大数据学习——基于大数据平台的数据仓库ETL基本思路

最新推荐文章于 2025-06-30 16:12:54 发布
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本文介绍了大数据平台数据仓库的ETL基本思路，包括使用开源工具如Sqoop、Beeline和Azkaban，以及自开发的脚本生成和执行工具。在ETL开发过程中，涉及数据调研、脚本生成、参数文件制作、数据初始化、DW层脚本开发和部署，以及数据稽核等关键步骤。整个流程旨在确保数据的完整性和准确性。

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大数据平台数据仓库ETL基本思路

 

ETL工具

开源工具：

Sqoop：Hadoop（hive）和关系型数据库之间传输数据的开源ETL工具。

Beeline：hive客户端工具，基于SQLline的JDBC客户端

Azkaban：任务调度开源工具。

 

自开发工具：

  1. 脚本生成工具：jar包，基于系统调研时产生的表级调研文档，自动检索数据源并生成整体ETL工具中拥有较高规范的脚本文件的脚手架：ods层建表语句、sqoop脚本、sync脚本、flow脚本。必要时依据实际情况对脚本进行人工调整。
  2. 脚本执行工具：python程序，读取参数文件数据并替换脚本中的对应参数，执行脚本。
  3. SQL执行工具：python程序，读取参数文件数据并替换脚本中的对应参数，执行脚本。
  4. CTL参数生成工具：python程序，基于TDH
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大数据ETL简介
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1ETL，Extraction-Trasformation-Loading，即数据读取，转换，装载的过程，是构建数据仓库的重要环节。ETL是将业务系统的数据经过抽取，清洗转换之后加载...
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星型模型 AND 雪花模型 两种模型是并存的 星型是雪花的一种，理论上真实数据的 模型都为雪花模型，实际数据仓库中两 种模型会并存。 中间层将雪花转变成星型 星型模型相对结构简单，在数据中间层 利用数据冗余将雪花转变成星型模型有 利于数据应用和减少计算资源消耗。
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ETL初步了解
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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的时候我们也是从这三部分出发
互联网行业数据仓库/数据平台的架构
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ETL构建数据仓库五步法
kevin
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参考其他博客然后基于自己的理解而扩展而得。 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）、...
网约车大数据综合项目——数据分析Hive第二关
12-27
### 网约车大数据项目 Hive 数据分析实战教程第二关解决方案 #### 1. 准备工作环境 为了确保能够顺利执行Hive数据分析，需先配置好必要的开发环境。这包括安装并启动Hadoop集群以及部署最新版本的Apache Hive[^2]。 ```bash # 启动 Hadoop 集群服务 start-dfs.sh start-yarn.sh # 进入 Hive CLI 或者 Beeline 客户端 hive ``` #### 2. 创建数据库与表格结构 针对网约车业务特点设计合理的数据模型非常重要。通常情况下会涉及到订单记录、司机信息、乘客评价等多个维度的数据存储需求。下面展示如何创建相应的外部表用于导入实际生产环境中产生的日志文件： ```sql CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ride_sharing; USE ride_sharing; DROP TABLE IF EXISTS orders; CREATE EXTERNAL TABLE orders( order_id STRING, user_id BIGINT, driver_id BIGINT, pickup_time TIMESTAMP, dropoff_time TIMESTAMP, fare_amount DOUBLE, tip_amount DOUBLE, payment_type STRING, pickup_location STRUCT<latitude:DOUBLE, longitude:DOUBLE>, dropoff_location STRUCT<latitude:DOUBLE,longitude:DOUBLE> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LOCATION '/path/to/your/data/orders'; ``` 此段代码定义了一个名为`orders`的外部表，它包含了关于每次出行的关键字段，并指定了这些字段之间的分隔符为制表符(`\t`)。同时设置了该表对应于HDFS上的具体路径位置以便后续加载真实世界中的原始CSV或TSV格式的日志文件。 #### 3. 加载历史数据到Hive仓库中 当已经准备好合适的Schema之后，则可以通过LOAD DATA语句将本地磁盘或其他分布式文件系统的现有数据集迁移到新建立好的Hive表里去： ```sql LOAD DATA LOCAL INPATH '/local/path/to/order_logs.txt' INTO TABLE orders; ``` 对于大规模增量更新的情况来说，更推荐采用Sqoop工具定期同步关系型数据库里的最新条目至目标分区下的ORCFile形式优化后的列式存储单元内；而对于全量初始化操作而言上述命令就足够用了。 #### 4. 执行ETL过程转换清洗脏数据 由于源系统可能存在着各种各样的异常情况（比如缺失值、重复项），所以在正式开展统计分析之前还需要经历一轮预处理阶段来提高最终输出报表的质量水平。这里给出几个常见的清理任务实例供参考： - **去除无效行程** ```sql INSERT OVERWRITE TABLE valid_orders PARTITION(dt='YYYY-MM-DD') SELECT * FROM orders WHERE pickup_time IS NOT NULL AND dropoff_time IS NOT NULL; ``` - **计算额外费用比例** ```sql ALTER TABLE orders ADD COLUMNS (extra_charge_ratio FLOAT); UPDATE orders SET extra_charge_ratio=(tip_amount/(fare_amount+0.0)) ; ``` 以上两步分别实现了过滤掉那些缺少起点终点时间戳标记的不完整交易记录，同时还新增了一列表达小费占总金额百分比的信息辅助理解顾客消费习惯特征。 #### 5. 开展多维探索性查询挖掘潜在价值 最后一步就是基于前面整理出来的干净整洁的数据集合来进行深入洞察了。可以从不同角度出发提出一系列有针对性的问题并通过编写复杂的JOIN子句关联多个实体间的关系从而获得更加全面的认识视角。例如想要了解某段时间区间内的热门上下车站点分布状况就可以这样尝试： ```sql WITH popular_locations AS ( SELECT pickup_location, COUNT(*) as trip_count FROM orders GROUP BY pickup_location ), top_pickups AS ( SELECT * FROM popular_locations ORDER BY trip_count DESC LIMIT 10 ) SELECT p.* FROM top_pickups p JOIN orders o ON ST_Equals(o.pickup_location,pickup_location) OR ST_Equals(o.dropoff_location,pickup_location); ``` 这段脚本首先找出前十个最常被选作起始站的位置坐标，接着再进一步筛选出所有匹配上了任意一侧地理坐标的完整行车轨迹作为返回结果呈现给分析师查看。
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