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…

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…

摘要:数据的抽取.转换与加载(ETL)是数据整合的核心过程.在分析高校信息化建设现状基础上,以建立数字化校园.整合数据资源.实现数据共享为目标,提出以ETL为基础建立共享数据中心实现数据整合的方案.介绍了共享数据中心的结构,并研究了从业务系统到共享数据中心的ETL过程设计方法. 关键词:ETL:共享数据中心:DTS:同步 DOIDOI:10.11907/rjdk.143623 中图分类号:TP3-05 文献标识码:A 文章编号文章编号:16727800(2015)001001603 基金项目基金…

ETL概述 ETL(Extraction-Transformation-Loading)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(商业智能)项目重要的一个环节. 数据治理流程   数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程.它通常与计算机科学有关,并通过统计.在线分析处理.情报检索.机器学习.专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标.它…

第一讲:BI介质安装.BI基础知识讲解.BI方法论讲解.项目讲解                 1.BI基础知识讲解.BI方法论实施2.微软BI的介绍(数据仓库介绍.SSIS介绍.SSAS介绍.SSRS介绍)3.SQLSERVER数据库安装 和 天善底库导入 .Visual Studio 2008安装.PowerDesigner安装4.整个培训的内容.过程.案例以及注意事项等介绍 第二讲:数据仓库(SQLSERVER)                                      …

ETL流程概述及常用实现方法 http://blog.csdn.net/btkuangxp/article/details/48224187 目录(?)[-] 1抽取作业 1手工开发抽取作业时候的常用方法 11当数据源和DW为同一类数据库时 12当数据源和ODS为不同类型数据库时 2更新数据的时间和数量的问题 21实时抽取数据 22批量抽取数据 221常用实现 222根据下载时候对数据的筛选方式可以分为 2转换作业 1数据清洗 2数据转换 3加载作业 4流程控制 5常用商业ETL工具   ETL…

用来处理数据的 ETL 和 ELT 工具的概述 数据集成和数据管理技术已存在很长一段时间.提取.转换和加载(ETL)数据的工具已经改变了传统的数据库和数据仓库.现在,内存中转换 ETL 工具使得提取.加载.转换(ELT)和 ETL 变得更快.对于大数据来说,是否能够使用内置的 Hadoop 工具而不是使用传统的 ETL 工具来提取.加载和转换数据呢? 大多数 ETL 软件包需要自己的服务器.处理.数据库和许可,还需要专家在该特定的工具中安装.配置和开发它们,而且这些技能并非总是可以转移的.Mic…

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<SQL Server In-Memory OLTP Internals Overview>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn720242.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------------我是分割线---------------…

PowerDesigner 15 概述 数据结构数据库powerbuildersybasemicrosoftuml   目录(?)[+]   一. PowerDesigner 介绍 PowerDesigner 15是Sybase公司推出的一个集成了企业架构分析.UML(统一建模语言)和数据建模的CASE(计算机辅助软件工程)工具.它不仅可以用于系统设计和开发的不同阶段(即业务分析.概念模型设计.逻辑模型设计.物理模型设计以及面向对象开发阶段),而且可以满足管理.系统设计.开发等相关人员的使用.它…

Spring Cloud Data Flow 中的 ETL 影宸风洛 程序猿DD 今天 来源:SpringForAll社区 1 概述 Spring Cloud Data Flow是一个用于构建实时数据管道和批处理过程的云原生工具包. Spring Cloud Data Flow已准备好用于一系列数据处理用例,如简单的导入/导出,ETL处理,事件流和预测分析. 在本教程中,我们将学习使用流管道实时提取转换和加载(ETL)的示例,该管道从JDBC数据库中提取数据,将其转换为简单的POJO并将其加载到…

1.关于Apache Ignite Apache Ignite是一个以内存为中心的分布式数据库.缓存和处理平台,支持事务.分析以及流式负载,可以在PB级数据上享有内存级的性能.比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能,同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能.分布式内存中数据组织管理的功能. Apache Ignite允许用户将常用的热数据储存在内存中,它支持分片和复制两种方式,让开发者可以均匀地将数据分布式到整个集群的主机上.同时,Ignite还可支撑任何底层存储平台,不管是RDBMS.N…

