ETL

最新推荐文章于 2025-05-29 10:31:31 发布
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分类专栏： 数据仓库 文章标签： 大数据
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ETL是大数据处理的关键步骤，包括全量与增量抽取、数据清洗及加载。全量用于数据量小、不易变化的场景；增量则用于大量数据的高效处理。清洗阶段涉及空值处理、数据验证、格式规范和转码。转化和加载阶段，通过ODS数据更新DW表，并将数据插入目标表。

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ETL
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

1、抽取
全量抽取：适用于数据量小且不容易判断其数据发生改变的诸如关系表，维度表，配置表等
增量抽取：适用于数据量大，为了节省抽取时间而采用的抽取策略
2、清洗
空值处理：将空值替换为特定值或直接过滤掉
验证数据正确性：把不符合业务含义的数据做统一处理
规范数据格式：比如把所有日期都规范成YYYY-MM-DD的格式
数据转码：把一个源数据中用编码表示的字段通过关联编码表转换成代表其真实意义的值
数据标准统一：比如在源数据中表示男女的方式有很多种，在抽取的时候直接根据模型中定义的值做转化。
3、转化和加载
转换：用ODS中的增量或者全量数据来刷新DW中的表
加载：每insert数据到一张表都可以称为数据加载

什么是ETL
qq_45256352的博客
03-21 1025
（Extract-Transform-Load）是一种数据集成过程，常用于数据仓库、数据分析、数据清洗等场景。ETL的主要目标是从不同数据源提取数据，进行清洗、转换，然后加载到目标数据仓库或分析系统。所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT，并且混合使用。通常越大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，越偏向ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。
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03-01
### 达梦ETL批量流程向导：详细解析与应用指南 #### 一、引言 随着企业数据规模的不断增长以及对数据处理效率要求的提高，ETL（Extract, Transform, Load）技术成为了现代数据仓库建设中的核心环节之一。其中，...
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（etl系列1）etl初探之dag
A5920HHH的博客
07-04 1065
etl设计
ETL讲解
阿正的博客
04-05 499
ETL是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，为企业的决策提供分析依据。ETL是BI项目重要的一个环节。 通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。 　　ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候我们也是从...
ETL 基础知识
YKenan的博客
01-08 1061
ETL 基础知识1. 基础概念1.1 背景1.2 定义1.2.1 数据的抽取 (Extract)1.2.2 数据的清洗转换 (Cleaning、Transform)1.2.3 数据加载 (loading)1.3 常见的实现方式2. 模式介绍2.1 触发器模式2.2 增量字段2.3 全量同步2.4 日志比对2.5 模式对比3. ETL 日志, 警告发送3.1 ETL 日志3.2 警告发送4. ETL 工具4.1 为什么要使用 ETL 工具4.2 ETL 工具选择依据4.3 主流 ETL 工具推荐 1. 基础
ETL规范
weiyaner的博客
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文章目录1 基本原则2 命名规范2.1 通用规范2.2 数据表命名2.3 表字段命名3 建表规范4 编码规范5 工程规范6 SQL最佳实践6.1 SQL调优附录 1 基本原则 可观赏性，代码要求结构清晰，整齐，整体层次分明； 可读性，代码在合适的位置需要添加必要的注释； 风格统一性，代码上下文要求风格统一，不允许多种风格糅合在一起； 命名规范性，表和字段的命名严格遵守数据仓库分层规范 2 命名规范 2.1 通用规范 表名、字段名采用一个下划线分隔词根（示例：clienttype->client_
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04-25 775
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04-17
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### ETL 数据处理流程 ETL 是指 Extract（提取）、Transform（转换）和 Load（加载），这是数据处理和集成中的一个关键过程[^1]。此过程中，ETL 工具会将来自不同源头的数据进行转换和整合，使其适应目标数据仓库的要求[^2]。 #### 提取 (Extract) 在这个阶段，数据从各种源系统中被读取出来。这些源可以是关系数据库、平面文件或其他任何形式的结构化或半结构化的数据存储。为了优化性能，在这一环节通常也会实施一些初步的数据清理工作[^4]。 ```sql -- SQL 示例：从多个表中抽取数据 SELECT * FROM source_table_1; INSERT INTO staging_area SELECT * FROM source_table_2 WHERE condition; ``` #### 转换 (Transform) 转换阶段是对所抽取出的数据应用一系列业务规则和技术操作来改变其形式以便于后续分析使用的关键步骤。它占据了整个 ETL 流程大约三分之二的工作量。常见的变换活动包括但不限于： - 清洗不一致或者错误的信息； - 合并重复记录； - 应用计算字段； - 实现标准化编码方案； ```python # Python 示例：简单的数值转换函数 def convert_temperature(celsius): fahrenheit = celsius * 9 / 5 + 32 return round(fahrenheit, 2) ``` #### 加载 (Load) 最后一步就是把经过加工后的高质量数据集导入到最终的目标环境中—通常是企业级的数据仓库系统里。此时可以直接向目的地写入新纪录或是更新现有条目。 ```sql -- SQL 示例：加载数据到目标表 INSERT INTO target_database.target_table VALUES (...); UPDATE target_database.target_table SET column=value WHERE condition; ``` ### 常见 ETL 工具比较 对于实现上述功能来说，市场上存在多种成熟的商业产品和服务可供选择。其中两个较为知名的选择分别是 Pentaho 的开源解决方案 Kettle 和 Informatica PowerCenter 这样的专有软件包[^5]。两者各有优劣之处，具体取决于项目需求和个人偏好等因素决定采用哪一种更为合适。 Pentaho Data Integration (Kettle) 特点如下： - 开放源码社区支持广泛； - 支持图形界面设计复杂的数据流管道； - 可扩展性强，易于与其他 Java 应用程序集成； Informatica PowerCenter 则提供了更高级别的自动化特性和更好的性能表现，特别是在大规模分布式环境下运作时表现出色。
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