商业智能平台研究（七)

五一期间哪里都没有去，看了一段关于魔兽世界的视频，讲的是4个小孩子被一个人PK，那四个小孩子拼命练级最后打败那个人的故事，其中有一句话翻译的很好，
gentleman ,we are dealing with the guy have absolutely no life .
先生们，我们正在对付一个彻头彻尾的宅男。
五一期间就是当了一个宅男。总是有很多事情觉得应该去做，总是说等有了时间去做。可真的有了时间又没有去做。想到了eygle （oracle一个很厉害的DBA) 的一篇文章，天道酬勤。
http://www.eygle.com/archives/2006/02/the_sun_repays_industriously.html
一年有四个计划，然后又加了一个计划，如以上目标不能实现,则顺延至下一年.
希望自己的计划列表上也不要有这一条吧，加油加油。
引用steve jobs 在stanford上的最后一句话
Stay Hungry. Stay Foolish
求知若飢，虛心若愚。

openI : openI 并没有指定的ETL 工具
spagoBI : spagoBI 官方是支持多种ETL工具的，但他们的合作伙伴是 talend . talend 最近刚刚发布了2.0版本 , 自己声称是业绩第一个开源的ETL工具.基于eclipse平台。1.1版最后处理数据的方式是用perl，2.0版刚刚加了用java处理的方式，不过支持的数据源比较少.
jaspersoft : jasperETL ,一个基于talend的工具，不知道有什么不一样，大概是购买了talend的二次开发许可证。
pentaho : kettle ,现在已经改名叫pentaho data integration 了，不过一样可以叫kettle ,是pentaho独立的一个子项目，最近刚刚发布了2.5版本，非常容易安装和使用，跟pentaho一样，人气很旺。


让我们先看看ETL过程的设计是如何的定义的：
1 .数据抽取、   转换和加载，是数据仓库实现过程中，数据由数据源系统向数据仓库加载的主要方法，整个数据处理过程如下：
2 .数据抽取  ： 从数据源系统抽取数据仓库系统所需的数据，数据抽取采用统一的接口，可以从数据库抽取数据，也可以从文件抽取。对于不同数据平台、源数据形式、性能要求的业务系统，以及不同数据量的源数据，可能采用的接口方式不同，为保证抽取效率，减少对生产运营的影响，对于大数据量的抽取，采取“数据分割、缩短抽取周期”的原则，对于直接的数据库抽取，采取协商接口表的方式，保障生产系统数据库的安全。
3 . 数据转换  ：  数据转换是指对抽取的源数据根据数据仓库系统模型的要求，进行数据的转换、清洗、拆分、汇总等，保证来自不同系统、不同格式的数据和信息模型具有一致性和完整性，并按要求装入数据仓库。
4 . 数据加载  ：  数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中，可以采用数据加载工具，也可以采用API编程进行数据加载。数据加载策略包括加载周期和数据追加策略，对于电信企业级应用，采用对ETL工具进行功能封装，向上提供监控与调度接口的方式。数据加载周期要综合考虑经营分析需求和系统加载的代价，对不同业务系统的数据采用不同的加载周期，但必须保持同一时间业务数据的完整性和一致性。


ETL的功能。

ETL 功能的强弱很难用一个指标来评价，大概从以下几个方面可以粗略的考虑

支持的平台，支持数据源，流程设计，Metadata管理，可扩展性 ， API , 数据验证，数据质量管理 ，

*支持的平台
很多的服务器不是运行在Windows系统上，所以平台的支持非常的重要，Windows，Linux, Solaris,HP-UX , IBM AIX ,都是服务器常用的操作系统，至于Applet OSX我就不敢说了，如果哪个ETL工具只绑定在Windows平台上，恐怕支持的程度会很低，所以用java做的东西会占一点点的上风，企业用的东西还是要有一点跨平台的能力滴。

*支持的数据源
这里把数据源分为三种，数据库，文件，第三方应用程序
主流的数据库如 Mysql , Oracle , MS SQL Server , IBM DB2 , Sybase 还包括各种各样的数据库比如MS Access , PostgreSQL , Informix , Firebird SQL , Hypersonic , SAP DB , CA Ingres , SAP R/3 System 和任何支持ODBC的数据库，有人会对MS Access 和 Hypersonic 数据库上榜有疑问，我承认他们不是商业型数据库，可是我们不能否认他们的存在。这里要提一下JDBC 的好处了，JDBC的标准使数据库的通用性提高了很多。
支持的文件格式也算是ETL数据源一种很重要的输入，其中有两种是必须支持的，普通文本格式文件和CSV文件，另外还包括zip文件，XML文件，当然是按照一定格式输出的，有的是数据库本身输出的比如oracle的，有的是第三方工具输出的，也有是自身的ETL工具输出的格式，对文件格式支持又分为Read和Write,Read就是输入，要求支持的格式尽可能的多，而Write则因工具而不同，可能有的特性包括：按照field分隔数据，多种文件格式输出，追加的方式输出，按照文件大小或指定的行数自动分割文件等等。
支持的第三方应用程序也是ETL的附加特性，比如支持SAP 或者一些流行的ERP 数据格式的处理，但是并不是每个ETL工具都会有的特性，这个因工具而异。