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…

原创: 影宸风洛 SpringForAll社区 昨天 原文链接:https://www.baeldung.com/spring-cloud-data-flow-etl 作者:Norberto Ritzmann 译者:Emma 1 概述 Spring Cloud Data Flow是一个用于构建实时数据管道和批处理过程的云原生工具包. Spring Cloud Data Flow已准备好用于一系列数据处理用例,如简单的导入/导出,ETL处理,事件流和预测分析. 在本教程中,我们将学习使用流管道实时…

1.概述 本课程的视频教程地址:<项目整体概述> 本节给大家分享的主题如下图所示: 下面我开始为大家分享第二节的内容——<项目整体概述>,下面开始今天的分享内容. 2.内容 从本节开始,我们将进入到Hadoop项目的整体概述一节学习,本节课程为大家介绍的主要知识点有一下内容,如下图所示: 下面,我们首先来看看项目的整体流程,其流程如下图所示: 项目流程可以分为4个模块,他们分别是数据收集,集群存储,分析计算和结果处理. 下面我分别为大家讲解这4个模块的作用. 我们知道,在做统计时,…

转载自: http://blog.csdn.net/zhusongziye/article/details/78633934 概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库. 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 原始数据记录了企业日常事务,…

转载自: http://www.51testing.com/html/87/n-3722487.html 概述 商业信息和数据对于任何一个企业而言都是至关重要的.现在很多公司都投入了大量的人力.资金和时间对这些信息.数据进行分析和整理. 数据的分析和整理已经获得了巨大的潜在市场,因此为了使得这个过程更为简单,越来越多的软件供应商引入了ETL测试工具. 目前,有需要开源的ETL工具,供应商允许用户直接从他们的官方网站免费下载,但有可能升级到新版或企业版需要订阅付费. 所以我们需要根据企业的不同业务…

概述 hive 是一个包裹着 hdfs 的壳子,hive 通过 hql,将 sql 翻译成 MR ,进行数据查询. Hive是⼀个构建在Hadoop之上的数据仓库 hive的数据存在hdfs上,元信息放在metastore中,metastore也放在hdfs上 和传统的数据仓库⼀样,主要⽤来访问和管理数据,同样提供了类SQL查询语⾔ 和传统数据仓库不⼀样,可以处理超⼤规模的数据,可扩展性和容错性⾮常强 举个直观一点的例子,一个MapReduce程序,需要写很多代码,但是我们可以在hive上使用一…

概述 数据仓库:是一个面向主题的.集成的.不可更新的.随时间不变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理. 数据仓库的结构和建立过程: 数据源 数据存储及管理 ETL Extract 提取 Transform 转换 Load 装载 数据仓库引擎 前端展示 数据查询 数据报表 数据分析 1)产生背景 MapReduce编程的不便性 HDFS上的文件缺少schema 2)是什么 The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates rea…

一.概述 Sqoop是一个在结构化数据和Hadoop之间进行批量数据迁移的工具,结构化数据可以是Mysql.Oracle等RDBMS. Sqoop底层用MapReduce程序实现抽取.转换.加载,MapReduce天生的特性保证了并行化和高容错率,而且 相比Kettle等传统ETL工具,任务跑在Hadoop集群上,减少了ETL服务器资源的使用情况.在特定场景下,抽取过程会有很大的性能提升.    如果要用Sqoop,必须正确安装并配置Hadoop,因依赖于本地的hadoop环境启动MR程序:my…

一.概述. MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型.Hadoop能够执行由各种语言编写的MapReuce程序.MapReduce分为Map部分和Reduce部分. 二.MapReduce的机制 MapReduce分为几大过程input.Mapper.shufle.reduce.output 1.input阶段是指将原始文件复制到HDFS中. 2.通过Mapper来处理成目标所须要的key-value形式然后进行排序,Map相当于把源数据进行整理成目标数据所须要的数据材料.把多余的数据去…

