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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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
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2024-01-12 02:05:10
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本来这一篇是要详细写写ETL的需求部分，比如业务需求、合规需求等。但是码了一百多字发现大部分内容和上一篇都是重复的，因此决定本篇详细讲讲数据仓库的架构。架构中关于元数据、质量控制等我们不多做介绍了，还是详细说说后台和前台。先来看一张图 数据后台主要是负责数据管理的，也是ETL工具集的工作空间。数据后台是不允许用户访问的，所有的抽取、清洗、规格化和提交的动作都是在数据后台进行的；而数据前台
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2024-01-11 21:59:33
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什么是ETLETL，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。(百度百科)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。(
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2024-01-11 14:21:27
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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
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2023-07-11 13:39:22
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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
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2023-10-16 10:11:10
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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
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2023-12-29 22:47:59
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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
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2023-09-26 14:20:44
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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
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2023-09-22 20:55:00
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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
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2024-01-02 21:59:06
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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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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
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2023-11-14 03:53:27
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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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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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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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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
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2023-09-25 22:25:13
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# 学习如何实现 ETL 数据仓库
ETL（提取、转换、加载）过程是数据仓库开发中的重要环节。作为一名初学者，了解ETL的整体流程至关重要。本文将带你一步一步完成ETL数据仓库的构建，包括每个阶段所需的代码示例，以及简单的流程图和饼状图进行可视化。
## 1. ETL流程概述
在开始之前，我们先定义ETL流程的主要步骤：
| 步骤 | 描述
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、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是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理
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2023-06-01 15:13:56
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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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