1、 术语描述ETL：Extract-Transform-Load的缩写，数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。DW：Data Warehousing，根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。Metadata：元数据。描述数据的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，
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2023-10-07 19:38:56
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目录1 数据抽取2 数据转换3 数据加载1 数据抽取ETL（Extract-Transform-Load）是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。从数据源抽取出所需要的原始数据，经过数据清洗，最终将清洗后的数据加 载到数据仓库中去。也称为数据仓库技术。数据源通过采集的⽅式获取， 保存到数据仓库通过数据清洗，处理完成落地到数据仓库供业
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2023-07-11 22:34:17
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前几篇文章都是根据自己所见所知，在前人的基础上加以整合，对大数据概念有了初步的了解。接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。
核心技术
架构挑战：1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结
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2023-09-07 23:55:52
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文章目录1：etl介绍ETL 定义2: 步骤数据抽取数据清洗与转换数据加载3:拉链表常规拉链算法追加算法Upsert算法全删全加算法全量带删除算法性能图片化的对比 1：etl介绍ETL 定义etl 是数据抽取（extract），转换（transform），清洗（cleaning），装在（load）这个动作是在数据迁移的时候发生的，数据从源数据库中传输到数据仓库中的过程时候的操作2: 步骤数据抽取
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2023-07-11 22:39:11
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QStreaming 背景首先在进入主题之前我们先来回顾下经典的大数据 ETL 架构有哪些？1. Lambda 架构2. Kappa 架构3. 混合架构它们之间的区别如下：ETL架构优点缺点Lambda架构架构简单很好结合了离线批处理和实时流处理的优点稳定且实时计算成本可控离线数据易于订正实时，离线数据很难保持一致结果需要维护2套系统代码不统一Kappa架构只需要维护实时处理模块离线可以通过消息重
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2024-08-03 19:43:06
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ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程，它是构建数据仓库的重要环节。 ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。ETL是BI项目重要的一个环节。通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目的1/3的时间,E
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2024-01-25 16:48:23
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# 数据库 ETL 与 Python：数据集成的旅程
在现代数据分析的世界中，ETL（提取、转换、加载）是一个至关重要的过程。ETL的主要目标是将不同来源的数据整合到一个统一的数据仓库中，方便进一步分析和使用。Python作为一种强大的编程语言，在ETL过程中尤为受欢迎，因其丰富的库和简洁的语法易于处理数据。本文将探讨如何使用Python实现ETL，并提供代码示例和相关模型。
## 什么是ET
数仓ETL含义ETL是指使用数据采集工具将数据从多源异构数据源中抽取出来，进行数据转换加载到数据仓库的过程；ETL具体流程1、数据抽取（Extract）：从业务系统中抽取需要的数据。数据抽取可以采用全量抽取或者增量抽取的方式，全量抽取是指抽取整个数据表中的数据，而增量抽取则是只抽取某个时间段内发生的数据。##具体操作步骤## 1、根据要抽取的数据源类型（关系结构、文件系统）、抽取规则（全量或增量）
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2023-09-05 22:22:00
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文章目录一. ETL 过程概览二. ETL 开发规划2.1 第 1 步：设计高层规划2.2 第 2 步：选择 ETL 工具2.3 第 3 步：开发默认策略2.4 第 4 步：按照目标表钻取数据2.5 开发 ETL 规范文档三. 开发一次性的历史加载过程3.1 第 5 步：用历史数据填充维度表3.1.1 填充类型 1 维度表3.1.2 维度转换3.1.3 维度表加载3.1.4 加载类型 2 维度表
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2023-09-05 22:21:20
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1.什么是大数据 1.1 大数据特征 我们引用了大数据的4V特征 Volume 大数据数据量大，数据量单位为T 或者P级 Variety 数据类型多，大数据包含多种数据维度 比如 日志、视频、图片 Value 价值密度低，商业价值高 比如监控视频，其中关键1-2秒可能具有极高的价值 Velocity 要求处理速度块 【微 无忧获客全拼 + 01】 1.2 大数据的4个关键技术 1.3 ETL/EL
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2024-01-10 18:57:45
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概念百度百科对数据库设计的给了如下的描述：数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。数据库设计的设计内容包括：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和
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2023-10-16 08:54:50
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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BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个...
原创
2021-07-14 11:47:36
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目录1 数据抽取2 数据转换3 数据加载 1 数据抽取ETL（Extract-Transform-Load）是将数据从端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载 （load）⾄⽬的端的过程。从数据源抽取出所需要的原始数据，经过数据清洗，最终将清洗后的数据加 载到数据仓库中去。也称为数据仓库技术。数据源通过采集的⽅式获取， 保存到数据仓库通过数据清洗，处理
原创
2021-10-06 20:12:43
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大数据 Java ETL 是指在大数据环境中使用 Java 进行数据提取、转换和加载的过程。下面我将详细记录解决大数据 Java ETL 问题的过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案。
## 备份策略
为了确保数据的安全和完整，我们制定了严格的备份策略。这个策略包含一个甘特图来展示备份任务的时间安排，以及各个备份周期的计划。我们选择了多种存储介质相结合的方式来进行
### ETL在Hadoop大数据中的实现指南
ETL（提取、转换、加载）是数据处理的重要流程，在大数据领域中，Hadoop常常被用作这一流程的基础架构。下面，我将为你详细介绍如何在Hadoop中实现ETL流程。
#### ETL流程概述
首先，我们来看看ETL的整体流程，下面是一个流程表格：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-10-31 09:11:43
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准确地来说，在大数据里很多时候是ELTL，但是我们仍然保留历史的称呼用ETL来描述从抽数到提供应用之间的所有数据处理步骤。ETL的第一步总是避不开从业务源系统抽取数据到落地层(Staging)。实践中，大部分时候大厂都用ODS来命名，歪果仁通常称为STG，这里只是叫法不同，作用是一样的——一次读取以缓冲对源系统数据的访问。EL工具市面上比较常用的是sqoop和dataX，也有通过binlog消费日
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2024-05-31 05:11:37
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一.ETL简介 ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。 &n
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2024-02-17 10:41:55
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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ETLETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它
用了好久的oracle数据库，却不曾好好的总结一下，实在是有背我“思则有备，有备无患”的人生信条，甚至，某些情况下，自己对于一些很基础的操作还得回头去翻笔记，找资料。悔之久已，今日特来总结一番，给自己，给需要的朋友一些帮助。 对于
Linux操作系统基础知识1、Linux简介与程序开发环境1.1 什么是Linux？Linux是一个可以自由发布的类UNIX内核实现，它是一个操作系统的底层核心。Linux是由芬兰赫尔辛基大学的Linus开发，期间得到了网上广大UNIX程序员的帮助。它最初是受其教授的Minix（一个小型的类UNIX系统）启发而开发的程序，纯属个人的爱好，但是后来它自身逐步发展成为一个完整的系统。 要理解什么是Li
