ETL 表示提取、转换、加载,ETL 是一个存在已久的数据集成流程,用于将多个来源的数据组合成单个一致的数据集,以便加载到数据仓库、数据湖或其他目标系统中。 随着数据库在 20 世纪 70 年代越来越受欢迎,ETL 流程出现,用于集成和加载数据以进行计算和分析,并最终成为数据仓库项目中处理数据的主要方法。
ETL 是如何演变的? 提取、转换、加载(ETL)起源于关系数据库的出现,该数据库以表格的形式存储数据以供分析。早期的 ETL 工具试图将数据从事务数据格式转换为关系数据格式以进行分析。 传统ETL 原始数据通常存储在支持许多读写请求但不能很好地用于分析的交易数据库中。您可以将其视为电子表格中的一行。例如,在电子商...
ETL 对上一步骤提取的原始格式的原始数据进行映射和转换,为最终数据存储做好准备。在转换过程中,ETL 将按照适当方式校验和验证数据,进行数据去重和/或聚合,确保数据可靠、可查询。 加载 ETL 将转换后的数据移动到目标数据存储。加载操作可分为两种,一种是初始加载所有源数据,另一种是加载源数据的增量变更。另外,您...
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...
ETL(Extract, Transform, Load)是数据集成领域中的一种关键技术,广泛应用于数据仓库、大数据处理和现代数据分析体系中。ETL过程涉及从不同的数据源提取数据、对数据进行转换和清洗,最后将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中12。 ETL的三个主要步骤 ...
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。
ETL过程,全称为提取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load),是在数据处理中实现有效数据迁移和仓库构建的基础。提取是从各种数据源(包括数据库、文件、云服务等)中读取数据。转换是应用一系列规则或函数,将提取出的数据转换为适合分析的格式和结构。加载则是将这些转换后的数据写入到最终的目标数据库或数据仓库中。
数据仓库ETL经验篇 在大数据时代,数据仓库扮演着至关重要的角色。其中,ETL(Extract,Transform,and Load)是数据仓库中的关键过程,它负责从各种数据源中提取数据,对数据进行转换和清洗,最后将处理后的数据加载到数据仓库中。在这篇文章中,我们将分享一些数据仓库ETL的经验。 提取数据(Extract) 在ETL过程中,第一步是从...
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 年不断演进,以满足云和边缘数据处理需求。
ETL入门:构建你的第一个数据提取、转换、加载流程 - 在当今信息快速迭代的时代,企业对于处理和分析数据的需求日益增长。ETL(Extract, Transform, Load)作为一种数据管道技术,它能够从各种来源提取数据、进行必要的转换,并将数据加载到目标系统或数据仓库中。这一过程