ETL处理工具-kettle使用 一、Kettle介绍 kettle是一个ETL工具,ETL的全称为(Extract-Transform-Load),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。ETL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,目的是将业务系统分散、零乱、标准不统一的数据整合到一...
1. 合理设计ETL流程:在设计ETL流程时,充分考虑数据源的特点和业务需求,合理安排各个步骤的顺序和依赖关系,避免不必要的数据处理和重复操作。2. 利用ETL工具的优化功能:选择性能优越的ETL工具(如Talend、Informatica、Apache Nifi),并充分利用其提供的优化功能(如数据分区、并行处理、数据缓存等),提高数据处理的...
随着EtLT架构的出现,像ODS这样的独立项目由于数据量的增加和EtLT原理的采用而逐渐淡出了人们的视线。 3.EtLT时代(2020年至今) 正如James Densmore 在Data Pipelines Pocket Reference 2021中所总结的,EtLT 架构是一种现代且全球流行的数据处理框架。EtLT 的出现是为了响应现代数据基础设施的变革。 EtLT架构背景 现代...
我们使用pandas库将CSV文件读取为DataFrame对象,并对其中的销售数据进行了一些处理和转换,然后使用pymysql库将转换后的数据插入到MySQL数据库中。这个实战案例展示了ETL数据处理的基本流程和方法,对于从各种数据源中提取、处理和导入数据的数据仓库建设和数据分析工作具有重要的参考价值。
ETL是一个自动化的过程,用于从各种数据源抽取数据,进行必要的转换和清洗,然后将处理后的数据加载到中央数据仓库中,以便进行深入的数据分析。二、ETL详解1. Extract:这个阶段主要是从各种数据源中抽取所需的数据。这些数据源可能包括数据库、文件、Web日志等。抽取的过程可以是全量抽取,也可以是增量抽取,取决于具体的...
ETLCloud工具对增量模式的处理有两种方式。 1、采用离线的方式。 配置好流程,先进行一次全量同步。 全量同步完成后根据流程最后运行成功时间戳在库表输入节点中作为sql判断条件,然后将流程设置成定时调度,即可完成按照定时调度策略的模式定时调度。 2、采用CDC实时数据集成的方式完成增量同步 ...
综上分析三种ETL处理方式,数据库外部的ETL处理可扩展性差,不适合复杂的数据清洗处理,数据库段区域中的ETL处理可以进行复杂的数据清洗,而数据库中的ETL处理具有数据库段区域ETL处理的优点,又利用了数据库的转换引擎功能。所以为了进行有效的数据清洗,应该使用数据库中的ETL处理。
对于需要实时数据分析和处理的场景,ETL工具可以与实时数据流处理引擎结合,实现对实时数据的抽取、转换和...
ETL(Extract-Transform-Load)是一种数据处理技术,主要用于从各种数据源获取数据,经过必要的转换和处理后,将数据加载到目标数据仓库或数据存储中。简单来说,ETL是一种将数据从源头提取、转换格式并加载到目标数据库或数据仓库的过程。 在ETL过程中,Extract、Transform和Load三个步骤分别代表以下含义: Extract:从数据源中...
1. ETL工具Kettle的数据预处理 在ETL工具中,数据预处理的基本步骤包括: 数据剖析:数据剖析是ETL工作的第一步,在ETL的需求阶段就要开始数据检验:用于数据的清洗、检查统计步骤:统计数据采样和统计的功能kettle数据处理的流程入下图所示: 2. 数据剖析 在Kettle工具中,数据剖析是ETL工作的第一步,可以帮助我们了解数据的...