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 提取(Extract):从不同的数据源(如关系型数据库...
百度试题 结果1 题目什么是ETL过程(Extract, Transform, Load)?它的作用是什么?相关知识点: 试题来源: 解析 答:ETL过程是从不同源提取数据、对数据进行转换和加载到目标数据库的过程,用于数据迁移和集成。反馈 收藏
ETL:https://en.wikipedia.org/wiki/Extract,transform,load 从数据源中提取数据。 将数据转换为所需的格式。 将数据加载到适当的结构中。 ETL过程可以被认为是一个分形过程( fractal process),因为它可以应用于各种规模。该流程可以小规模应用,比如单个程序,也可以大规模应用,一直到企业级别,在企业级别有处理每个单...
What is ETL? ETL—meaning extract, transform, load—is a data integration process that combines, cleans and organizes data from multiple sources into a single, consistent data set for storage in a data warehouse, data lake or other target system. ETL data pipelines provide the foundation for...
ETL包括三个过程：1. 提取（Extract）：从多个来源系统（如ERP、CRM等）中提取数据。2. 转换（Transform）：将提取的数据进行转换，包括数据清洗、格式转换、字段映射、计算等处理。3. 加载（Load）：将转换后的数据加载到目标系统中，如企业数据仓库或数据集市中。二、ETL的技术原理 1. 数据源选择：根据企业的...
ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,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一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数...
Extract, transform, load (ETL) process extract, transform, load (ETL) is a data pipeline used to collect data from various sources. It then transforms the data according to business rules, and it loads the data into a destination data store. The transformation work in ETL takes place in a...
ETL,全称为“Extract-Transform-Load”,即“抽取-转换-加载”,是数据仓库和数据集成领域中一种广泛使用的过程,旨在将数据从不同的源系统中抽取出来,经过转换处理以符合目标系统或数据仓库的需求,最后加载到目标存储系统中。ETL过程具体包括以下几个关键步骤:1. Extract(抽取):此阶段涉及从数据源系统中读取数据,这些源...
Extract-transform-load(ETL) 用来描述将数据从来源端经过萃取(extract), 转置(transform), 加载(load)至目的端的过程.ETL一词较常用在 数据仓库 data warehousing, 但其对象并不限于 数据仓库 data warehousing. ETL的设计分三部分:数据抽取(Data Extraction)、数据的清洗转换(Data Transformation)、数据的加载(Data...
Extract, Transform, and Load操作 PyTorch中的ETL实现。PyTorch为了解决上述ETL问题,提供了两个类: torch.utils.data.Dataset:从硬盘中载入图像数据和标签数据(Extract),并把数据和标签打包为一个sample;在载入的过程中,实现对数据和标签的转换(Transform)。