本篇主要介绍ETL工具包、数据评估系统、数据清洗系统和可用的脚本语言。书中介绍的一些厂商的工具包比较早，不太符合目前的主流市场，因此我们只是简单介绍一下，并不推荐大家使用。书中介绍的ETL工具包的产品如下：Ab InitioAscential DataStageBusinessObjects Data IntegratorCognos DecisionStreamComputer Associat
转载
2024-05-30 11:08:20
54阅读
ETL开发概述ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。 分层的作用：1.划分ETL阶段工作重心，便于管理2.降低开发和维护成本3.减少需求变化带来的冲击4.便于数据问题跟踪名词解释：ODS——操作性数据DW——数据仓库DM——数据集市STG层在维度建模阶段已经确定了源系统，而且对源系统进行了数据评估。STG层是根据CDC策略把各个源系统的数
转载
2023-11-09 16:33:42
69阅读
数据仓库的软件开发生命周期需求工程设计实施和单元测试集成和系统测试操作和维护 传统上，数据仓库项目遵循软件开发生命周期模型的一个变体，称为瀑布模型。虽然文献中有多个版本，各阶段的数量和名称不同，但它们都遵循分阶段的方法。此外，这些模型具有广泛的共同规划，然后是全面的设计、实现和测试。在流程开始时给出用户输入，然后在实施和测试过程中转入技术系统。其中一些分阶段模型允许在过程中回退步骤，例如，如果
转载
2023-06-09 22:18:32
167阅读
数据仓库开发是现代企业中数据处理和分析的重要组成部分。它可以将来自不同来源的数据整合到一个统一的系统中，使得企业能够进行深入的数据分析和报告。在这个过程中，我们会遇到一系列技术挑战，包括数据整合、数据质量、数据存储及性能优化等。本文将通过实际的开发经验，分享如何构建一个高效的数据仓库。
## 背景定位
在初始阶段，我们的技术痛点主要体现在以下几个方面：
- 数据源的多样性导致数据整合困难。
-
最近由于比较多的与新的第三方系统进行各种数据的交互，免不了要把实时的用户表格以及代码表格同步过去，这个时候我们就想说使用比较低成本和简单的方式把我们需要的数据正确的同步到一个中间库中去，然后再由第三方系统通过同样的方式从中间库中取得相关的数据。于是我们就使用上了ETL。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（t
转载
2023-09-20 15:39:50
87阅读
1. 背景为了避免底层业务变动对上层需求影响过大，屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层呈现业务数据，建设高内聚松耦合的数据组织，使数据从业务角度可分割，显得尤为重要。从整个集团业务条线出发，形成数据仓库总体概念框架，并对整个系统所需要的功能模块进行划分，明确各模块技术细节，建设一套完整的开发规范。2. 分层规范ODS（原始数据层）：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据
转载
2023-12-14 21:38:32
61阅读
数据开发技术方向主要有数据仓库、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘三部分组成。数据仓库架构数据仓库数据仓库 Data Warehouse，DW 关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出： 中文定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相
转载
2024-01-02 13:34:28
45阅读
数据仓库(data warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合,它用于支持 经营管理中的决策制定过程。所谓主题,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。数据仓库内的信息是按主题进行组织的,而不是象业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。所谓集成,是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的,而是经过一系列加工、整理和汇总的过程,因此数据仓库中的
转载
2024-06-20 15:34:52
30阅读
企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。数据仓库，是数据存储管理的重要一环，基于Hadoop的数据仓库工具Hive，提供类SQL语言，HiveQL去实现基本的查询。但是Hive并非唯一的选择，
转载
2023-08-12 15:40:55
93阅读
