关于不适用etl的其他方式做数据统计

最新推荐文章于 2025-05-07 14:30:23 发布
最新推荐文章于 2025-05-07 14:30:23 发布
阅读量312 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Linux
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30815327/article/details/78712177
本文探讨了ETL流程中的数据处理方案，提出使用流式日志收集器如Kafka、Logstash等将数据传入数据库的方法，并讨论了InfluxDB及Elasticsearch作为目标数据库的可能性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ETL的数据分析

可以考虑用流式的日志收集器传到数据库中去做
现在这样只能是一种过渡方案

kafka ，logstash,filebeats
flume都可以考虑
数据库可以用influxdb或者elasticsearch

考虑扩展性，nfs绝对不是一条出路

空间数据ETL：大数据预处理的核心技术解析
AI天才研究院
04-22 405
空间数据ETL是指针对具有地理位置属性的数据进行抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)的过程。随着地理信息系统(GIS)和大数据技术的快速发展，空间数据ETL已成为连接原始空间数据与高级空间分析应用的关键桥梁。系统阐述空间数据ETL的技术原理分析空间数据处理的特殊性和挑战提供可落地的技术实现方案探讨未来发展方向本文涵盖从基础理论到工程实践的完整知识体系，适用于各类空间数据处理场景。第2章介绍核心概念与技术架构第3章详细解析空间数据ETL算法。
什么是ETL
qq_45256352的博客
03-21 1107
（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。
大数据的统计 etl
weixin_33924220的博客
04-27 204
把数据打散，然后 再不断上卷 etl: 上卷 下钻 上卷的过程不能跨度太大，否则一个group的计算中数据量太大， 这时候可以分几步进行group 转载于:https://www.cnblogs.com/brainstorm/p/8965076.html...
为什么我说 ETL 是 SQL 人重启辉煌之光的必经之路
wujiandao的专栏
07-19 813
点击蓝色“有关SQL”关注我哟加个“星标”，天天与10000人一起快乐成长很多朋友会觉得写 CRUD 很无聊，翻来覆去就那么点花样。接触不到新鲜的技术，感觉自己要被这个时代淘汰了。于是怨...
InfluxDB从入门到精通：快速上手
以梦为马
07-14 2363
InfluxDB是一个开源的时间序列平台。包括用于存储和查询的API，在后台为ETL或监控和告警处理数据，用户仪表盘，以及可视化和探索数据等。它由Go写成，致力于高性能时序型数据库，被广泛应用于存储系统的监控数据，loT行业的实时数据等场景。ETL，代表提取、转换和加载， 是一个数据集成过程，它将多个来源的数据结合到一个单一的、一致的数据存储库中，然后再将这个存储库装入到数据仓库或其他目标系统中。
influxdb：可扩展的数据存储，用于指标，事件和实时分析
02-04
InfluxDB InfluxDB是一个开源时间序列平台。 这包括用于存储和查询数据，在后台处理数据以实现ETL或监视和警报目的的API，用户仪表板以及可视化和浏览数据等。 现在，此仓库中的master分支代表最新的InfluxDB，该数据库现在在单个二进制文件中包含针对Kapacitor（后台处理）和Chronograf（UI）的功能。 与最新版本兼容的InfluxDB客户端库列表可以在找到。 如果您正在寻找1.x发行版，则每个次要版本都有分支，而master-1.x分支将包含下一个1.x发行版的代码。 master-1.x。 。 正在安装 在，我们可以获取每晚和版本化的Docker
《ETL数据整合与处理(Kettle)》教学教案 —05高级转换.pdf
04-04
**ETL数据整合与处理（Kettle）- 高级转换** **一、高级转换概述** 在ETL（Extract, Transform, Load）过程中，高级转换是处理复杂数据整合任务的关键环节。Kettle作为一款强大的开源ETL工具，提供了丰富的转换组件...
Spark在大数据ETL中的应用：数据清洗与转换实战
最新发布
AI天才研究院
05-07 1219
