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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。 1.数据抽取
数据抽取是从数据源中抽取数据的过程主要有全量抽取、增量抽取两种形式。全量同步是将全部数据抽取到目标系统中一般用于数据初始化装载。增量同步是检测数据变动只抽取发生变动的数据一般用于数据更新。
2.数据转换
数据转换主要是将抽取的数据进行标准化处理使其符合目标系统和业务需求。
在数据转换过程中需要根据数据源的不同针对性地选择合适的转换工具例如数据仓库ETLExtract-Transform-Load工具、ELTExtract-Load-Transform工具、自定义脚本等。同时还需要根据业务需求和目标系统的要求对转换规则进行定义和调整以保证转换后的数据符合目标系统的要求。
数据清洗是数据转换的一个子集主要是对原始数据进行清理、过滤、去重、处理异常数据等操作以消除数据中的问题如数据重复、二义性、不完整、违反业务或逻辑规则等保证数据的准确性和稳定性。
3.数据加载 数据加载主要是将清洗、转换后的数据导入到目标数据源中为企业业务提供数据支持。
数据加载可以采用多种工具和方式如数据仓库ETL工具、手动编写的SQL脚本、程序编写等。其中数据仓库ETL工具是最常用的工具之一能够提供可视化的操作界面和强大的处理能力可大幅减少开发和维护工作量。
数据加载时需要注意数据类型、长度、格式等问题保证数据的完整性和准确性。同时也要根据业务需求和目标系统的要求对数据进行拆分、合并、计算等操作使之符合业务需求和目标系统的要求。 二、ETL工具
ETL工具是数据从数据库到数据仓库转化过程中用的工具可以将多个数据库的数据经过汇集、清洗、异常处理等工序后存入目标数据库。常见的ETL工具有以下几种。
1.Kettle
一个传统的可视化ETL工具开源免费。缺点是面对特别复杂的业务逻辑受制于组件的使用情况。
2.Datax
阿里巴巴研发并开源的一个异构数据源离线同步工具致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
3.Informatica
Informatica公司开发的世界级的企业数据集成平台也是业界领先的ETL工具。一款易于配置和管理能够快速实现ETL任务的ETL工具。缺点和Flume一样价格高占用空间大。
4.DataStage
IBM的InfoSphere DataStage简称DataStage,它是一个领先的ETL平台可跨多个企业系统集成数据。具有良好的跨平台性和数据集成能力提供了可视化的ETL操作界面。缺点是价格远高于其他的ETL工具而且需要占用较高的系统资源和硬盘空间。
三、其他事宜
1.系列文章
1.数据仓库简介
2.参考文章
ETL是什么 - 知乎
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