SciTech-BigDataAIML-ETL(Extract/Transform/Load): Airflow、Luigi、NiFi+Pandas 的深度整合指南

【SciTech-BigDataAIML-ETL(Extract/Transform/Load): Airflow、Luigi、NiFi+Pandas 的深度整合指南】的更多相关文章

Extract, Transform, Load

w https://en.wikipedia.org/wiki/Extract,_transform,_load…

ETL分别是“Extract”.“ Transform” .“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”.“转换”.“装载”,但我们日常往往简称其为数据抽取. ETL是BI/DW(商务智能/数据仓库)的核心和灵魂,按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤. ETL包含了三方面: “抽取”:将数据从各种原始的业务系统中读取出来,这是所有工作的前提. “转换”:按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换,使本来异构的数据格式能统一起…

从如何优化SQL入手，提高数据仓库的ETL效率

1 引言数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取.转换和装载到模型的过程,整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作,SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能. 目前,国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验,积累了大量可分析的业务数据,这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析,这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因. 2 优…

ETL优化（转载）

1.引言数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取.转换和装载到模型的过程,整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作,SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能. 目前,国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验,积累了大量可分析的业务数据,这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析,这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因. 2.优化的思路分析数据仓库ET…

ODS浅谈

ODS和DW 根据Bill.Inmon的定义,“数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的.随时间变化的,主要用于决策支持的数据库系统” : ODS (Operational Data Store)操作型数据存储,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“集成的.当前或接近当前的.不断变化的”数据,一般不保留数据的变动轨迹,是数据仓库体系结构中的一个可选部分: ODS DW 主要是和源系统表结构相同,表结构随着源系统变化面向主题的表模型,模型相对稳定一般只保留最新数据或较短时间…

HIve体系结构，hive的安装和mysql的安装，以及hive的一些简单使用

Hive体系结构: 是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构. 和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快. 数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量. 传统的数据仓库产品,依然有数据存储的瓶颈,那么在这个瓶颈下查询的速度慢了,那么就不适用了,我们的hadoop是处理海量数据的,所以我们可以在上面建立数据仓库.…

Oracle按不同时间分组统计

Oracle按不同时间分组统计 Oracle按不同时间分组统计的sql 如下表table1: 日期(exportDate) 数量(amount) -------------- ----------- 14-2月 -08 20 10-3月 -08 2 14-4月 -08 6 14-6月 -08 75 24-10月-09 23 14-11月-09 45 04-8月 -10 5 04-9月 -10 44 04-10月-10 88 注意:为了显示更直观,如下查询已皆按相应分组排序 1.按年份分组 sel…