随着企业数据量呈指数级增长（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB），传统ETL工具（如Kettle、Informatica）在处理PB级数据时面临计算效率低、扩展性差等瓶颈。Spark凭借内存计算、分布式架构和对结构化/非结构化数据的统一处理能力，成为大数据ETL的事实标准。本文聚焦Spark在数据清洗（Data Cleaning）与转换（Data Transformation）阶段的核心应用，覆盖从基础操作到复杂业务规则的全场景。核心概念：明确ETL与Spark的技术关联。
Spark2.x企业级大数据项目实战（实时统计、离线分析和实时ETL）课程下载
09-08
### Spark2.x企业级大数据项目实战（实时统计、离线分析和实时ETL）课程知识点概览 #### 一、Spark2.x概述与环境搭建 - **Spark2.x简介**： - Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，支持分布式数据处理、机器...
数据仓库ETL文件
12-30
这是关于数据仓库ETL_AND_OLAP的文件，其中记录了如何在SQL中进行数据仓库的操作
influxdb 基本操作
日积月累一点点
07-01 1007
sql语句基本和关系型数据库差别不大 1、查看数据库 show databases; 2、切换使用数据库 use test; 3、查看当前数据库下有哪些表 show measurements;
ETL学习心得：探求数据仓库关键环节ETL的本质
石头记
01-13 2545
原文链接：http://hi.baidu.com/horsewhite/blog/item/b167f81f6924ef0a304e15a0.html 做数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞
慎选 ETL工具（informatica？beeload? kettle?)
热门推荐
国产品牌—（ETL&数据库复制）工具
04-24 1万+
近年来由于信息化如海啸般袭来，商业智能（BI)、大数据、数据挖掘、数据分析、人工智能相关需求应用而生。要做到这些终极决策需求，需要及时、精准、海量数据中获取，既不能直接在业务层抽取数据（影响业务性能、数据存在"脏数据"......)；传统手工代码小量数据处理还是可以应对。随着数据量日趋成倍增长, 需要满足大中小企业数据集成—ETL工具就是其诞生的理由！ 提起ETL工具，业内人士首先是想到国...
ETL_tools工具总结
Binbinhb的博客
06-09 1941
1、cache文件可以控制增量导入的时间段，如果该时间段无数据则无文件到处（exporter) 2、process-n.conf，n代表多线程处理数据导入 PS：对应的log对应n的数字 3、下一步执行前，脚本才会进行备份 4、apache版本的sqoop可以和华为自研的大数据平台配合使用 5、数据泵导oracle表到oracle表可以很方便。 ...
一种应用于电商的常用ETL调度架构的设计
懵懂小C的博客
12-28 938
大型的电商网站每天要处理用户的浏览、下单、购买等行为就会产生大量的访问信息，通过网站开发人员的设计埋点就可以获取其中有价值的信息，在实时的进行数据加工处理就可以分析消费者的行为，产生决策。为网站、为商家进行有效的指导。于是如何获取、处理这部分数据就关键。本文主要介绍一种基于Hadoop的ETL调度架构，功能组件基于如下：  分布式数据平台：hadoop（2.7.6版本）  数据获取...
ETL分析
wangjunji34478的专栏
04-17 2843
本章的内容是数据整合工作的起点，本章将详细解释3种主要的数据整合方式不同点和相似点。这3种数据的整合方式分别是etl,elt和eii。为了能够全面理解数据仓库和数据整合，我们先来看看事务数据库系统和分析型系统不同不处。 1.1 OLTP和数据仓库对比 人们通常的第一个问题是事务系统和商业智能系统的区别，商业智能系统通常也被称为决策支持系统dss,一个独立的事务系统通常也被称为在线事务处理系统 事务系统需要能哆快速地定位到一条记录。当一次需要获取多条记录，多条记录通常使用唯一的健值加以识别。例如订单系..
利用python进行数据分析之——数据规整化2（ETL）
Jooey_Zhong
11-11 1375
待我学有所成，结发与蕊可好。@夏瑾墨 by Jooey 3.数据的轴向连接 Nunpy 有一个用于合并串联原始Numpy数组的concatenation函数import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFramearr=np.arange(12).reshape((3,4)) print （arr） pri
ETL过程详解：数据清洗与最佳实践
如果数据缺失但可以通过其他方式推断或填充，可以采用平均值、中位数、众数等统计方法进行填充。若无法处理，通常会进行标记，以便后续分析时注意。 2. 数据替换：针对无效或错误的数据，需要进行替换操作。例如，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值