ETL工具有哪些,Smartbi大数据分析工具

本文介绍如何使用Smartbi工具实现自助ETL(数据抽取、转换、加载),以处理多来源异构数据,提升数据质量,适应不同分析方法。通过具体案例展示数据预处理及输出过程。

​ETL(Extract-Transform-Load )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,是构建数据仓库重要的一环,是商业智能的核心和灵魂。

ETL特色功能

管理简单:采用元数据方法,集中进行管理;接口、数据格式、传输有严格的规范;尽量不在外部数据源安装软件;数据抽取系统流程自动化,并有自动调度功能;抽取的数据及时、准确、完整;可以提供同各种数据系统的接口,系统适应性强;提供软件框架系统,系统功能改变时,应用程序很少改变便可适应变化;可扩展性强。

自助ETL的主要应用场景是将多来源的异构数据,进行处理后得到具备完整性、一致性的数据模型。使用自助ETL可以提高数据的质量、适应不同的数据分析方法。

需求场景

想要对产品的销售情况进行分析,数据源中有一张产品销售表,先根据需求对数据进行处理,然后进行数据分析。

下面我们通过Smartbi大数据分析工具来展示自助ETL实现方案

数据基础

数据源中“产品销售表”的数据预览如下:

操作步骤

1、在Smartbi系统主界面的快捷菜单中选择 数据准备 > 自助ETL,进入“自助ETL”管理界面:

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2、在“Smartbi自助ETL”管理界面中,选择 新建自助ETL 按钮,进入“新建ETL”定制界面。

image.png

3、在此界面可以设计定制ETL工作流。

image.png

数据源

1、将关系数据源节点拖入画布区,在节点配置区设置关系数据源的参数。

image.png

2、在关系数据源上右键选择 执行到此处 ,运行当前节点。

image.png

3、点击查看输出,可查看关系数据源节点输出的数据,如下:

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将表的数据导入当前工作流完成,下面对数据进行 数据预处理 。

数据预处理

需要在表中添加序号,并去除采购金额字段的小数位。

1、将增加序列号节点拖入画布区,连接两个节点,设置序列列名称。

image.png

2、将派生列节点拖入画布区,连接两个节点。在节点配置区选择 派生列配置 按钮。

image.png

3、将对应函数和字段分别拖入添加/编辑表达式区,点击 确定 按钮,添加一条“采购金额取整”的派生列。

image.png

4、在派生列节点上右键,选择 执行到此处 ,运行当前节点。派生列节点输出的数据如下:

image.png

数据预处理完成,下面将处理好的数据输出。

目标源

将处理好的数据输出成一张新的表。

1、将关系目标源家待拖入画布区,选择输出表的数据源、SCHEMA,并选择 新建表 按钮。

image.png

2、新的表命名为“产品销售数据表”,点击 创建表 按钮。

image.png

3、点击 运行 按钮,创建一张新的表。

image.png

流程运行完成后,关系目标源节点输出的数据如下:

image.png

在数据源中查看刚才创建的“产品销售数据表”表,预览表中的数据如图:

image.png

使用Smartbi自助ETL处理数据完成,下面可对产品销售情况进行数据分析,详情可以到Smartbi官网demo体验,或申请试用 。全模块长期开放免费试用哦。

### SmartBI 中实现数据实时更新的方法 在现代数据分析场景下,实现实时数据更新对于企业决策至关重要。SmartBI 提供多种方法来支持这一需求。 #### 数据源配置 为了使 SmartBI 支持实时数据更新,首先需要确保所连接的数据源能够提供实时或近实时的数据流。常见的数据源包括关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)、大数据平台(Hadoop、Spark Streaming),以及消息队列系统(Kafka、RabbitMQ)。这些系统的具体设置取决于其自身的架构特性[^1]。 例如,在 PostgreSQL 上启用逻辑复制功能可以为 SmartBI 提供持续增量变化的通知机制: ```sql ALTER SYSTEM SET wal_level = 'logical'; SELECT pg_reload_conf(); CREATE PUBLICATION my_pub FOR TABLE public.my_table; ``` 上述 SQL 脚本用于激活 PostgreSQL 的逻辑解码能力并创建发布者实例 `my_pub` 来跟踪表的变化情况[^2]。 #### ETL 工具集成 通过引入强大的 ETL (Extract, Transform, Load) 工具,比如 Talend 或 Pentaho Data Integration(Kettle),可以从源头抽取最新记录并通过调度程序定期同步到目标仓库中去。这种方式虽然不是完全意义上的毫秒级延迟响应,但对于大多数业务环境来说已经足够满足要求了[^3]。 另外一种更先进的做法是利用 Apache Kafka Connect 这样的开源项目直接对接各种异构存储之间建立管道传输链路;它允许开发者定义复杂的转换规则而无需编写任何代码即可完成端到端自动化处理流程[^4]。 #### 缓存策略优化 当面对高并发查询请求时,适当运用缓存技术也可以间接达到加快反馈速度的效果。Redis 是目前最流行的内存键值对数据库之一,它可以用来保存临时计算结果或者频繁访问的小规模子集以便快速检索显示给前端用户界面层调用[^5]。 以下是 Python 客户端操作 Redis 存储的一个简单例子: ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) key_name = "latest_sales_data" value_to_store = {"total": 1000, "average": 25} # Store data into Redis cache r.hmset(key_name, value_to_store) # Retrieve cached information later on demand basis. retrieved_value = r.hgetall(key_name) print(retrieved_value) ``` 此脚本展示了如何将销售统计数据写入 Redis 并随后读取它们的过程[^6]。 #### API 接口开发 如果内部 IT 基础设施不允许大规模改造现有生产环境,则考虑构建 RESTful Web Service 层面的服务接口也是一个不错的选择。这样外部应用程序就可以按照标准 HTTP 协议发起 GET/POST 请求获取最新的动态指标数值展示出来[^7]。 总结起来,SmartBI 可以借助不同的技术和框架组合达成不同程度上的实时性表现。实际部署过程中还需要综合考量成本效益比等因素做出最佳权衡决定。
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