由于ETL是数据仓库得核心，时常承担着管理和存储数据仓库大量元数据得职责。在数据仓库中ETL处理程序是元数据最重要得创建者——数据沿袭。数据沿袭追踪数据从源系统和文件中得请确位置直到最终被装载之前。数据血统包括数据库系统的数据定义和在数据参考古中最终静止状态。元数据分为后台元数据和前端元数据，后台元数据是与处理相关的，指导抽取清洗装载工作；前端元数据更偏向描述性和使我们的查询工具和报表工具更加稳定
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
在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素，在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具。 一、什么是ETL？ 构建数据仓库的核心是建模，在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线。从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行转化，最终加载到目标数据库或者数据仓库中去，这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Tr
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2023-07-14 17:25:42
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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
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2023-07-26 08:27:30
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数据仓库ETL流程规范项目组希望我出一个ETL的规范，凭着自己的感觉和经验总结了一些步骤，我还会不断改进。本ETL流程规范试图建立一个通用的ETL流程开发规范，针对不同项目组的实际情况，可自行进行逐步的完善和修改。本流程应该是在需求分析阶段结束后实施。ETL流程：可以把ETL分为五个阶段，按照开发的顺序分： 1) &nbs
ETL之Kettle学习笔记——初始KettleETL介绍 ETL即Extract-Transform-Load的缩写，意为数据抽取、转换和装载，ETL是数据仓库的核心和灵魂，是负责完成数据从源数据向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。说得直白一点就是数据清洗和装载的一个过程。 ETL是数据抽取(Extract)、清洗(Cleaning)、转换(Transform)、装载(Load)
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2023-08-18 15:48:55
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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）、交互转换（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，将数据加载到数据仓库中去。 大多数据仓库的数据架构
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2023-07-11 22:43:04
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ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名为数据抽取、转换和加载。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到
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2023-09-01 13:52:43
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ETL在数据仓库中具有以下的几个特点：数据流动具有周期性：因为数据仓库中的数据量巨大，一般采用成熟的ETL工具去完成抽取、转换、加载，以降低设计开发的和维护的复杂度，使设计开发人员有更多的时间去专注于业务转化规则。ETL是数据抽取、转换、加载的简写。它的一般过程是将数据源抽取出来，中间经过数据的清洗、转换，最后加载到目标表中。ETL的过程一般是批量的。 ETL的本质1.用户应该理解ETL
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 ）
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2023-07-14 17:25:34
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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
1. ETL的定义：
是
数据抽取(Extract)
、
转换(Transform)
、
清洗(Cleansing)
、
装载(Load)
的过程。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，将数据加载到数据仓库中去
；
2. 常用的ETL工具：
主要有三大主流工具，分别是Ascenti
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的简写，是构建数据仓库最重要的一步。1.抽取抽取时元数据进入到数据仓库的第一步。因为每个业务系统数据的质量不相同，所以需要对每个数据源建立不同的抽取程序。抽取的主要功能：提供数据匹配器的功能：这样使得程序可以与多种业务数据源相连接。提供标准化的功能：抽取最重要的一个功能就是对数据类型的标准化，将业务数据和数
ETL是什么？ ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程,在数据仓库建置过程中，资料整合转换(ETL)是最花费时间、人力的，约占整个项目的60%-70%左右。一家企业除了在不同的成长阶段所留下来历史资料，还包括使用者所产生的大量资料，及对外部所取得的资料，这些信息可能来自不同的数据库平台，或一些特定的档案格式。而ETL就是要将各个不同的数据文件或数据库
数据仓库的后台部分经常被称为：集结区（StagingArea）。数据集结主要是指写入磁盘。并且建议ETL的四个主要检查点都要有数据集结。 是将数据存储在物理集结区还是在内存中直接处理，这个问题是ETL架构中的最根本的选择之一。开发的ETL处理的效率很大程度上取决于能否很好的均衡物理IO与内存处理。能够在把数据写入集结表和保持在内存两种方法取得理想的均衡是个很大的挑战，也是优化处理过程中必
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2023-06-14 19:59:45
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数据仓库相关概念的解释 文章目录数据仓库相关概念的解释1 ETL是什么？ETL体系结构2 数据流向何为数仓DW3 ODS 是什么？4 数据仓库层DWDWD 明细层DWD 轻度汇总层（MID或DWB，data warehouse basis）DWS 主题层（DM，data market 或DWS，data warehouse service）5 数据产品层/应用层 APP6 数据的来源7 ODS、D
ETL开发完成后，主要工作是执行ETL开发的这些过程。在装载数据仓库过程中，不管作业时实时执行还是批处理方式执行，其调度时间、执行顺序和执行环境都是关键点。另外，当新作业创建后，执行方式必须与现有ETL过程无缝集成。ETL执行策略主要分为调度和支持两种：调度是一个综合应用。一个有效的调度包括ETL作业间的关联和依赖关系的指定，并作为一个可靠的机制来管理执行策略的物理实施。支持是指数据仓库对下游系统
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2023-08-18 16:52:56
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一、ETL在数据仓库角色ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。在整个数据分析流程中，用于数据处理的时间往往要占据70%以上。有着大数据分析系统中的数据“发动机”比喻！ 二、为什么建数据仓库需要ETL
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2023-07-11 22:42:35
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数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。但多个ETL的操作时间、顺序和成败
目录简介ETL与ELT工具参见ETL架构级别概述 数据的抽取（Extract）数据的清洗转换（Cleaning、Transform）ETL日志、警告发送ETL特点案例参考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
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2023-07-14 17:26:29
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