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。旗鼓相当：Datastage与Powercenter：就Datastage和Powercenter而言，这两者目前占据了国内市场绝大部分的份额，在成本上看水平相当，虽然市面上还有诸如Business Objects公司的D
二、ETL 抽取方案 ETL 过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功 能，ETL 工具会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、 统计信息等。 数据抽取 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。 从数据库中抽取数据一般有以下几种方式
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。企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主
ETL采集器是基于Job管理器管理任务,spring管理采集清洗对象，JDBC管理器管理JDBC。 数据处理流程：Job管理器调度->采集(生成文件)>->清洗层读取文件->存储存储泛化日志
1.ETL采集器主要特点 ETL采集器：分为三个部分组成采集层、清洗层、存储层 采集层:主要任务采集数据并生成文件 采集层支持DB并发采集、FTP并发
1，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（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。它的主要作用是将企业中分散、非完全结构化、标准不统一的各种数据，整合到一起，形成企业级统一数据仓库，为企业
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2023-07-11 22:44:20
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ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。
1.1 从数据库中抽取数据的方式：1.1.1 全量抽取全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来，并转换成自己的ETL工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。1.1.2 增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中，增量抽取较全量抽取
2.ETL中的关键技术ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能，各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。 2.1数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式。(1)全量抽取全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中
注：前言、目录见 Tips：本节内容偏操作，了解如何操作、进行了什么操作即可 文章目录一、环境配置与工具部署1、Java环境2、ETL工具kettle二、kettle的使用1、新建转换2、输入文件3、输出文件、增加步骤 一、环境配置与工具部署1、Java环境这个就简单写写，详细的配置教程网上到处都有。jdk 1.8 的压缩包 链接：https://pan.baidu.com/s/1ilaOoQUZ
## 实现 Flink ETL 数据到 Hive 的流程
为了实现将 Flink ETL 数据到 Hive，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 创建 Flink 流处理环境 |
| 步骤 2 | 获取数据源 |
| 步骤 3 | 转换数据 |
| 步骤 4 | 将数据写入 Hive |
下面逐步介绍每一个步骤以及需
原创
2023-08-30 08:21:53
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ETL（Extract/Transformation/Load）是BI/DW的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能，各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。 数据抽取数据
ETL的抽取策略本文所提到的数据加载策略为OLTP系统作为源系统，并进行ETL数据加载到OLAP系统中所采用的一般数据加载策略。依循数据仓库的工作方式，原始资料由源数据库被抽取出来后，将在中间过程被写入到”Operational Data Store”(ODS)，ODS是被设计用来存储中间数据和核查校验数据的。通过ODS，数据将被萃取、预先被计算及整理，而后被导入数据仓库作进一步的报表生成与分析。
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精选
2014-11-10 15:50:29
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问题一：导入的列有换行符等其他字符如何解决有一张新闻表，其中有一个字段类型为clob，为新闻的内容，里面有各种字符，其中就包括hive中默认的分隔符和自定义的分隔符。这样当导数据到hive中就会造成数据混乱。单个方案都没有解决，但是综合两个地址中的方案解决了--map-column-java和--map-column-hive两个参数都要显示给出；还需要设置--hive-drop-import-d
ETL 过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能，ETL 工具会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。一、数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式：1.全量抽取全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取
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2023-07-06 14:55:05
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所谓数据抽取，就是从源数据系统抽取目标数据系统需要的数据，拿到数据数据以后再根据业务需求去对数据进项处理。之前我们介绍了数据的全量抽取、增量抽取的概念。今天我们来讲讲全量抽取与增量抽取的应用。全量抽取应用较为广泛，因为我们在做业务处理分析过程中往往是需要对以前的历史数据结合分析的。但是全量抽取也不意味着就是把数据库里的所有历史数据都抽取过来，这样的方式太过于浪费资源。增量抽取也会分多种方式，具体的
一、XML文件的数据抽取通过Kettle工具抽取XML文件xml_extract.xml中的数据并保存至数据库test的数据表xml中。1、数据准备现有一个XML文件名为xml_extract.xml，该文件的内容如图所示。 2、xml_extract转换（1）创建一个转换转换xml_extract，并添加“Get data from XML”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线。&n
方案最近数据异构的项目时需要将MongoDB的数据导入Hive数据仓库中，总结了下，得出一下四种导入方案 1. mongoexport json文件导入 2. mongoexport csv文件导入 3. hive映射mongo库 4. mongodump bson 导入mongoexport json文件导入缺点：mongo导出的json文件中，存在“$”符号，这在hive中无法识别方案
一、写数据 向Hive中写数据只尝试了流数据写入Hive，毕竟批数据写入数仓的场景并不多，Flink 1.11对于Hive流处理的支持还是改善很多的，用起来也很方便。 1、可以直接将流数据转换为Table写入hive（测试环境下采用文件写入DataStream，再转换为Table）； 2、可以create table name with（）直接衔接kafka等数据流。二、读数据 读数据可
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2023-06-12 21:07:34
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Kettle是来自国外的一款开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装。Kettle可以帮助你实现你的ETTL需要：抽取、转换、装入和加载数据数据，且抽取高效稳定。Kettle这个ETL工具集，翻译成中文名称应该叫水壶，寓意为希望把各种数据放到一个壶里然后以一种指定的格式流出。它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你
# ETL 数据仓库 数据抽取
在数据仓库中，数据抽取（Extract）是一个重要的步骤，它负责从各种数据源中提取数据并将其加载到数据仓库中。ETL（Extract, Transform, Load）过程中的数据抽取阶段是整个过程中的第一步，它决定了后续的数据处理和分析能力。
## 数据抽取方式
通常情况下，数据抽取可以通过以下几种方式进行：
1. 批量抽取：将数据源中的数据按照一定的规则
原创
2023-07-27 03:46:31
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# 使用Logstash将MQ数据抽取到Hive
本文将教会你如何使用Logstash将MQ数据抽取到Hive。Logstash是一个开源的数据收集引擎，它能够从多种来源收集数据，并将数据转发到多种目的地。在我们的场景中，我们将使用Logstash从MQ中获取数据，并将其导入到Hive中进行存储和分析。
## 整体流程
下面是实现这个任务的整体流程，在这个过程中，我们将使用Logstash、
