什么是ETL？一、ETL概念之背景随着企业的发展，目前的业务线越来越复杂，各个业务系统独立运营。例如：CRM系统只会生产CRM的 数据；Billing只会生产Billing的数据。各业务系统之间只关心自己的数据，导致各业务系统之间数据相互独立，互不相通。一旦业务系统之间进行数据交互，只能通过传统的webservice接口之间进行数据通信。该种方式对人力成本、时间成本要求比较高。也就是说：需要成熟的
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2023-09-01 11:56:24
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Epoll工作原理参考之前的文章： ET模式仅当状态发生变化的时候才获得通知,这里所谓的状态的变化并不包括缓冲区中还有未处理的数据,也就是说,如果要采用ET模式,需要一直read/write直到出错为止,很多人反映为什么采用ET模式只接收了一部分数据就再也得不到通知了,大多因为这样;而LT模式是只要有数据没有处理就会一直通知下去的.
ETL介绍Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。通用架构先来一张通用架构图：数据源：数据源可以来自多个不同种类的源，例如数据库，日志文件，系统日志，数据库日志，业务日志等。数据收集：采集数据，日志等数据文件。常用的采集工具有Flume，Logstash，Filebeat等。数
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2023-07-20 20:32:56
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什么是ETL:ETL（extract提取、transform转换、load加载）。ETL负责将分散的、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、数据挖掘提供决策支持的数据。使用Spark开发ETL系统的优势：1、由于海量的日志记录、交易记录，单机进行ETL变得越来越困难。搭建一套具备大规模数据处理能力的E
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2023-10-24 08:43:38
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同步 ETL 架构是在一个大的数据集中进行处理，通常使用类 SQL 语言来处理数据的提取、清洗、转换和加载。同步 ETL 架构可以在数据到达目标系统之前对其进行转换，并将数据与目标系统同步，这意味着数据可以在短时间内变得可用和访问，但也很可能会导致一些问题。一般而言，同步 ETL 架构需要进行以下步骤：从源系统中提取数据并转换为目标系统的格式。对目标系统应该接收到的数据进行验证和过滤。对目标系统进
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2023-10-17 21:17:50
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第一：E-T-L 技术 E-T-L（Extract、Transform、Load）共包含了数据抽取、数据转换与数据装载3部分内容，E-T-L技术是在数据仓库技术发展中日趋成熟的。到现在，大家常说的ETL技术已经远远超越出了这E、T、L这三部分的范畴，不再是简单地将数据从一个地方抽出进行转换再装载到另外一个地方这种概念了。时下大家说得最
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2023-10-22 08:02:01
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# ETL技术组件架构图的实现指南
在当今的数据驱动世界中，ETL（Extract, Transform, Load）技术是数据集成的核心。ETL的目标是从各种数据源提取数据，进行必要的转换处理，然后加载到目标数据仓库中。本文将指导你如何实现ETL技术组件架构图，并为每一步详细说明需要使用的代码。
## ETL流程概述
为了更清晰地理解ETL的整个流程，我们可以将其分为以下几个步骤：
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1.数据探查数据探查，顾名思义，就是对数据的内容本身和关联关系等进行分析，包括但不限于需要的数据是否有、都有哪些字段、字段含义是否规范明确以及字段的分布和质量如何等。数据探查常用的分析技术手段包括主外键、字段类型、字段长度、null 值占比、枚举值分布、最小值、最大值、平均值等。2.数据集成ETL数据仓库的数据集成也叫ETL （抽取： extract 、转换： transform 、加载： loa
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2024-06-09 06:44:14
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目录ETL的架构ETL架构的优势：离线 ETL 的架构设计离线 ETL 的模块实现数据分片（Split）数据解析清洗（Read）多文件落地（Write）检测数据消费完整性 (Commit)参考链接ETL的架构
ETL架构的优势：ETL相对于EL-T架构可以实现更为复杂的数据转化逻辑
ETL采用单独的硬件服务器,可以分担数据库系统的负载
ETL与底层的数据库数据存储无关，可以保持所有的数据始终在数据
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2023-02-21 08:19:00
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The 38 Subsystems of ETL By Ralph Kimball, 2004年4月 建立一个成功的数据仓库系统，依靠的是最佳实践而不是直觉。 三个简单的字母，E-T-L，很容易的让大家忽视了38个ETL子系统在数据仓库建设中的重要性。 抽取-转换-加载（ETL）系统，或者非正式的称为“后台系统”，在建立整个数据仓库系统中占据了70的
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2024-06-02 08:59:54
