# 搭建数据仓库ETL工具箱 点点文档
## 1. 流程概述
在搭建数据仓库ETL工具箱 点点文档的过程中，一般包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装和配置数据库 |
| 2 | 创建数据仓库 |
| 3 | 设计ETL流程 |
| 4 | 编写ETL脚本 |
| 5 | 测试ETL流程 |
| 6 | 部署ETL流程 |
## 2.
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
-- Source
数据仓库是由外部多个数据源汇总集成的，“集成”这个词代表并不是简单的堆积，而是需要进行一些逻辑处理，数仓的集成就是这样，因为外部数据源都是异构的，所以需要做很多工作才可以进行集成，这些工作包括但不限于：字段的意义统一，轻度统计等。抽取数据有如下策略：时间戳判断扫描增量文件日志文件，审计文件扫描修改应用程序（很少使用）映像文件扫描（很少使用）另外，抽取的数据需要增加时间戳（必须的），存储到介质里面需
常用的数据集成ETL工具有哪些？ETL工具用于将异构数据转换为同类数据，然后由数据科学家用于从数据中获得有价值的数据，常用的ETL工具有Microsoft-SQL Server集成服务、AWS Glue、Apache NiFi、Informatica PowerCenter、IBM的Infosphere Information Server等。ETL工具是什么呢？ETL是英文Extract-Tra
一、ETL概念 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（商业智能）项目重要的一个环节。二、E-T-L架构分类 ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或
1. 安装4.0框架ETL的正运行前提是操作系统中已经安装有4.0框架。如果没有，请在运行ETL工具前将其提前安装。2. 解压ETL工具安装包将接收到的ETL工具压缩包解压到本地3. 安装建库脚本在oracle库中创建新用户，一般用户名为SJTB,然后在在ETL所在的目录下找到【建库脚本oracle.sql】，将该脚本其在SJTB用
数据集成就是将多个数据源合并存放在一个数据存储中（如数据仓库），从而方便后续的数据挖掘工作。据统计，大数据项目中 80% 的工作都和数据集成有关，这里的数据集成有更广泛的意义，包括了数据清洗、数据抽取、数据集成和数据变换等操作。这是因为数据挖掘前，我们需要的数据往往分布在不同的数据源中，需要考虑字段表达是否一样，以及属性是否冗余。数据集成的两种架构：ELT 和 ETL什么是 ETL 呢？ETL 是
ETL 是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的简写，它的功能是从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗和转换，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，是构建数据仓库最重要的一步。在数据加载到数据库的过程中，分为全量加载（更新）和增量加载（更新）。全量加载：全表删除后再进行数据加载的方式。增量加载：目标表仅更新源表变化的数据。全量加载从技术角度
熟悉TASKCTL4.1一段时间后，觉得它的调度逻辑什么的都还不错，但是感觉单机部署不太够用。想实现跨机调度作业，就要会TASKCTL的集群部署。下面就是我在网上找到的相关资料，非原创。单机部署成功后，要在单机部署的基础上，增加3个CTL节点：1个MAgent和2个Sagent，来完成集群部署。将服务端的安装包分别上传至magent、sagent1和sagent2账户，其操作都是一样的
1、创建索引 2、创建文档 使用PostMan调用 http://192.168.127.130:9200/my_doc/_doc/1 -> http://192.168.127.130:9200/{索引名称}/_doc/{索引ID} _doc 代表创建文档 1为索引ID，是指索引在ES中的id，而
转载
2020-07-16 17:50:00
140阅读
2评论
日志采集、加工、分析、归档有着一套流程。
转载
2017-07-05 22:39:00
341阅读
2评论
ETL，全称 Extract-Transform-Load，它是将大量的多个来源的原始数据经过提取（extract）、清洗加转换（transform）、加载（load）到目标存储数据仓库或数据湖的过程；
在21世纪大数据时代，我们的系统中有来自各种来源的结构化和非结构化数据，包括：来自在线支付和客户关系管理（CRM）系统的客户数据、来自供应商系统的库存和
这里所说的值映射就有点类似oracle的caswhen功能，比如有个字段a的值为1，但是我现在想让a=1的时候变成a男，也就是1映射成男，这就是所说的值映射，那么怎么操作呢，实际上kettle有一个“值映射”组件；接下来就简单介绍下怎么使用；首先在程序左边的搜索框中输入值映射，找到值映射组件，然后拖到所需要的位置，然后双击点开，首先你可以设置一个步骤名称，不想设默认也行，接下来选择使用的字段名，这
原创
2018-08-31 14:34:47
3533阅读
注：前言、目录见 Tips：本节内容偏操作，了解如何操作、进行了什么操作即可 文章目录一、环境配置与工具部署1、Java环境2、ETL工具kettle二、kettle的使用1、新建转换2、输入文件3、输出文件、增加步骤 一、环境配置与工具部署1、Java环境这个就简单写写，详细的配置教程网上到处都有。jdk 1.8 的压缩包 链接：https://pan.baidu.com/s/1ilaOoQUZ
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
转载
2023-02-21 08:19:00
470阅读
点赞
1评论
现在是一个Google的时代，而对于开发者，开源已成为最重要的参考书。对于某课题，不管你是深入研究还是初窥门径。估且google一把，勾一勾同行的成就，你必会获益良多。 说到ETL开源项目，Kettle当属翘首，因此，偶决定花点时间了解一下。 项目名称很有意思，水壶。按项目负责人Matt的
一、什么是ETLETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程二、数据仓库的架构数据仓库(Data Warehouse \ DW)是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现
数据清洗，是每个业务中不可或缺的部分，在运行核心业务的MapReduce程序之前，往后都会对数据进行清洗。数据清洗的过程往往只需要运行Mapper程序，而不需要运行Reducer程序，本文主要介绍一下数据清洗的简单应用。目录一、开始的话 二、需求与数据三、定义Bean类四、编写Mapper类五、编写Driver驱动类六、测试 
目录前言脚本1效果展示代码解析1）导入所用库2）获取服务器下所有库名3）获取表详细信息并保存4）实现主要逻辑完整代码脚本2效果展示代码解析完整代码 前言在ETL相关工作中，将数据库中数据的 ER结构 整理为 Excel 可谓是一件投入产出比极低的、毫无技术含量的体力活尤其是当你有上百张表的ER结构都要整理成 Excel 时，简直是在燃烧生命。大把的时间浪费在了低价值的事情上，是对时间这种资源的极
