传统的ETL通常采用批处理的方式,一般来说是每天的夜间进行,当天的数据要到第二天才可以获得.随着数据仓库技术的逐步成熟,企业对数据仓库时间延迟的要求更高,希望达到零延迟,也就出现了实时ETL. 实时ETL指的是将业务数据源中产生的数据实时地抽取加载到数据仓库,为数据挖掘系统.OLAP联机分析处理.商务智能软件等提供更加有效的数据支持. 实时ETL的目标是在业务系统的数据发生变化后,以最少的延误保持数据仓库更新. 实时ETL常用的解决方案: 微批处理(MIcroBatch ETL).企业应用集成(…

转载:http://mp.weixin.qq.com/s/xCSdkQo1XMQwU91lch29Uw Apache Flume介绍: Apache Flume是一个Apache的开源项目,是一个分布的.可靠的软件系统,主要目的是从大量的分散的数据源中收集.汇聚以及迁移大规模的日志数据,最后存储到一个集中式的数据系统中. Apache Flume是由运行在不同主机系统的软件进程组成,一个主机的软件进程叫agent, 1个agent由source.channel.以及sink组成:Source负责…

上一个十年,以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼,各种数据平台.数据湖.数据中台等产品和解决方案层出不穷,这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据,并对这些离线数据进行分析洞察,来达到辅助决策或者辅助营销的目的,像传统的 BI 报表.数据大屏.标签画像等等. 但企业中除了这样的分析型业务(OLAP),还同时存在对数据实时性要求更高的交互型业务场景(OLTP 或 Operational Applications),例如电商行业常见的统一商品或订单查询.金融行业的实时风控.服务行业的客户…

 从努力到选择  从实现到设计 从部分到整体 以下是我对DW design的一些想法 下次使用C#来实现一下   ETL中Source 的信息       数据提供形式:DB(ORACLE SQLSERVER VERTICA ...) FLAT FILE (EXCEL , CSV, TXT...)      源系统 db:host port databasename  flat file:  share folder path      数据更新周期:dayly weekly monthly  …

第一部分:开始 1         ETL入门 1.1   OLTP和数据仓库对比 1.2   ETL是什么 1.2.1          ETL解决方案的演化过程 1.2.2          ETL基本构成 1.3   ETL.ELT和EII 1.3.1          ETL 1.3.2          EII:虚拟数据整合 1.4   数据整合面临的挑战 1.4.1          方法论:敏捷BI 1.4.2          ETL设计 1.4.3          获取数据…

ETL是将业务系统的数据经过抽取.清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散.零乱.标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据. ETL是BI项目重要的一个环节. 通常情况下,在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败. 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的时候我们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(Operational Data Store,操作型数据存储)…

ETL的考虑        做数据仓库系统,ETL是关键的一环.说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具.回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移.转换的工作倒还真的不少.但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access.DTS或是自己编个小程序搞定.可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了.究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E.T.L分别代表抽取.转换和装载.     其实ETL过程就是数…

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…

ETL讲解(很详细!!!) ETL是将业务系统的数据经过抽取.清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散.零乱.标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据. ETL是BI项目重要的一个环节. 通常情况下,在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败. 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的时候我们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(Operational Data…

ETL是将业务系统的数据经过抽取.清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散.零乱.标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据. ETL是BI项目重要的一个环节. 通常情况下,在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败. 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的时候我们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(Operational Data Store,操作型数据存储)…