什么是ETL ETL，是英文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。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 什么是Kettle(PDI) Kettle最早是一个开源的ETL工具，全称为KDE Extraction, Transporta
写在前面： 博主是一名大数据初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个
分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！请点击http://www.captainbed.net 先上结论：保证算法结果的正确性，需要从「算法推导的正确性」、「算法效果的正确性」和「算法应用的正确性」3个维度来考虑。 01.算法推导的正确性 算法推导
协作翻译 原文：What is ETL: Extract, Transform, Load 链接：https://www.datamation.com/big-data/what-is-etl-extract-transform-load.html 译者：liyue李月, 正_午, ZICK_ZEON 提取、转换、加载(ETL)是一个成熟的过程，它使组织能够利用不同的数据，而不管数据驻留在何处或存储数据的
前言 随着大数据时代的快速发展，企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据，同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系，ETL工程师（数据分析师）如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用，就成了一个难题。 作为一家数据智能公司，个推在大数据计
文章目录 引言1.第一章 综合实战概述业务需求环境搭建大数据环境 2.第二章 广告数据 ETL实现代码: 3.第三章 业务报表分析3.1报表运行主类3.2各地域数量分布3.3广告投放的地域分布实现代码: 4.第四章 应用执行调度项目结构pom.xml总结 引言 大家好,我是ChinaManor,直
你需要知道的ETL基础知识## 信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更
字符相关 public class CharsetUtils { private enum Charset { /** * 7位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */ US_ASCII("US-ASCII", "位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 "), ISO_
什么是ETL？一、ETL概念之背景随着企业的发展，目前的业务线越来越复杂，各个业务系统独立运营。例如：CRM系统只会生产CRM的 数据；Billing只会生产Billing的数据。各业务系统之间只关心自己的数据，导致各业务系统之间数据相互独立，互不相通。一旦业务系统之间进行数据交互，只能通过传统的webs
美团数据仓库，在过去的两年中，与我们的业务一起高速发展。在这一演进过程中，有很多值得总结和沉淀的内容。这篇文档回顾下美团数据仓库这两年发展过程中遇到的各种问题，为什么选择了现在的技术方案，每一个功能和模块是在什么情况下产生的，解决的是什么问题，中间有过哪些弯路。既可以作为
本章讲解如下几种转换组件案例： 01 Concat fields 02 值映射 03 增加常量 04 增加序列 05 字段选择 06 计算器 07 字符串-剪切-操作-替换 08 去除重复记录+排序记录 09 唯一行（哈希值） 10 拆分字段 11 列拆分为多行 12 列转行 13 行转列 14 行扁平化 1.Concat fields 转换 转
一、数据仓库的概念 数据仓库（Data Warehouse）简称DW或者DWH，顾名思义，就是储存数据的仓库，一般用于对过去的以及既定发生过的数据进行储存和分析。 数据仓库有个最大的特性：本身不产生数据也不会消耗数据，数据来源于各个数据源。 二、数据仓库的特征 数据仓库的特征总
摘要：在数据仓库平台建设过程中，数据的加载、卸载，各层数据模型之间的数据流转，业务规则的实现等等数据加工过程都会以ETL任务的方式实现。 一、前言 在数据仓库平台建设过程中，数据的加载、卸载，各层数据模型之间的数据流转，业务规则的实现等等数据加工过程都会以ETL任务的方式实现。 构
以下是数据仓库常见算法整理，希望对你工作有所帮助，请大家点赞，双击"晓彬聊数据"关注谢谢！晓彬聊数据本公众号主要关注：传统关系型数据库、国产数据库、大数据、数据分析、BI、人工智能、PYTHON等技术开发与交流7篇原创内容公众号**一、ETL定义 **ETL是将业务系统的数据经过抽取、
5月5日当天，印度新增新冠确诊病例41万，又刷新了单日确诊的新记录。自4月份以来，印度的疫情持续蔓延，从4月初的单日确诊2万多人，到现在已经突破了单日40万人，印度医疗系统已经濒临崩溃，医院病床、医护人员、呼吸机、氧气和药品已经严重匮乏，供不应求。就连火葬场也是不堪重负，很多公园、停
学习笔记 学习渠道：https://www.bilibili.com/video/BV1qv411y7Wv?p=1 1.1 数据仓库诞生原因 历史数据积存 历史数据使用频率低，堆积在业务库中，导致性能下降 随着业务的进行，会源源不断的产生数据，这些业务数据都会存储在业务数据库中，如 MySQL、Oracle 当中，支持业务系统的运行
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名为数据抽取、转换和加载。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，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。ETL是BI项目最重要的
作为Talend的客户成功架构师，我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景，但我注意到一个常见的模式是，没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因
大数据ETL之Kettle基本理论与安装部署 最近负责技术面试。在招聘技术人员时遇到好多会Kettle的ETL工程师，恰好之前有做过Kettle的预研和实践，这里花几篇文章简单聊聊kettle 文章目录 大数据ETL之Kettle基本理论与安装部署前言1 Kettle简述1.1 Kettle的两种设计1.2 Kettle核
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
本章主要讲述kettle的基本概念，我们需要了解kettle工具本身的一些设计原则，以及kettle里的不同功能模块。首先讲述如何通过转换，以数据行的形式来处理数据，然后解释如何使用作业以工作流形式将转换连接起来。本章要讲述如下的kettle概念：数据库连接工具和常用程序资源库虚拟文件系统参数
文章目录问题背景解决过程注意事项问题背景kafka数据定时导入到hive，后续做数据清洗： flume,confulent都需要单独部署服务，比较繁琐。调查其他可选方案，参考以下文章：参考资料 综合比较，camus 简单，比较方便接入。主要分两步： 1、采用mapreduce过程处理数据从kafka导入hadoop 2、hadoop数据
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。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，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。下面给大家介绍一下什么是ETL以及ETL常用的三
PLSQL是一个软件，对于sql语言的扩展，过程性语言，有了逻辑顺序可以做一个过程。而sql必须一句一句来，PLSQL就可以将多条sql写成集合，减少访问服务器每次执行一条的情况。 PL/SQL让SQL真正变成一种编程语言。数据库查询语言--->编程语言。 其实就是对于数据源进行多表逻辑操作集合，得到最
在做一定时任务时，运行时报该错误ORA-06550， 解决办法：作业脚本为存储过程时，不应选择PL/SQL,需要选择存储过程
