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（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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大数据中经常会遇到的一个概念就是ETL，接下来就来探讨一下ETLETL是指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，主要的作用就是将企业的一些杂乱无章的数据进行一个汇总，为相关的企业提供数据的支持。ETL主要分为了三个阶段：数据抽取、数据清洗转换、数据的加载。数据的抽取：就是从原始的数据源中将数据抽取到ODS层。在数据抽取的时候，首先需要进行相关的调研，比如数据的存储，以及数据的
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2023-09-20 16:07:14
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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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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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# 大数据中的ETL技术：Flink与Spark的实现指南
在大数据领域，ETL（提取、转换、加载）是一个至关重要的过程。这个过程将原始数据转化为可用的信息，从而为决策提供支持。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用Apache Flink和Apache Spark来实现ETL流程。
## ETL流程概述
在进行ETL操作之前，首先需要了解整个流程的步骤。以下是ETL的各个关键步骤：
| 步
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
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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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
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2024-01-23 16:19:55
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# Kettle 大数据ETL Hive 入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对大数据ETL（Extract, Transform, Load）的概念和工具感到陌生。Kettle是一个开源的ETL工具，广泛用于数据集成和转换。Hive是一个数据仓库软件，用于对存储在分布式存储系统上的大数据进行查询和管理。本文将指导你如何使用Kettle进行大数据ETL Hive操作。
## 流程概览
首
原创
2024-07-25 04:29:57
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大数据ETL架构搭建
随着大数据时代的到来，企业面临着越来越多的数据处理需求。而ETL（Extract-Transform-Load）是大数据处理中的重要环节之一，起到了将数据从源系统中提取、转换和加载到目标系统中的作用。本文将介绍大数据ETL架构的搭建过程，并提供相应的代码示例。
在搭建大数据ETL架构之前，我们首先需要明确数据处理的流程。一般来说，ETL流程可以分为以下几个步骤：
1.
原创
2024-01-28 05:31:14
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[目录]第一章：概述第二章：整体数据分层第三章：整体实现框架第四章：元数据第五章：ETL第六章：数据校验第七章：数据标准化第八章：去重第九章：增量/全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）第十四章：数据模型参考第十五章：维模型第十六章：渐变维第十七章：数据回滚第十八章：关于报表第十九章：数据挖掘数据仓库实践杂谈（五）ETLETL是建立数据仓库
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2024-10-08 21:05:38
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大数据etl和Hadoop是当前大数据处理领域中的重要概念和技术。ETL（Extract-Transform-Load）是指从数据源中提取数据、对数据进行转换和最终加载到目标数据仓库中的过程；而Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，用于处理海量数据。
在大数据处理中，常常需要对数据进行清洗、转换和整合，以便进行进一步的分析和挖掘。ETL工具就是用来实现这一目的的。通过ETL工具，可以方便
原创
2024-06-05 04:47:08
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现在越来越多的高校开设了大数据相关专业的课程，这也是很多人开始选择学习大数据的原因，但仍然有不少人对于大数据整个行业的发展不是很了解，尤其是和大数据相关的社会职位。那么与大数据相关的热门职位都有哪些呢？下面就由小编为大家详细说一下。首先，与大数据相关的热门职业有ETL研发。随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，
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2024-10-04 13:34:30
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ETL常用的三种工具介绍及对比Datastage，Informatica和KettleETL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。下面给大家介绍一下什么是ETL以及ETL常用的三种工具——Datastage，Inf
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2023-08-18 16:02:32
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你需要知道的ETL基础知识##信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。 于是，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
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2024-01-14 14:54:23
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