ETL技术是一种将数据从各种数据源中提取出来,进行转换和清洗,然后加载到目标数据仓库中的过程。这个过程中,提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)是三个核心步骤。 提取(Extract):在这个阶段,ETL系统会从各种数据源中提取数据。这些数据源可以是数据库、文件、Web页面等各种形式。比如,我们可以从公司的销售系统...
ELT 代表“提取、加载、转换”,它是另一种数据集成流程,且类似于对应的 ETL(“提取、转换、加载”)。此流程可将原始数据从源系统移动到目标资源(例如,数据仓库)中。 虽然与 ETL 类似,但 ELT 是一种截然不同的数据预处理方法,且直到最近随着向云环境的过渡才得以开始采用。 指南如何选择合适的 AI 基础模型 使用...
ETL 是一种耗时的批处理操作,通常用于创建需要较少更新的较小目标数据存储库,而其他数据集成方法 – 包括 ELT(提取、加载和转换)、变更数据捕获 (CDC) 和数据虚拟化 – 则用于集成越来越大且发生变更的数据或实时数据流。 过去,组织自己编写 ETL 代码。现在有许多开源和商用 ETL 工具和云服务可供选择。这些产品...
在数据转换中,提取、转换、加载(ETL)工具将转换和整合暂存区域中的原始数据,为目标数据仓库做好准备。数据转换阶段可能涉及以下类型的数据更改。 基本数据转换 基本转换通过消除错误、清空数据字段或简化数据来提高数据质量。这些转换的示例如下。 数据清理 数据清理可消除错误并将源数据映射到目标数据格式。例如,您可以将...
ETL(提取、转换、加载)过程在数据处理中承担着至关重要的职责,它直接决定了数据分析的质量和效率。ETL过程包括三个主要步骤:提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load),是企业数据仓库(DW)建设和维护的核心。提取步骤负责从多个数据源收集信息、转换步骤将原始数据清洗并转换为统一格式以便分析、加载步骤则将处理后的...
数据仓库ETL(Extract, Transform, Load)是建立数据仓库的重要一环,其作用是将来自各个数据源的数据提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)到数据仓库中。在这个过程中,需要针对不同的数据源进行数据清洗、去重、填补空缺值、转换数据类型等操作,最终将处理后的数据存储到数据仓库中,以供后续的数据分析和决策支持...
ETL,全称 Extract-Transform-Load,它是将大量的多个来源的原始数据经过提取(extract)、清洗加转换(transform)、加载(load)到目标存储数据仓库或数据湖的过程;并为存储、数据分析和机器学习(ML)做好准备;您可以通过数据分析满足特定的商业智能需求(例如预测业务决策的结果、生成报告和控制面板、减少无效运营等);我们可以...
ETL 表示 Extract(提取)、Transform(转换)和 Load(加载)。它包括将数据从源中进行移动和转换以使其进入目标的过程。在教程“搭建 Oracle Warehouse Builder 项目”中,您学习了如何定义连接您的源和目标模式的 Warehouse Builder 模块。现在,您将学习如何创建数据移动和转换逻辑。
2022 年最佳 ETL 工具:提取转换和加载软件 提取、转换和加载 (ETL) 软件是将数据从多个来源传输到统一存储库(例如数据仓库或数据湖)所需的工具。 ETL 工具已经使用了近五年,使组织能够持续分析、开发和处理数据,数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位,同时,行业解决方案在 2022 年不...
了解如何提取、转换、加载 (ETL) 以及提取、加载、转换 (ELT) 数据转换管道,以及如何使用控制流与数据流。