传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是方...
原创
2022-08-21 00:33:56
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ETL设计详解（数据抽取、清洗与转换）概述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
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2020-06-28 15:55:37
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由于数据源的多样性，数据传输条件等不确定性以及用户对最终统计数据的选择性等因素，使得ETL在处理上需要考虑业务数据处理的要求，还要考虑数据传递过程中如何解决这些多样性和不确定性，以及数据转换的复杂性等方面都需要考虑。ETL的设计一定是针对具体的应用相关的，针对不同的业务和分析模型有不同的抽取要求。
所以ETL整体架构的灵活性和可扩展性都是非常重要的。但
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2023-08-04 14:17:28
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最近项目组里想做一个ETL数据抽取工具，这是一个研发项目，但是感觉公司并不是特别重视,不重视不是代表它不重要，而是可能不会对这个项目要求太高，能满足我们公司的小需求就行，想从这个项目里衍生出更多的东西估计难。昨天领导让我写写自己的见解，今天写了点，不过说见解还真不敢，所以取了个名字叫建议了，今天把这个文档贴到自己博客里和大伙分享分享。 贴文档之前，我想很多朋友估计并不熟悉ETL，如果接粗过数据挖
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2023-07-21 21:18:06
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文章目录1. 服务器处理顶号操作1.1 我们定义一个管理session的组件1.2 为我们管理session组件添加System1.3 我们去为创建的Scene添加上我们的组件1.4 将已经上线的Session进行关闭，然后更新我们组件中的SessionInstanceId1.5 十分钟等待，如果玩家还没有进行下一步操作，我们就断开Session，避免客户端一直占用Account服务器1.6 挂
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2023-10-08 19:21:34
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初识SparkSpark是一个通用的并行计算框架,由加州伯克利大学的AMP实验室开发于2009年,并于2010年开源.2013年在Apache旗下成长为大数据领域最活跃得开源框架之一,Spark也是基于map reduce算法模型实现的分布式计算框架.Spark 针对MapReduce做了大量优化.减少磁盘I/O Hadoop MapReduce的map端将中间输出和结果存储在磁盘中,reduce
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2024-04-02 12:46:48
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集结区准备数据，通常也叫做数据管理，是指获取数据并将数据转化成信息，最终将这些信息提交到前端的查询界面。后台不
原创
2022-09-16 15:51:04
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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。项目名称很有意思，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
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2023-08-05 23:33:10
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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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在大数据处理的过程当中，ETL是非常重要的一个环节，数据引入到系统，进行初步的处理，以备后续的数据处理环节的需求。从事ETL工作的岗位从业者，就被称作大数据ETL工程师。今天我们就来聊聊ETL工作流程分解。简而言之，ETL的工作，就是输入各种数据源，输出是各种用于分析的表和数据文件。这个过程当中，就涉及到用来分析的数据是否易用、数据质量的好坏、数据是否完整、数据是否可信等关键性问题。 ETL的一般
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2023-07-28 00:30:04
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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。 ETL的设计
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2023-09-11 22:10:08
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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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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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最近项目组里想做一个ETL数据抽取工具，这是一个研发项目，但是感觉公司并不是特别重视,不重视不是代表它不重要，而是可能不会对这个项目要求太高，能满足我们公司的小需求就行，想从这个项目里衍生出更多的东西估计难。昨天领导让我写写自己的见解，今天写了点，不过说见解还真不敢，所以取了个名字叫建议了，今天把这个文档贴到自己博客里和大伙分享分享。 贴文档之前，我想很多朋友估计并不熟悉ETL，如果接粗过数据
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2024-08-28 16:44:27
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最近写了一个针对数据仓库ETL的测试框架，baidu google了一下发现还没有非常靠谱的同类型框架或解决方案，就忍不住提前分享一下（其实是因为周五下午不想干活）。
首先分享一下我们过去测试ETL的方法：很简单，就是写两段SQL分别query上下两层数据，然后通过数据库的minus方法来得到不符合预期的数据，进而进行分析。例如
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2023-08-31 18:19:57
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ETL的主要作用：数据的获取、清洗的一致性、用于展现的发布、ETL环境的管理，在所有的设计ETL模型的时候，所有模型的逻辑设计应该已经初步完成，并了解了自己所使用的用于建立数据仓库的数据源有哪些，以及需要建设的模型ETL和源之间的映射关系的80%是可以确认的，那么在上面的基本条件准备充分的情况下，可以开始ETL的建设，需要考虑一下ETL工具的选择，对于一个大型的项目有一个ETL去管理，对后期新的需
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2024-02-04 06:51:09
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背景1 ： 随着接入数据和处理数据的增加，生产脚本也越来越多，脚本由于前期的开发人员没有做到规范管理，导致脚本很乱。解决方案： 1） 在lunix上规范目录，按平台，业务模块分目录存放。 2） 做好版本管理，提交到生产的脚本必须要commit到svn服务器。  
原创
2014-12-10 22:16:21
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BI项目中ETL设计与思考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的依据。 ETL是BI项目重要的一个环节,BI项目中，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。
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2021-07-22 16:50:03
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# ETL方案设计架构图实现指南
作为一名经验丰富的开发者，很高兴能教会你如何实现“ETL方案设计架构图”。ETL（Extract, Transform, Load）是一种常见的数据处理流程，用于从源系统中提取数据、对数据进行转换和清洗，最后将数据加载到目标系统中。在本文中，我将向你介绍整个ETL流程的步骤，并提供每一步需要执行的代码和注释。
## ETL流程步骤
下面是实现ETL方案设计架
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2023-12-11 08:55:59
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## ETL数据集成架构设计文档科普
在当今信息化社会中，数据已经成为企业决策和业务发展的重要资产。为了充分利用这些数据，企业通常采用ETL（Extract, Transform, Load）流程进行数据集成。本文将介绍ETL的数据集成架构设计，并通过代码示例和图表加以说明。
### 什么是ETL？
ETL指数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程。它的
原创
2024-09-07 06:25:03
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