# 数据仓库数据抽取的基本流程
数据仓库是一个集成了来自多个源的数据的系统，用于查询和分析。在数据仓库中，数据抽取（ETL——Extract, Transform, Load）是至关重要的一步。本文将带领刚入行的小白了解数据抽取的基本流程，并提供具体的代码示例。
## 数据抽取流程概述
以下是数据抽取流程的简单步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 03:33:08
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概述 通过笔者这周的学习，对数据抽取有了一个大致的了解。所谓数据抽取，就是将数据从数据源（一般为关系型数据库）中抽取出来的过程，可分为全量抽取和增量抽取两种类型。全量抽取比较容易理解，顾名思义，相当于数据库的迁移和复制。增量抽取则是将数据库中的表自上次抽取以来修改、删除、更新的数据抽取出来。而数据抽取的方式也分为手动抽取和使用工具抽取两种类型。手动抽取就是我们通过创建db
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2023-11-24 20:41:44
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# ETL 数据仓库 数据抽取
在数据仓库中，数据抽取（Extract）是一个重要的步骤，它负责从各种数据源中提取数据并将其加载到数据仓库中。ETL（Extract, Transform, Load）过程中的数据抽取阶段是整个过程中的第一步，它决定了后续的数据处理和分析能力。
## 数据抽取方式
通常情况下，数据抽取可以通过以下几种方式进行：
1. 批量抽取：将数据源中的数据按照一定的规则
原创
2023-07-27 03:46:31
288阅读
## 数据仓库 异构数据抽取
### 什么是数据仓库？
数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统。它可以将来自不同系统和数据库的数据集成在一起，为企业提供一个统一的数据视图。数据仓库能够帮助企业进行数据分析、报告和决策支持，从而提高业务效率和竞争力。
### 异构数据抽取
在实际的数据仓库建设中，企业通常会面临一个问题：数据源的多样性和异构性。不同系统和数据库之间的数据格式、数据结构
原创
2024-06-02 06:22:45
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@ 2018-02-08 有效抽样抽样方法1 简单随机抽样3 系统抽样2 分层抽样3 渐进抽样 抽样是一种选择数据对象子集进行分析的常用方法。在统计学中，抽样长期用于数据的实现调查和最终的数据分析；在数据挖掘中，抽样也非常有用。然而在统计学和数据挖掘中，抽样的动机并不相同：统计学使用抽样是因为得到感兴趣的整个数据集的费用太高、太费时间；而数据挖掘使用抽样是因为处理所有的数据的费用费用太高、太费时间
3、添加实例 点击客户端系统后，在“实例”点击鼠标右键，添加客户段实例，如下图：
“实例名”填写服务器端需连接的实例名称，“实例节点名”可任意填写，但不能与服务器端实例名同名，“服务名称”可不填，端口号填写服务器段实例的端口号（可向对方单位系统管理员询问或通过DB2服务器端直接查看），填写完毕后点击“确定”按钮，DB2客户端与服务器端的某一实例建立了连接，如下图：
## 如何实现“达梦 抽取 数据仓库”
### 1. 流程概述
在实现“达梦 抽取 数据仓库”过程中，我们需要按照以下步骤进行操作。下面是每个步骤的具体内容和代码示例。
### 2. 步骤展示
首先，我们来看一下整个实现过程的步骤表格：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 操作内容 |
|--------
原创
2024-07-01 06:28:39
104阅读
前言：这篇论文是最新的基于joint方式进行的联合抽取实体关系的模型。主要创新点是提出了新的标注数据方法，具体可以看论文，本篇的主要目的是解读代码逻辑，更多想法细节可以先看论文。我们还是重点分两部分来看：输入数据部分+模型输入数据部分我们都假设seq的长度都是5追踪train_dataloader-->indexed_train_data-->data_maker-->DataM
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2023-09-05 11:53:27
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数据仓库-增量抽取与全量抽取
原创
2023-05-06 09:31:04
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ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 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。 ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理
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2023-06-01 15:13:56
89阅读
1、THUCNews 1.1 数据集介绍 本数据集是清华NLP组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的一个子集（原始的数据集大约74万篇文档，训练起来需要花较长的时间）。本次训练使用了其中的10个分类（体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐），每个分类6500条，总共65000条新闻数据。数据集划分如下： cnews.train.txt: 训练集(5000
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2024-02-18 20:29:28
48阅读
