企业建设网站的资金策划,长沙p2p网站建设,制作梦核的网站,标志logo设计图片ETL数据转换方式有哪些
ETL#xff08;Extract#xff0c; Transform#xff0c; Load#xff09;是一种常用的数据处理方式#xff0c;用于从源系统中提取数据#xff0c;进行转换#xff0c;并加载到目标系统中。
数据清洗#xff08;Data Cleaning#xff09;Extract Transform Load是一种常用的数据处理方式用于从源系统中提取数据进行转换并加载到目标系统中。
数据清洗Data Cleaning对原始数据进行去重、删除异常值、填充缺失值等操作以确保数据的准确性和完整性。
数据转换Data Transformation将原始数据进行格式转换、重组、映射等操作使其适应目标系统的数据结构和要求。
数据集成Data Integration将来自不同源系统的数据进行整合和合并以便在目标系统中进行统一管理和分析。
**数据规约Data Aggregation**对大量细粒度的数据进行汇总和聚合生成更高层次的数据摘要以便进行汇总分析和报表生成。
数据转载Data Loading将经过清洗、转换和集成处理后的数据加载到目标系统中通常包括数据库、数据仓库或数据湖等存储系统。
数据质量验证Data Quality Validation对转换后的数据进行检查和验证确保数据的准确性、一致性和完整性包括数据验证规则的定义和执行。
数据增强Data EnriChment通过引入外部数据源或数据服务为原始数据添加更多的信息和属性以提升数据的价值和可用性。
以上是常见的ETL数据转换方式根据实际需求和业务场景还可以结合其他数据处理技术和工具进行定制化的数据转换操作。
以下做一个案例的演示场景如下
将SQLServer数据库中的商品表信息经过清洗转换后写入到Mongon数据库再对某商品进行一个数据过滤最后写入到Excel表格当中。
1、创建SQLServer数据源 填写SQLServer数据源配置保存提交 2、配置离线流程
添加组件并连接流程线 库表输入从SQLServer读取数据 数据清洗转换对SQLServer商品表数据当中为手机一号的数据进行过滤清洗 Mongo输出将清洗后的数据输出到Mongo当中 数据过滤器输出到Mongo后再对数据流进行过滤只保留”电脑一号”的商品信息 Excel输出将过滤后的数据写入到Excel表当中 运行流程 运行结果
库表输入源表SQLServer数据预览 Mongo输出目标表Mongo数据预览 Excel输出Excel表格数据预览 ETL数据转换方法中的数据清理、字段映射和计算技术在ETLCloud中得到了集成和优化。ETLCloud为企业提供了一个综合解决方案帮助企业快速、准确地处理和转换数据实现数据驱动的决策和创新。无论是小型企业还是大型组织ETLCloud都是实现高效数据处理的理想选择。
