数据加载(load)：抽取转换之后，就是将数据加载到数据仓库或数据湖中，以供业务分析和报告使用。数据加载的方式也有两种：全量加载和增量加载。数据加载这步会用到Hbase、HDFS等工具。ETL工具软件 ETL工具、类ETL的数据集成同步工具或语言也非常之多。主流的etl工具有Sqoop、DataX、Canal、flume、Logstash、kettle、Da...
数据转换(Transform):指将抽取的数据进行转换,使其符合数据仓库的设计要求。数据转换需要实现数据的清洗、格式化、整合和计算等操作,以确保数据的正确性和一致性。 数据加载(Load):指将转换后的数据加载到数据仓库中,这是ETL开发的最后一步。数据加载需要确保数据的正确性和完整性,同时还需要考虑数据更新的效率和性能...
在ETL过程中,抽取、转换和加载是分别执行的,但是它们之间也是相互关联的。在抽取数据时,需要考虑数据的来源、格式、数据类型等问题,以确保抽取到的数据是符合要求的。在转换数据时,需要将抽取到的数据进行清洗、转换和整合,以满足数据仓库的主题需求。在加载数据时,需要将转换后的数据加载到数据仓库中,同时需要考虑数据...
Kettle是一款免费的国外开源ETL工具，使用广泛，是一款目前来看市面上功能最强大的开源ETL工具，通过Kettle可用于数据抽取、转换和加载实现数据快速入仓和分析。下面简单说一下Kettle的优缺点：优点：（1）提供了直观的图形化用户界面，用户可以通过拖放和连接转换步骤来构建数据集成流程，这种可视化的开发方式使得非技术人员...
在ETL(数据抽取、转换、加载)过程中,常用的数据抽取工具包括:FineDatalink、Talend、Informatica、Apache Nifi、Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)、Pentaho Data Integration (PDI)、Oracle Data Integrator (ODI)、IBM DataStage。这些工具各有特点,其中FineDatalink尤其适用于处理复杂的数据整合任务。Fine...
ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少。最近用kettle做数据处理比较多,所以也就介绍下这方面内容,这里先对比下几款主流的ETL工具。
ETL主要组成部分及常见的ETL工具介绍 ETL(Extract-Transform-Load)技术是数据集成领域的核心组成部分,广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来,经过必要的转换处理,最后加载到目标系统(如数据仓库、数据湖或其他分析平台)的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术...
ETL工具负责从各种数据源抽取数据，进行必要的转换，并将数据加载到目标系统，如数据仓库或数据湖中。换...
根据数据源不同,数据仓库ETL工具可分为结构化数据ETL工具和非结构化/半结构化数据ETL工具,以下是经过试用后值得推荐的几款免费ETL工具。 1. Kettle Kettle是一款免费的国外开源ETL工具,使用广泛,是一款目前来看市面上功能最强大的开源ETL工具,通过Kettle可用于数据抽取、转换和加载实现数据快速入仓和分析。下面简单说一...