当初为了在SS中设置数据仓库这个功能, 团队中有一些争议. 主要是集中在为啥要提供这个功能, 到底有没有必要等问题上, 但最终这个功能还是上了. 相信初用者也会有同样的疑问, 我想介绍一下数据仓库的一些妙用, 也顺便为大家解析一下这个疑惑.用处1, 临时保存中间数据:以采集网易国际新闻为例. 打开http://news.163.com/world/, 可以看到这是一个列表页面, 每页有几十条新闻,
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2024-06-24 10:35:33
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目录一、数据仓库、数据集市概述 1. 数据仓库特点 2.数据仓库组件 3. 数据集市二、数据仓库、数据集市建模 1. 维度建模的基本概念 2. 维度建模的三种模式 3. 三种模式对比 4. 实例：零售公司销售主题的维度建模三、数据仓库分层1. 数据运营层（ODS
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2023-10-25 21:55:22
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先说结论：不会取代。01 什么是数据湖？数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。详见：2万字详解数据湖：概念、特征、架构与案例数据湖从企业的多个数据源获取原始数据，并且针对不同的目的，同一份原始数据还可能有多种满足特定内部模型格式的数据副本。因此，数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据。企业对数据湖寄予厚望，希望它能
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2022-11-14 06:25:32
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文章目录事件抽取的定义理解定义数据集ACE2005数据集ACE2005EDC数据集数据集的获取事件抽取方法Pipelined Approach & Joint Approach数据集的缺失 事件抽取的定义事件作为信息的一种表现形式，其定义为特定的人、物在特定时间和特定地点相互作用的客观事实，一般来说是句子级的。组成元素组成事件的各元素包括: 触发词、事件类型、论元及论元角色。事件触发词(
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2024-05-17 16:46:21
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目录1 ETL2 数据抽取方法3 抽取策略3.1 全量抽取3.2 增量抽取3.3.1 通过增量标识3.3.2 通过日志表3.3.3 数据合并策略4 抽取流程1 ETL ETL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,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
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2023-12-21 10:53:32
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Dialogue-Based Relation Extraction2020ACL 腾讯实验室出品Abstract首先作者贡献了出了基于对话的关系抽取数据集（DialogRE)，并在此基础上进行了跨句的关系抽取研究。作者认为在关系抽取中，和人相关的信息扮演着重要的角色，考虑到谈话中的及时性，作者设计了针对对话中的关系抽取评价指标，并简单的在基于bert的模型的上的关系抽取做了拓展，结果显示无论是在
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2023-09-10 18:11:30
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总结：Ralph Kimball 定义的 数据仓库 ETL 过程 34个子系统，子系统涉及的四个主要方面如下。抽取：从不同的数据源里获取数据。清洗和更正数据：转换和集成数据，为数据进数据仓库之前做准备。发布数据：加载和更新数据仓库里的数据。管理环境：控制和监控ETL解决方案所有组件的处理过程。 第一阶段： 获取数据 子系统1：数据剖析系统目标是要分析不同数
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2023-05-23 14:04:05
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在现代企业数据管理中，数据仓库的建构与维护已经成为了一项不可或缺的任务。各类工具层出不穷，如何从中选择合适的工具以便于抽取数据，成为了IT专家和数据工程师所面临的挑战。今天，我们便从多维度探讨“数据仓库抽取数据的工具有哪些”这个问题，为决策提供一些思路。
## 背景定位
随着科技的持续进步，数据仓库技术也在不断演进。从最初的数据存储——以关系型数据库为主，到后来的多维数据分析，再到如今的云原生
每个公司的数仓分层各有不同，根据具体业务进行划分，但是万变不离其宗，数仓分层无外乎就几大类。在阿里巴巴的数据体系中，将数据仓库分为三大层（五小层），自下而上为：数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）数据仓库的分层和各层级用途如下图所示。数据引入层
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2023-10-18 08:39:26
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