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...
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 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...
数据映射:对于需要进行数据映射的情况,例如将客户信息映射为客户的ID、名称等,需要在ETL过程中进行相应的映射。 加载数据(Load) 最后一步是将处理后的数据加载到目标数据仓库中。这个过程中需要注意以下几点: 数据目标:确定数据要加载到哪个数据仓库中,包括关系型数据库、非关系型数据库、文件等。 数据结构:确保数据...
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,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。
在数据仓库的设计中,以下哪项技术不属于数据仓库的ETL(提取、转换、加载)过程? A. 数据清洗 B. 数据转换 C. 数据集成 D. 数据同步
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
提取、转换、加载(ETL)是一个成熟的过程，它使组织能够利用不同的数据，而不管数据驻留在何处或存储数据的格式如何。随着时间的推移，ETL随着业务需求的发展，支持NoSQL数据库中的流数据和非结构化数据以及关系数据库中的结构化数据。ETL为什么如此重要?无论这些决策是基于电子表格、商业智能系统、分析仪表板还是机器...