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ETL讲解（很详细！！！）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会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。 &
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2023-08-13 19:36:01
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时代的数据魔法：ETL DT时代，如何高效地把数据转换为信息、知识，已经成为企业亟待解决的关键问题，ETL作为数据分析、数据挖掘的基础，已成为提高核心竞争力的重要技术手段。什么是ETL如果把数据仓库的模型设计比作是一座大厦的设计蓝图，那么数据就是构成大厦的一砖一瓦，而ETL就是建设大厦的过程。时代的数据魔法：ETL 图：典型BI系统结构图，来源于网络根据典型BI系统结构图我们可以看出，ETL（Ex
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2024-05-09 10:26:23
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Phpcms网站管理系统目前最新版本为Phpcms v9，作为国内主流CMS系统之一，目前已有数万网站的应用规模。那么其自带的采集模块功能如何呢，来看看吧。文章采集 Phpcms v9默认内置有文章、图片、下载3个内容模型，先来看最普通的文章采集。以采集新浪互联网频道，国内滚动新闻栏目为例http://roll.tech.sina.com.cn/internet_chinalist/inde
01 性能环境要考虑的要素系统逻辑架构，即组成系统的组件、应用之间的结构、交互关系的抽象。最简单最基本的就是这三层架构。 三层逻辑结构图客户层：用户请求端。Web层：处理客户端所有的业务请求逻辑和服务端数据。数据库层：维护业务系统的数据。更复杂的逻辑结构 逻辑架构中的任意一层，有可能是在独立的物理集群机器上，也有可能跨多个物理机器或者跟其他逻辑层共享同一个物理集群。 逻辑架构间的箭头是数据流，不是
一：ETL概括 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，目的是将企业中分散、凌乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节，通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3时间，ETL设计的好坏直接关系BI项目的成败。 ETL设计分为三部分：数据抽取、数据清洗转换、数据加载。二：ETL实现方法 1：借助ETL工
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2023-06-26 18:15:22
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ETLTL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。 ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、Informatic PowerCenter、AICloudETL、DataStage、Repository Explorer、Beeload、Ket
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2023-07-10 23:22:02
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# 教你实现传统ETL架构图
在数据分析和数据仓库的世界里，ETL（Extract, Transform, Load）是一个至关重要的过程。对于刚入行的小白，一开始可能会觉得ETL的概念和实现有些复杂。本文将帮助你逐步实现一个传统的ETL架构图，并详细解释每个步骤所需的代码和工具。
## ETL过程概览
ETL 的基本流程分为三个主要步骤：数据提取（Extract），数据转换（Transfo
原创
2024-08-25 03:51:54
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基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。操作型源系统，指的就是面向用户的各类系统，如app、网站、ERP、CRM等系统。这一块就是我们数据仓库的数据来源，并且这类数据往往有各自的格式和内容，我们同步过来之后，需要对数据进行清洗和规范化。ETL系统，指的就是获取、转换、加载的(Extract Transfo
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2023-11-09 11:56:45
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1 ETL，Extraction-Trasformation-Loading，即数据读取，转换，装载的过程，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，目的是将企业中的额分散的，零乱的，标准不统一的数据整合到一起，为企业决策提供分析依据。ETL是BI项目中重要的一个环节。数据抽取：把不同的数据源数据抓取过来，存到某个地方。例如
## ETL方案架构图实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何实现ETL方案架构图。在本文中，我将介绍整个流程，并提供每个步骤需要做的事情以及相应的代码示例和注释。
### ETL 方案架构图的实现流程
下面是实现ETL方案架构图的基本流程，我们将按照这个流程来进行操作：
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 提取数据 | 从各种数据源中提取需要
原创
2023-08-18 11:57:48
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