ETL示例解决方案 —— Sakila示例之load_dim_actor转换（笔记七）

加载dim_actor
最新推荐文章于 2021-11-21 22:34:25 发布
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本文介绍了一种用于加载维度表dim_actor的方法：load_dim_actor转换。此方法对于数据仓库中演员维度表的填充至关重要。
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第8章 ——构建DVD租赁商店数据仓库
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DVD租赁商店数据仓库系统构建
ETL示例解决方案——Sakila
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在日益激烈的商业竞争中，在线DVD租赁商店的决策者都迫切地需要更加准确的战略决策信息。每个在线DVD租赁商店的数据都存储在数据库中，因此该数据库中拥有海量的数据且并不缺乏足够的信息，但是这些数据并不是战略决策需要的信息，虽然这些海量数据对于在线DVD租赁商店的运作是非常有用的，但是对于商业的战略决策和目标制定的作用是微乎其微的。
ETL示例解决方案 —— Sakila示例之load_fact_rental转换（笔记九）
03-27 581
load_fact_rental转换 load_fact_rental转换是作业load_rentals最后的转换。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_38241583/article/details/88831406
ETL系列专题5——L之DimLoad
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ETL系列专题5——Load之DimLoad Warren zqw_qw@hotmail.com L（Load），装载，就是把准备好的数据加载到Star-Schema。Kimball把这个步骤称作Delivery，这个词在软件业务中更专业，但是Load是从数据流角度的直观理解。其实笔者更喜欢Delivery这种说法，Delivery包含了除数据交付之外更多的涵义（ETL处理之后的交付物是加载
数据仓库分层介绍（ETL、ODS、DW、APP、DIM）
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数据仓库各层说明： 一、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load） 二、数据运营层：ODS（Operational Data Store） 三、数据仓库层：DW（Data Warehouse） 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail） 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle） 数据服务层：DWS（Data WareHouse Service） 四、数据应用层：APP（Application） 五、维表层：DIM（Dimension）
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ETL示例解决方案 —— Sakila下载和基本配置 （笔记一）-附件资源
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ETL示例解决方案 —— Sakila下载和基本配置 （笔记一）-附件资源
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在这个"ETL示例解决方案-Sakila下载和基本配置"中，我们将关注如何使用Sakila数据库进行ETL操作，并构建一个适用于DVD租赁业务的星型模型。 Sakila是一个MySQL提供的示例数据库，用于演示和学习关系数据库的各种...
基于Kettle_71的Sakila_DVD租赁连锁店星型模型数据仓库ETL项目_实现从MySQL_Sakila源数据库到Sakila_DWH数据仓库的完整数据抽取转换加载流程_.zip
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基于Kettle_71的Sakila_DVD租赁连锁店星型模型数据仓库ETL项目_实现从MySQL_Sakila源数据库到Sakila_DWH数据仓库的完整数据抽取转换加载流程_.zip
用kettle实现数据加载（二）
weixin_45963106的博客
11-16 905
一、电影演员数据至演员维度表 使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_actor，并添加表输入控件、插入/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。 双击“表输入”控件，进入“表输入”配置界面，单击【新建】按钮，配置数据库连接，配置完成后单击【确认】按钮。MySQL数据库连接的配置，在SQL框中编写SQL语句，用于获取字段actor_last_update中的最大值，将该值替换为”1970-01-01 00:00:00”并赋值给临时字段max_dim_actor_last_up.
大数据基础知识科普--数据分层（ETL、ODS、DW、DWD、DWM、DWS、DIM）
程序人生
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零、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load） 一、数据运营层：ODS（Operational Data Store） 二、数据仓库层：DW（Data Warehouse） 1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail） 2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle） 3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce） 三、数据应用层：APP（Application） 四、维表层：（Dimension）
ETL示例解决方案 —— Sakila示例之维度表dim_date和load_dim_time（笔记二）
qq_38241583的博客
03-20 3483
本示例的前提是已经配置好sakila数据库和星型模型数据库，具体参考（笔记一） 加载维度表dim_date Generate 10 years： 生成10年数据（10*366=3660）； 语言代码（language_code）：en 地区代码（country_code）：gb 开始日期（initial_date）：2000-01-01 还有其他常量根据自己需求设置。 Day Sequenc...
ETL介绍与ETL工具比较
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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，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分
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黑马程序员《数据清洗》学习笔记第八章综合案例（3）
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第八章综合案例（3） 案例【8.3.7 8.3.8】 需要从MySQL官网下载数据库sakila的建库脚本，若是在Windows环境下安装数据库sakila，下载名称为sakila_bd.zip的压缩包文件；若是在Linux环境下安装数据库sakila，下载名称为sakila_bd.tar.gz的压缩包。需要导入压缩包中的文件，下载MySQL关系型数据库，SQLyog工具。 8.3.7加载演员数据至演员维度表 1.打开Kettle工具，创建转换 ...
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【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开，属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法，重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程，适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模，并提供了相关资源下载链接，便于读者复现与学习。此外，文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例，体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法；②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务；③借助提供的丰富案例资源，拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议：建议读者结合文档中提供的网盘资源，下载完整代码与工具包，边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法，并通过复现文中提到的多个案例，加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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