数据抽取 使用ETL工具或自定义脚本从数据源中抽取数据。数据抽取可以通过全量抽取、增量抽取或实时抽取等方式进行。 数据转换 在抽取数据之后,需要对数据进行转换,以便将其转换为适合分析的形式。数据转换可以包括数据类型转换、数据清洗、数据格式化、数据聚合等。 数据清洗 在进行数据转换时,需要进行数据清洗,以去除重复...
抽取、加载、转换 C. 加载、抽取、转换 D. 加载、转换、抽取 相关知识点: 试题来源: 解析 A 【详解】 本题考查数据组织。在数据仓库的构建过程中,ETL过程指的是抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)的过程,即将数据从源系统抽取出来,经过必要的转换后加载到数据仓库中。故选A。反馈 收藏 ...
答:Kimball数据仓库构建办法中,ETL过程和老式实现办法有某些不同,重要分为四个阶段,分别是抽取(extract)、清洗(clean)、一致性解决(comform)和交付(delivery),简称为ECCD。 1)抽取阶段重要任务是: 读取源系统数据模型。 连接并访问源系统数据。 变化数据捕获。 抽取数据到数据准备区。 2)清洗阶段重要任务是: 清洗...
(1)全表比对方式:全表比对的方式是事先为ETL要抽取的表建立一个结构类似的临时表,该临时表记录源表主键以及根据所有字段的数据计算出来,每次进行数据抽取时,对源表和临时表进行的比对,如有不同,则对目标表进行Update 操作,如果目标表没有存在该主键值,表示该记录还没有,即对目标表进行Insert 操作。 优点:对已...
在ETL过程中,数据抽取是从源系统收集数据的关键步骤,在下列选项中,哪种方法最适合用于处理源系统变更数据捕获(CDC,Change Data Capture)? 答案 B 解析 答案:B. 抽取带有时间戳或序列号的更改记录解析:变更数据捕获(CDC)的目标是最小化从源系统到目标系统的数据传输量,并且只传输自上次加载以来发生改变的数据。因此...
大数据所涉及的技术很多,主要包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘四个环节。在数据采集阶段主要使用的技术是数据抽取工具 ETL。 (1)数据采集:ETL工具负责将分布的、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...
在ETL过程中,数据清洗(Data Cleansing)是一个关键步骤,它通常包括哪些活动? A. 检测和删除重复记录 B. 格式化数据以符合企业标准 C. 执行复杂的统
我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法:1、离线采集: 工具:ETL; 在数据仓库的语境下,ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中,需要针对具体的业务场景对数据进行治理,例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证...
百度试题 结果1 题目在ETL过程中,“抽取”阶段的主要任务是从源系统中提取数据,此阶段需要考虑数据源的多样性和复杂性。( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏
确保数据的质量,包括完整性、一致性和准确性。 3.数据预处理: 清洗数据,处理缺失值、异常值,转换数据格式,以及对数据进行归一化或标准化等操作。 4.特征工程: 识别和创建有助于提高模型性能的新特征。例如,可以从日期字段中提取星期几、月份等信息;根据历史销售趋势计算移动平均或增长率等。 5.探索性数据分析 (...