Kettle简介:Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述
ETL系列-数据抽取(Extract) 码农小站 计算机技术与软件专业技术资格证持证人 ETL的过程 1、数据抽取:确定数据源,定义数据接口,选择数据抽取方法(主动抽取或由源系统推送)。2、数据清洗:处理不完整数据、错误数据、重复数据等,确保数据的准确性和一致性。(是数据转换的一部分)3、数据转换:进行空值处理、数据标准...
一、增量抽取方法：增量抽取是指每次抽取只获取源系统中发生变化的数据。以下是一种常见的增量抽取方法：1.使用时间戳：在源系统中的每一个数据记录中添加一个时间戳字段，记录数据的最后更新时间。在进行增量抽取时，记录上一次抽取的时间戳，只抽取大于该时间戳的新数据。这种方法适合于源系统中的数据记录有明确的...
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法和步骤。 一、数据抽取方法: 1.增量抽取:增量抽取是指仅抽取源系统中发生变化的数据。常用的增量抽取方法有: -基于时间戳:通过记录数据的时间戳,抽取最新更新的数据。 -基于日志:监控源系统的日志,抽取被修改、新增或者删除的数据。 -基于标志位:在源系统中设置标志位,表示数据是否...
本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取,即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件,然后讲述变化数据捕获(Change Data Capture,CDC),以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据,而Kettle支持Sqoop输入...
一、ETL的定义 ETL是指从各种数据源获取数据,经过转换和处理后,将数据加载到目标数据仓库或数据存储中的过程。在这个过程中,Extract(抽取)、Transform(转换)和Load(加载)三个步骤缺一不可。 Extract(抽取):从各种数据源中提取所需的数据,如数据库、文件、API等。这个步骤的目的是将数据从原始格式和结构中抽取出来...
数据仓库ETL案例学习(二):深入理解ETL过程 在数据仓库领域,ETL(Extract-Transform-Load)过程的重要性不言而喻。ETL是一种数据集成工具,用于将来自各种源系统的数据抽取(Extract)、转换(Transform)、并加载(Load)到目标数据仓库中。在这一过程中,数据经过了提取、清洗、转换和合并,使得数据符合目标数据仓库的格式和要求...
本文将介绍ETL数据抽取的方法,包括增量抽取、全量抽取和增量全量混合抽取。 一、增量抽取 1.1时间戳增量抽取 时间戳增量抽取是一种常见的增量抽取方法,它通过记录源数据的最后更新时间戳来判断是否需要抽取新数据。具体步骤如下: 1.1.1首次抽取:首次抽取时,将所有数据都抽取到目标系统中。 1.1.2增量抽取:之后的抽取...
本文将介绍ETL数据抽取的方法,包括增量抽取、全量抽取和增量-全量混合抽取。 一、增量抽取 1.1时间戳增量抽取 时间戳增量抽取是一种常用的增量抽取方法。在源数据中,每条数据都有一个时间戳字段,记录了数据的最后更新时间。通过记录上一次抽取的时间戳,可以定期抽取新增的或者更新的数据。这种方法适合于数据更新频率较...
Change Data Capture,变化的数据捕获,也称:【增量数据抽取】(名词解释) CDC是一种实现数据的增量抽取解决方案,是实现【ETL整体解决方案】中的一项子方案/子问题。(对CDC的定位)1.2 需求背景在ETL项目中,面临需要抽取哪部分数据加载到数据仓库?全量抽取,还是增量抽取?