公司的Datastage.Infor…

企业信息化建设过程中,业务系统各自为政.相互独立造成的"数据孤岛"现象尤为普遍,业务不集成.流程不互通.数据不共享--.这给企业进行数据的分析利用.报表开发等带来了巨大困难.在此情况下,数据仓库的建设就显得必不可少了,将相互分离的业务系统的数据源整合在一起,建立一个统一的数据采集.处理.存储.分发.共享中心,实现企业全局数据的系统化运作管理,为DSS(决策支持系统).BI(商务智能).经营分析系统等深度开发应用奠定基础,挖掘数据价值. 在企业搭建数据仓库的过程中,有一个核心环节--ET…

ETL是EXTRACT(抽取).TRANSFORM(转换).LOAD(加载)的简称,实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址,是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块.当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等.这里我们聊聊kettle的学习吧(如果你有一定的kettle使用,推荐看看Pentaho Kettle解决方案,这里用kettle实践kimball的数据仓库理论.). 内…