数据仓库开发的流程是确定 用户需求——>设计和建立数据库——>提取和加载数据 ， 其中设计和建立数据库步骤中分为：确定事实表和维度表设计事实表设计维度表实现数据库设计而提取和加载数据分为：校验数据迁移数据数据净化转换数据因此当我们有建立数据仓库的需求时候，首先按照需求设计数据仓库的模型，然后根据设计好的模型对原有数据库进行ETL处理。Pentaho根据整个流程整
转载
2023-08-21 12:32:47
39阅读
最好的开源ETL工具列表与详细比较:ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。使用这样的数据库和ETL工具使数据管理任务更加
转载
2023-08-16 22:25:38
82阅读
系列专题：数据湖系列文章 1. Kettle是什么 Kettle最早是一个开源的ETL工具，全称为KDE Extraction, Transportation, Transformatio
转载
2023-10-16 10:11:10
85阅读
目录1、概述2、抽取作业（Extract）2.1 手工开发抽取作业时候的常用方法2.1.1 当数据源和DW为同一类数据库时2.1.2 当数据源和ODS为不同类型数据库时2.2 更新数据的时间和数量的问题2.2.1 实时抽取数据2.2.2 批量抽取数据2.2.2.1 常用实现2.2.2.2 全量下载&增量下载3、转换作业（Transform）3.1 数据清洗3.2数据转换4、加载作业（Lo
转载
2023-07-26 08:27:30
126阅读
在数据仓库构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了从数据清洗，整合，到转换，加载等的各个过程，如果说数据仓库是一座大 厦，那 么ETL就是大厦的根基，ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位 置。 一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）
转载
2023-07-14 17:25:34
150阅读
What are the four basic Data Flow steps of an ETL process?在ETL过程中四个基本的过程分别是什么？答：Kimball数据仓库构建方法中，ETL的过程和传统的实现方法有一些不同，主要分为四个阶段，分别是抽取（extract）、清洗（clean）、一致性处理（comform）和交付（delivery），简称为ECCD。1．抽取阶段的主要任务
转载
2023-09-22 20:55:00
160阅读
数据仓库实施过程所需要考虑的步骤：一、再三考虑应用程序的实现方法数据仓库并不涉及事务处理，并且在报表方面也仅占一小部分。而数据仓库应用程序的本质是分析，尤其是针对业务智能的分析。BI并不是通常所说的数据：它是一种从旧有数据中,模型化得到的新的数据。那么如何才能从旧有数据中挖出这些新数据呢?事实上，这个工作不是让你来完成的，而是你的客户所要完成的。从项目主管的角度看，应该有一个经验丰富的数据表格设计
转载
2024-01-02 22:07:12
36阅读
数据仓库技术 从功能结构划分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。 一、数据获取实现ETL转换的过程体现为以下几个方面： 1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。 2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源
转载
2023-09-21 08:50:41
67阅读
数据仓库系列文章(持续更新)数仓架构发展史数仓建模方法论数仓建模分层理论数仓建模—宽表的设计数仓建模—指标体系数据仓库之拉链表数仓—数据集成数仓—数据集市数仓—商业智能系统数仓—埋点设计与管理数仓—ID Mapping数仓—OneID数仓—AARRR海盗模型数仓—总线矩阵数仓—数据安全数仓—数据质量数仓—数仓建模和业务建模凡事无规矩不立
转载
2022-05-15 09:48:17
10000+阅读
# Flink数据仓库开发指南
## 引言
Flink是一个开源的流处理框架，可以用于构建实时数据仓库。本文将详细介绍如何使用Flink进行数据仓库开发，包括整个流程和每个步骤所需的代码。
## 整体流程
下面是实现Flink数据仓库开发的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Flink作业 |
| 步骤二 | 配置数据源 |
| 步骤三 | 实
原创
2024-01-21 04:14:27
79阅读
# 数据仓库开发语言入门指南
## 引言
数据仓库（Data Warehouse）是一个企业中用于信息集成和分析的系统。开发数据仓库需要掌握特定的开发语言，通常涉及SQL（结构化查询语言），ETL（数据抽取、转换、加载）工具的运用，以及数据模型的设计。本文将带领你了解数据仓库开发的流程，并逐步实现一个简单的数据仓库。
## 开发流程
我们将数据仓库开发的流程分为以下几个步骤，具体见下表：
原创
2024-11-02 04:08:14
24阅读