概述: 是什么?Oracle GoldenGate 提供异构环境间事务数据的实时.低影响的捕获.路由.转换和交付. 非侵入: 不建触发器,不建中间表,无需增量标记或时间戳字段 不在源表上进行数据查询 低影响: 直接部署和运行在源端数据服务器时,CPU使用率<3%,内存和网络带宽要求极低 高实时: 单条数据同步链路可以持续维持>160GB/小时的数据库日志处理能力,同步延迟在10秒之内 异构的源和目标: 广泛支持异构硬件平台和操作系统下的多种不同数据库类型及版本,包括文件和消息队列 可靠性和事务…

很多人一个误区,Spark SQL重点不是在SQL啊,而是在结构化数据处理! Spark SQL结构化数据处理 概要: 01 Spark SQL概述 02 Spark SQL基本原理 03 Spark SQL编程 04 分布式SQL引擎 05 用户自定义函数 06 性能调优   Spark SQL概述 Spark SQL是什么? Spark SQL is a Spark module for structured data processing 特别注意:.3.0 及后续版本中,SchemaRD…

impala 概述 什么是Impala? Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎. 它是一个用C ++和Java编写的开源软件. 与其他Hadoop的SQL引擎相比,它提供了高性能和低延迟. 换句话说,Impala是性能最高的SQL引擎(提供类似RDBMS的体验),它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法. 为什么选择Impala? Impala通过使用标准组件(如HDFS,HBase,Metastore,YARN和…

1 hadoop概述 1.1 为什么会有大数据处理 传统模式已经满足不了大数据的增长 1)存储问题 传统数据库:存储亿级别的数据,需要高性能的服务器:并且解决不了本质问题:只能存结构化数据 大数据存储:通过分布式存储,将数据存到一台机器的同时,还可以备份到其他机器上,这样当某台机器挂掉了或磁盘坏掉了,在其他机器上可以拿到该数据,数据不会丢失(可备份) 磁盘不够挂磁盘,机器不够加机器(可横行扩展)   2)分析数据问题 传统数据库: 当数据库存储亿级别的数据后,查询效率也下降的很快,查询不能秒级返…

概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库. 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息.财务信息,员工相关记录等等. 这些数据可以用于汇报.分析.挖掘.数据质量.交互.预测分析等等 什么是数据…

摘要: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,项目实践中有哪些技巧. 一.数据仓库的“心脏” 首先来谈谈数据模型.模型是现实世界特征的模拟和抽象,比如地图.建筑设计沙盘,飞机模型等等. 而数据模型DataModel是现实世界数据特征的抽象. 在数据仓库项目建设中,数据模型的建立具有重要的意义,客户的业务场景,流程规则,行业知识都体现在通过数据模型表现出来,在业务人员和技术人员之间搭建起来了一个沟通的桥梁,所以在国外一些数据仓库的文献中,把数据模型称之为数据仓库的心脏“TheHea…

第1章 状态化流处理概述 参考书籍 Stream Processing with Apache Flinkhttps://www.oreilly.com/library/view/stream-processing-with/9781491974285/ <基于Apache Flink的流处理>https://book.douban.com/subject/34912177/ 注:本文主要是针对<基于Apache Flink的流处理>的笔记 1-8章笔记下载地址 Apache Fl…

一.hive的安装 注意:安装hive的前提要安装好MySQL和Hadoop Hadoop安装:https://www.cnblogs.com/lmandcc/p/15306163.html MySQL的安装:https://www.cnblogs.com/lmandcc/p/15224657.html 安装hive首先需要启动Hadoop 1.解压hive的安装包 tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 修改下目录名称mv apache-hive-1.2.…

0x00 - 前言 我从去年就开始对AR(Augmented Reality)技术比较关注,但是去年AR行业一直处于偶尔发声的状态,丝毫没有其"异姓同名"的兄弟VR(Virtual Reality)火爆.至于MR(Mixed Reality)更像是Google Glass事情之后对AR的洗白.但是今年AR行业出了件大事,没错,别左右看了,说的就是你 —— Pokemon GO.暂且不讨论这款游戏是不是AR游戏,毕竟争议挺大,但是这款游戏着实是让AR火了一把.AR应用开发貌似也有了燎原之…