ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,是数据仓库的生命线。 抽取(Extract)主要是针对各个业务系统及不同服务器的分散数据,充分理解数据定义后,规划需要的数据源及数据定义,制定可操作的数据源,制定增量抽取和缓慢渐变的规则。
ETL是数据集成的第一步,也是构建数据仓库最重要的步骤,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,为并为数据存储、数据分析和机器学习做好准备,进而为企业的决策提供分析依据。 二、ETL & ELT的区别 伴随着数据仓库的发展,数据量从小到大,数据实时性从T+1到准实时、实时,ETL也在不断演进。 在...
Informatica是一款企业级ETL工具,提供了高级的数据质量管理工具、数据治理功能和云服务等,是许多大型企业和组织处理复杂数据集成任务的首选工具。 1.易于配置:Informatica提供了一个直观的用户界面和强大的向导功能,使得用户可以快速地配置和管理ETL任务。 2. 快速实现ETL任务:Informatica拥有高效的数据加载能力,能够快速地抽...
二、ETL 工具选型趋势 鉴于数据资产的重要性升级，ETL 工具的市场也仍在不断扩展。全球技术研究和咨询公司 ISG 的首席顾问 Dries Ballerstedt 在接受电子邮件采访时表示，“过去几年里，ETL 领域的竞争愈演愈烈，许多更新、更轻便的替代产品向包括 Informatica、IBM 和甲骨文公司的产品等在内的传统中坚力量发起了挑战...
Streamsets是一个大数据实时采集ETL工具,可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面,实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。 数据源支持MySQL、Oracle等结构化和半/非结构化,目标源支持HDFS、Hive、Hbase、Kudu、Solr、Elasticserach等。创建一个Pipelines管道需要配置数据源(Origins)、操作...
ETL是数据集成的一种主流技术,通常也是数据仓库和商业智能项目中的核心组成部分。ETL代表抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Loading),这个过程涉及从一个或多个数据源中提取数据,对数据进行转换,然后将转换后的数据加载到目标数据库、数据仓库或其他数据存储系统中。
ETL，即数据抽取(Extract)、清洗转换(Transform)和加载(Load)的过程，是实现企业数据整合的关键步骤。通过ETL，企业能够将零散、不标准、不统一的数据转化为标准和统一的数据源，为企业决策提供可靠的数据依据。实现ETL的方法主要有两种：编程实现和使用ETL工具。编程实现门槛较高，而ETL工具以其灵活性和易用性，成为大...
实时数据集成 ETL与数据仓库 ETL,Extract-Transform-Load的缩写,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。ETL是数据集成的第一步,也是构建数据仓库最重要的步骤,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。那么,数据仓库又是什么呢? 根据智库百科的定义...
ETL工程师的全称是“Extract, Transform, Load Engineer”，即“数据抽取、转换和加载工程师”。这个职位专注于数据的整合过程，涉及到从不同来源抽取数据，对数据进行必要的清洗和转换，然后加载到目标数据库或数据仓库中，以便于后续的数据分析和业务决策。ETL数据工程师在数字化浪潮中扮演着至关重要的角色，是连接...