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
SQLUtility - SQLServer 工具箱
软件说明：
在使用SQLServer企业管理器生成SQL脚本时，并没有按照数据库对象的依赖关系对脚本顺序进行排序。这个BUG导致了生成的脚本无法直接执行，开发人员必须手工对其进行排序或者寻找其他替代方案，从而增加了很大的工作量和麻烦。写本工具的原始原因就是为了解决上述问题，既然写好了，就应该和大家共享。在发布之前顺便又添加了清除事务日志
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2024-01-08 15:21:01
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准确地来说，在大数据里很多时候是ELTL，但是我们仍然保留历史的称呼用ETL来描述从抽数到提供应用之间的所有数据处理步骤。ETL的第一步总是避不开从业务源系统抽取数据到落地层(Staging)。实践中，大部分时候大厂都用ODS来命名，歪果仁通常称为STG，这里只是叫法不同，作用是一样的——一次读取以缓冲对源系统数据的访问。EL工具市面上比较常用的是sqoop和dataX，也有通过binlog消费日
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2024-05-31 05:11:37
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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
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2023-11-03 23:23:33
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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
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2023-07-20 15:11:16
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ETL 数据加载机制概述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
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2023-09-04 16:53:08
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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，
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2024-07-28 11:50:50
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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
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2024-05-09 15:16:40
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# ETL 连接 SQL Server 数据库：简介与实现
## 一、什么是 ETL？
ETL 是提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的缩写，通常用于数据集成流程。ETL 的主要任务是从多个数据源提取数据，进行清洗和转换，最后将其加载到目标数据库或数据仓库中，以便进行后续的数据分析和业务决策。
在本文中，我们将介绍如何连接 SQL Server 数据库进行 E
原创
2024-09-13 06:08:33
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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
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2023-11-01 20:13:33
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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
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2024-03-08 15:07:39
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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
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2024-08-03 11:16:10
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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
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2024-06-27 20:44:23
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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
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2023-12-15 18:54:28
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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
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2023-10-17 17:03:17
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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
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2024-02-07 15:08:51
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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
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2023-07-18 16:06:18
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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
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2023-07-24 18:25:25
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# 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
# 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
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