What are the four basic Data Flow steps of an ETL process?在ETL过程中四个基本的过程分别是什么？答：Kimball数据仓库构建方法中，ETL的过程和传统的实现方法有一些不同，主要分为四个阶段，分别是抽取（extract）、清洗（clean）、一致性处理（comform）和交付（delivery），简称为ECCD。1．抽取阶段的主要任务
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2023-09-22 20:55:00
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目录1、概述2、抽取作业（Extract）2.1 手工开发抽取作业时候的常用方法2.1.1 当数据源和DW为同一类数据库时2.1.2 当数据源和ODS为不同类型数据库时2.2 更新数据的时间和数量的问题2.2.1 实时抽取数据2.2.2 批量抽取数据2.2.2.1 常用实现2.2.2.2 全量下载&增量下载3、转换作业（Transform）3.1 数据清洗3.2数据转换4、加载作业（Lo
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2023-07-26 08:27:30
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系列专题：数据湖系列文章 1. Kettle是什么 Kettle最早是一个开源的ETL工具，全称为KDE Extraction, Transportation, Transformatio
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2023-10-16 10:11:10
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在数据仓库构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了从数据清洗，整合，到转换，加载等的各个过程，如果说数据仓库是一座大 厦，那 么ETL就是大厦的根基，ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位 置。 一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）
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2023-07-14 17:25:34
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最近由于比较多的与新的第三方系统进行各种数据的交互，免不了要把实时的用户表格以及代码表格同步过去，这个时候我们就想说使用比较低成本和简单的方式把我们需要的数据正确的同步到一个中间库中去，然后再由第三方系统通过同样的方式从中间库中取得相关的数据。于是我们就使用上了ETL。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（t
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2023-09-20 15:39:50
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一、ETL在数据仓库角色ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。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。在整个数据分析流程中，用于数据处理的时间往往要占据70%以上。有着大数据分析系统中的数据“发动机”比喻！ 二、为什么建数据仓库需要ETL
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2023-07-11 22:42:35
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由于ETL是数据仓库得核心，时常承担着管理和存储数据仓库大量元数据得职责。在数据仓库中ETL处理程序是元数据最重要得创建者——数据沿袭。数据沿袭追踪数据从源系统和文件中得请确位置直到最终被装载之前。数据血统包括数据库系统的数据定义和在数据参考古中最终静止状态。元数据分为后台元数据和前端元数据，后台元数据是与处理相关的，指导抽取清洗装载工作；前端元数据更偏向描述性和使我们的查询工具和报表工具更加稳定
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2023-12-29 22:47:59
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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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ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名为数据抽取、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
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2023-09-01 13:52:43
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在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素，在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具。 一、什么是ETL？ 构建数据仓库的核心是建模，在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线。从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行转化，最终加载到目标数据库
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2023-07-11 13:39:22
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在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素，在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具。 一、什么是ETL？ 构建数据仓库的核心是建模，在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线。从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行转化，最终加载到目标数据库或者数据仓库中去，这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Tr
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2023-07-14 17:25:42
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数据仓库ETL流程规范项目组希望我出一个ETL的规范，凭着自己的感觉和经验总结了一些步骤，我还会不断改进。本ETL流程规范试图建立一个通用的ETL流程开发规范，针对不同项目组的实际情况，可自行进行逐步的完善和修改。本流程应该是在需求分析阶段结束后实施。ETL流程：可以把ETL分为五个阶段，按照开发的顺序分： 1) &nbs
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2024-01-02 21:59:06
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1. ETL的定义：
是
数据抽取(Extract)
、
转换(Transform)
、
清洗(Cleansing)
、
装载(Load)
的过程。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
；
2. 常用的ETL工具：
主要有三大主流工具，分别是Ascenti
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2023-11-14 03:53:27
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# 学习如何实现 ETL 数据仓库
ETL（提取、转换、加载）过程是数据仓库开发中的重要环节。作为一名初学者，了解ETL的整体流程至关重要。本文将带你一步一步完成ETL数据仓库的构建，包括每个阶段所需的代码示例，以及简单的流程图和饼状图进行可视化。
## 1. ETL流程概述
在开始之前，我们先定义ETL流程的主要步骤：
| 步骤 | 描述
ETL之Kettle学习笔记——初始KettleETL介绍 ETL即Extract-Transform-Load的缩写，意为数据抽取、转换和装载，ETL是数据仓库的核心和灵魂，是负责完成数据从源数据向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。说得直白一点就是数据清洗和装载的一个过程。 ETL是数据抽取(Extract)、清洗(Cleaning)、转换(Transform)、装载(Load)
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2023-08-18 15:48:55
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# 数据仓库 ETL 科普文章
## 引言
在当今数据爆炸的时代，数据的获取、存储和分析变得尤为重要。企业积累了大量的业务数据，如何将这些数据转化为有价值的信息，成为了数据分析和决策的重要环节。数据仓库（Data Warehouse）与ETL（Extract, Transform, Load）就是实现数据处理的重要工具。本文将介绍ETL的基本概念、流程以及一些代码示例，让我们更好地理解数据仓库
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的简写，是构建数据仓库最重要的一步。1.抽取抽取时元数据进入到数据仓库的第一步。因为每个业务系统数据的质量不相同，所以需要对每个数据源建立不同的抽取程序。抽取的主要功能：提供数据匹配器的功能：这样使得程序可以与多种业务数据源相连接。提供标准化的功能：抽取最重要的一个功能就是对数据类型的标准化，将业务数据和数
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2023-09-26 14:20:44
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数据仓库的后台部分经常被称为：集结区（StagingArea）。数据集结主要是指写入磁盘。并且建议ETL的四个主要检查点都要有数据集结。 是将数据存储在物理集结区还是在内存中直接处理，这个问题是ETL架构中的最根本的选择之一。开发的ETL处理的效率很大程度上取决于能否很好的均衡物理IO与内存处理。能够在把数据写入集结表和保持在内存两种方法取得理想的均衡是个很大的挑战，也是优化处理过程中必
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2023-06-14 19:59:45
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ETL是什么？ ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程,在数据仓库建置过程中，资料整合转换(ETL)是最花费时间、人力的，约占整个项目的60%-70%左右。一家企业除了在不同的成长阶段所留下来历史资料，还包括使用者所产生的大量资料，及对外部所取得的资料，这些信息可能来自不同的数据库平台，或一些特定的档案格式。而ETL就是要将各个不同的数据文件或数据库
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2023-10-11 10:38:44
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社会经济的快速发展，企业之间的竞争压力随之增加，信息对于企业的生存和发展具有非常重要的作用，并且伴随着互联网信息技术的快速发展，企业伴随着时间和业务的发展也积累了大量的数据信息。从复杂的数据信息之中获取到合理有效的决策数据，这是一个需要专业方面技能的事情。金融行业随着社会经济的发展，行业的数据类型愈来愈多，为了从众多的数据信息之中获取有用的信息，需要将初始数据进行转化，在通过相应的技术编程都对企业
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2024-05-29 05:56:05
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