运用ETL工具，实现慧穗云数据管理

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为什么建立数据仓库需要使用ETL工具？

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…

客户视角：Oracle ETL工具ODI

客户视角:Oracle ETL工具ODI 数据集成已成为企业在追求市场份额中的关键技术组件,与依靠手工编码的方式不同,越来越多的企业选择完整的数据集成解决方案来支持其IT战略,从大数据分析到云平台的集成.Dao Research最近进行的一项研究,比较全球领先的几个数据集成解决方案之间的差异,及这些产品技术对现实企业的影响.他们采访了IBM,Informatica的,和甲骨文的客户.此外,他们也阅读了来自这三个供应商的公开可用的解决方案文档.该研究发现,甲骨文在数据集成领域具有某些方面的领先地位…

【转】阿里出品的ETL工具dataX初体验

原文链接:https://www.imooc.com/article/15640 来源:慕课网我的毕设选择了大数据方向的题目.大数据的第一步就是要拿到足够的数据源.现实情况中我们需要的数据源分布在不同的业务系统中,而这些系统往往是异构的,而且我们的分析过程不能影响原有业务系统的运行.为了把不同的数据归集起来,我开始了解和接触ETL.本篇介绍阿里的开源ETL工具dataX.ETL&&常用工具 ETL,是英文 Extract-Transform-Load…

几款开源的ETL工具及ELT初探

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…

六种主流ETL 工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica，Datax ，Oracle Goldengate)

六种主流ETL 工具的比较(DataPipeline,Kettle,Talend,Informatica,Datax ,Oracle Goldengate) 比较维度\产品 DataPipeline kettle Oracle Goldengate informatica talend DataX 设计及架构适用场景主要用于各类数据融合.数据交换场景,专为超大数据量.高度复杂的数据链路设计的灵活.可扩展的数据交换平台面向数据仓库建模传统ETL工具主要用于数据备份.容灾面向数据仓库建模…

etl工具

ETL 工具下载全集包括 Informatica Datastage Cognos( 持续更新) Datastage 8.0 BT种子下载:http://files.cnblogs.com/taven/Datastage_8.0.rar Informatica PowerCenter 8.6.0 for Win 32Bit BT种子下载:http://files.cnblogs.com/taven/Informatica_PowerCenter_8.6.0_for_Win_32Bit.ra…

etl学习系列1——etl工具安装

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,…