提取转换加载(英语:Extract, transform, load,简称ETL),用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。 ETL(提取、转换、加载)指数据驱动型组织从多个来源收集数据,然后将数据集中起来以满足数据发现、报告、分析和决策需求的过程。 在ETL 流程中,...
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。 ETL 工具 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...
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 ...
ETL是Extract、Transform、Load的缩写,即提取、转换、加载的过程,是数据仓库建设中非常重要的一环。ETL是将源数据从各个业务系统或其他数据来源中提取出来,进行预处理、清洗和转换,最后加载到目标数据仓库中,是数据仓库建设中的关键环节。 数据仓库中的数据来源于多个业务系统、互联网数据源等,这些数据的质量、格式、结...
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。
提取、转换和加载 (ETL) 是从各种来源获取数据的过程。 在标准位置收集、清理和处理数据。 最终,数据将加载到可以查询它的数据存储中。 传统的 ETL 过程是导入数据、就地清理该数据,然后将其存储在关系数据引擎中。 使用 Azure HDInsight 时,各种 Apache Hadoop 环境组件都支持大规模 ETL。
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。