ETL (数据仓库技术)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工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、 Beel
客户视角:Oracle ETL工具ODI 数据集成已成为企业在追求市场份额中的关键技术组件,与依靠手工编码的方式不同,越来越多的企业选择完整的数据集成解决方案来支持其IT战略,从大数据分析到云平台的集成。Dao Research最近进行的一项研究,比较全球领先的几个数据集成解决方案之间的差异,及这些产品技术对现实企业的影响。他们采访了IBM,Informatica的,和甲骨文的客户。此外,他们也阅...
原创 2021-07-21 11:59:12
1094阅读
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 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。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具,并讨论了从 ETL 转向“无 ETL
转载 2023-07-20 15:11:16
158阅读
看大家分享了好多hadoop相关的一些内容,我为大家介绍一款ETL工具——Kettle。    Kettle是pentaho公司开源的一款ETL工具,跟hadoop一样,也是java实现,其目的就是做数据整合中时数据的抽取(Extract)、转换(Transformat)、加载(Load)工作。Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transfor
转载 2023-11-03 23:23:33
150阅读
看了几篇ETL的介绍,目前觉得这篇还是不错的,特此分享一下:ETL,是英文 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。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。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,
进入数据技术时代之后,数据本身就是一项重要的资产,如何使用这些资产是困扰企业的一大难题,特别是数据来源复杂、业务流程长、涉及模块广、历史数据更新迭代,都为从这项资产里面挖掘价值提供难度,但是话说回来,方法总比困难多。在使用数据资产之前,管理数据或者说跟数据建立联系是第一步要做的,我们从使用ETL工开始。一、ETL是什么ETL(Extract Transform Load三个单词的缩写),用来描述将
转载 2024-05-09 15:16:40
58阅读
准备1.HADOOP集群环境或者伪集群; 2.KETTLE6.0环境;前言该部署是在windows环境下操作,linux上操作类似。KETTLE HADOOP插件配置1.打开插件所在目录,E:\kettle_integrated\data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin。如图: 2.打开步骤[1]图中的hadoop-configuration
转载 2024-03-08 15:07:39
39阅读
ETL工具之kettle的使用1、ETL及其常用工具2、kettle的下载安装2.1 kettle简介2.2 kettle下载安装3、kettle的使用3.1 kettle之转换的基本概念3.2 输入控件的使用3.3 输出控件的使用3.4 脚本控件的使用3.5 案例1 1、ETL及其常用工具ETL:Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract
转载 2023-11-01 20:13:33
75阅读
37 oracle基础—表建立及管理 表 SELECT * FROM USER_TABLES; 对象 SELECT * FROM USER_OBJECTS; 表占用的空间 select sum(bytes) from user_segments where segment_name=table_name; 清空回收站 PURGE RECYCLEBIN; 查看回收站 SELECT * FROM RE
背景多个终端会将其采集的数据以文件的形式上传到服务器的多个目录,然后ETL程序在服务器上定时扫描这些目录,如有新增文件则加载并解析其中的数据,将数据塞入db。因采集频率高,数据文件较多。ETL程序是由python开发,跑一次大概1~2分钟(每5分钟扫描一次),所以性能也没有什么问题。但看到rust愈来愈火热,不免好奇:如果将这个ETL程序用rust来写,能否带来性能上的提升?为省时间,先不用rus
转载 2024-08-03 11:16:10
89阅读
Kettle简介:Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 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。Kettle这个ETL工具集,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想做什么,而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚
Geotrellis-spark-etl测试前提条件   进行到这一阶段,我们假设你已经具备了基本的spark,scala开发的能力,对Geotrellis也已经并不陌生,至少我们假设你已经使用过它,实现了一些简单的示例。   如果你没有具备以上条件,请自行参考相关资料,比如官方文档(强力推荐),同时我们也提供了《Geotrellis使用
转载 2024-06-27 20:44:23
77阅读
Many of you may be curious about ETL Tools and the use of the ETL process in the world of data hubs where data plays a significant role. Today, we will examine this more closely.你们中的许多人可能对ETL工具以及在数据起着
转载 2023-07-24 18:25:25
152阅读
TASKCTL8.0 是一款基于B/S架构的轻量企业级免费ETL任务批量处理工具 认识 TASKCTLTASKCTL是成都塔斯克信息技术有限公司,专为批量作业调度自动化打造的,一款轻量企业级免费敏捷调度工具。产品以 “专业、专注” 为设计理念,结合 ETL 调度技术领域的特点,构建了一套直观易用的 ETL 调度设计、监控 维护、管理平
转载 2023-07-18 16:06:18
217阅读
1评论
 概述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。最近用kettle做数据处理比较多,所以也就介绍下这方面内容,这里先对比下几款主流的ETL工具。1、DataPipelineData Pipeline是一家为企业用户提供数据基础架
一 Kettle概述1.1 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,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。市面上常用的ETL工具有很多,比如Sqoop,DataX,Kettle等。1.2 Kettle简介1.2.1 Kettle是什么Kettle是一款国外开源的ETL
转载 2024-02-07 15:08:51
26阅读
# 使用Apache Spark实现ETL流程的入门指南 Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,常用于处理大规模数据,特别是在ETL(提取、转换、加载)流程中表现优异。本文将逐步教会你如何使用Spark实现ETL工具,适合刚入行的小白。 ## ETL流程概述 ETL流程分为三个主要部分:提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。以下是简化的ETL流程
原创 2024-09-24 07:39:27
52阅读
使用Oozie定期自动执行ETL 1. Oozie简介 (1)Oozie是什么         Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统,其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图(DAGs),协调器作业是按时间频率周期性触发的Oozie工作流作业。Oozie支持的作业类型有Java map-reduce、Streami
转载 9月前
40阅读
# 学习使用 Spark 构建 ETL 工具 ETL(提取、转换和加载)是数据处理中的关键步骤,尤其是在处理大规模数据时,Apache Spark 是一个非常强大的工具。本文将指导你一步步构建一个简单的 ETL 工具,利用 Spark 来进行数据处理。 ## ETL 流程概述 在构建 ETL 工具时,整体流程一般包括以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 7月前
132阅读
ETL
原创 2021-08-11 13:45:52
641阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5