通俗易懂介绍数据湖和数仓

数据湖介绍:

数据湖是基于很多细小河流汇集的一个湖泊,在企业内部,其实就是通过各种通道流入的数据。通过积少成多,汇集成一个支持各种类型(结构化,非结构化,日志,json,图片,IOT,图数据)等。多样式的集合点。

我们模拟一个物流仓库,从收集货物,到物流中转站,到商品的整个过程,流程如下:

举个例子:类似目前的物流系统。

我们的货物:有文件,有食品,有材料,有电子设备等。

我们的渠道:包括快递小哥,快送,本地物流等

我们的数据湖:就是货物的集中地。或者叫自由市场(统一转运站),很多快递公司在此收敛自家快递。

搬运方式:可以走顺丰(实时)或者邮政(离线)

使用场景:超市(数据集市),水果超市,建材市场等

市场加工人员:设计师,工程师,AI,科学院,分析师,安检员等

市场租户:市场管理员给每家分配场地和货物的权限。

元数据:记录货物信息,从哪里来,到哪里去。

数据仓库介绍:

 通过上图,可以清晰的看到数据湖的作用。那大家会问,数据湖根数仓到底有啥区别,那我们首先要看一下,数据仓库长什么样子。

下图是数据仓库的的流程:我们以我们的工厂举例:

 工厂的加工流程:

我们的原材料:各种食材来源。

我们采购渠道:统一的采购和过滤,按需采购

我们的工厂:先产品设计(模型设计),在根据设计进行加工(ETL过程),行程标准化(数据治理(要质量验证))

我们的集市:产品标准的专门店(专业的营业员,专业的介绍,统一的口径)。

对比总结:

通过以上的两个场景的对比,可以看出数据湖和数仓的区别,完全是两个不同的主体,一个是标准的数据工厂,一个是货物的集散中心。各自有各种的分工。那怎么知道我们要的是数据湖,还是数据仓库。

可以自身的情况进行构建,一般一个公司两个都需要构建,但是也有单建数据湖,或者单建数据仓库。

我们从上面可以得出结论:

1.数据湖是杂乱无章的数据汇集,数据仓库是有需求的获取数据。

2.数据入湖,只要记录数据元数据,记录数据属性信息和数据来源,但是数仓需要先设计再入仓。

3.数据湖是自由市场,数据仓库是私有领地

4.数据湖不需要标准化,数据仓库必须标准化,而且需要统一口径(指标统一)。

由此,我们可以根据二维表得出以下结论:

<think>嗯,用户让我介绍一下ETL,首先我得确认自己对这个概念的理解是否正确。ETL是数据处理中的一个常见术语,可能涉及数据库或者数据集成方面的内容。ETL代表提取、转换、加载,这三个步骤应该分别是Extract, Transform, Load的缩写。 首先,提取(Extract)应该是指从不同的数据源获取数据,这些数据源可能包括数据库、文件、API等等。然后是转换(Transform),这部分可能包括清洗数据、格式转换、数据合并、验证等操作,确保数据质量和一致性。最后是加载(Load),即将处理后的数据存储到目标系统中,比如数据库或数据库,供后续分析使用。 需要确认ETL的应用场景,比如在数据库建设中,企业可能会用ETL将分散的运营数据整合到统一的数据库中,方便进行商业智能分析。另外,ETL工具可能有很多种,比如Informatica、Talend、Microsoft SSIS等,这些工具可能提供图形化界面来简化流程。 用户可能想了解ETL的基本流程、工具、优缺点以及实际应用案例。但用户的问题比较简短,可能只需要一个概述。需要分步骤解释,确保结构清晰。同时要避免使用过于专业的术语,保持解释通俗易懂。 可能还需要提到ETL和ELT的区别,特别是随着大数据技术的发展,有时候转换可能在加载之后进行,即ELT,利用目标系统的处理能力,比如云数据库。这也是一个需要注意的点,说明ETL的演变。 另外,ETL过程中的挑战可能包括处理大量数据时的性能问题、数据质量的管理、不同数据源的兼容性等。这些可以作为实际应用中的考虑因素来介绍。 总结下来,回答的结构应该是先定义ETL,然后分别解释三个步骤,再说明应用场景、常用工具、挑战以及可能的现代变体如ELT。需要确保用中文表达,使用例子帮助理解,比如电商公司整合销售数据和用户行为数据的例子。</think>ETL(Extract, Transform, Load)是数据工程中的核心流程,用于将分散、异构的数据整合到统一目标系统(如数据库或数据湖)。以下是其核心要点: ### 1. 三阶段详解 - **提取(Extract)** 从多源获取数据,例如: - 关系型数据库(MySQL/Oracle) - 非结构化文件(CSV/JSON) - SaaS应用接口(Salesforce API) - 实时流数据(Kafka) - **转换(Transform)** 关键处理步骤包括: $$ \text{数据质量} \rightarrow \text{格式标准化} \rightarrow \text{业务规则映射} $$ 典型操作:空值处理、日期格式统一、金额单位换算、敏感数据脱敏 - **加载(Load)** 目标系统类型: - 分析型数据库(Snowflake/Redshift) - 大数据平台(Hadoop/Hive) - 实时数(ClickHouse) ### 2. 技术演进 | 传统ETL | 现代ELT | |---------|---------| | 依赖专用服务器 | 利用云原生计算 | | 转换前加载 | 先加载后转换 | | 硬件扩展受限 | 弹性伸缩(如BigQuery)| ### 3. 典型工具对比 - **企业级**:Informatica PowerCenter(高可靠性,学习曲线陡峭) - **开源**:Apache NiFi(可视化数据流,适合IoT场景) - **云原生**:AWS Glue(无服务器架构,按需付费) ### 4. 实际应用案例 某零售企业ETL实施: 1. **数据源**:POS系统(Oracle)、电商平台(MongoDB)、CRM(Salesforce) 2. **转换规则**: - 商品ID映射(不同系统编码转换) - 时区统一(UTC标准化) - 客户画像合并(去重算法) 3. **输出**:Azure Synapse 数据库 4. **效益**:库存周转率提升18%,促销响应预测准确度达92% ### 5. 实施挑战 - **数据一致性**:分布式事务管理(需采用两阶段提交协议) - **性能优化**:增量抽取(通过CDC技术替代全量抽取) - **元数据管理**:建立数据血缘追踪系统(如Apache Atlas) 现代数据栈中,ETL正向智能化发展,例如: - 自动模式推断(Schema-on-Read) - AI驱动数据清洗(异常模式识别) - 动态流水线编排(基于Kubernetes) 实际选择ETL方案时,需评估数据量级(是否达PB级)、时效要求(分钟级延迟或实时)、合规要求(GDPR/CCPA)等关键维度。
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