*流程设计
ETL数据处理是非常复杂的,一个好的ETL流程设计工具不是凭一两个功能就算是成功的工具，流程设计也不可能因为一两个步骤就完成，我只是尽量挑些我知道的说吧，如果大家有补充的话，也欢迎留言或给我发email:  [e-mail]
由于ETL过程的复杂性,为了方便的管理,高性能,可扩展性,大多采用象多线程,分布式架构,来提高管理和性能,所以GUI设计工具也要有相应的支持才能更好的完成工作.

输入和输出的时候要能够备份和恢复,你也可以认为这是数据流向临时表.
要能够方便的更改数据的结构,最好还有版本控制支持,不一定要非常的强大,至少要记录下每次更改的过程.
字段的转化功能要尽可能的强大,talend的转化设置还可以支持正则表达式.最好很多转换都有默认值,能够支持公式.
可以自定义函数,当然函数本身不能大复杂,跟公式转化能够搭配.
支持复杂的过滤,分组,查询.能够按照行或列进行聚合.
能够有基于时间的调度方式,事实上这也是必须的.
要有好的性能,能够批量的处理请求,并且这些性能是可视化的,也就是要有一个度量.每次转化多少数据用了多少秒或分钟,kettle官方上写的性能指标是4000/s,如果一条数据算1k 的话,一秒钟就是4M 的数据量,1GB就是256秒,大约4分钟多,应该算是非常可以接受的值了,不然别人也不会写在官方网站上了.
所有的任务都是能够集中管理的.也就是说,多个不同的客户端ETL工具有一个共用的服务器来设计任务,每个人可以设计自己的部分,但是执行的时候是一个整体在执行.
要有好的异常处理方式.出错是在所难免的,问题是出错了之后你怎么处理的问题.
是否支持集群,大型的数据库可能都会避免不了使用集群,如果转化的时候支持集群速度可能会提高非常之多,而且集群的特点就是只读服务器比较多,而ETL本身就是只读的,所以和集群也是非常和的来的.



流程是分步骤的，一个步骤又有可能是由多个任务来组成的，所以一个好的GUI是必不可少的，所以我们也说说GUI的特性：
1 . drag and drop 特性是必不可少的。而且有的时候需要一些对话框和向导来收集用户的行为。
2 . 任务是可以复制和剪切的。
3 . 每一个动作都是可以描述的。也是可以取消和重做的。取消和重做的次数不说是无限次数，也要尽可能的大。
4 . 每一个任务都是必须要有起点和终点的，起点只有一个，但是终点就不一定了。
5 . 要有图形化建立数据库链接的方式。能用图形化建立每一步，每个任务的方式。
6 . 界面的可定制性要好，颜色要选鲜艳一点的，字体可以调的，图形化界面要可以放大和缩小的，(不是吧，这也算）。当你要面对数十个任务的时候，数据错综复杂，颜色鲜艳一点不至于让你睡着了，你就知道为什么需要了。
7 . 支持多条路线，也就是一个数据点可以把数据分散到多个不同的下一级数据点，多个下一级数据点又可以把数据汇集到同一个数据点。
8 . 可以预览，所谓的预览就是把指定数量的数据而不是全部数据进行处理，查看结果是否满意。
9 . 可以在数据运行的时候动态的pause , cancel , redo .尤其是在进行耗时很长的动作的时候，或者你发现前一个步骤出错的时候。
10 . 显示数据处理时的状态要清楚。你正在链接到一个database ,你正在读8000条记录，你正在更新这些记录而不是新建记录，每一步操作所处的状态要明确。
11 . 要支持缓存 .这应该算是提高性能的好方法，但是缓存不能丢失。
12 . 所有的操作可以存储。不论你是存储成XML格式的，还是用元数据储存在database里面。
13 . 存储的操作可以读取。并且是不丢失任何数据的读取。
14 . 识别不同的数据库数据类型。long , String , data , text ,还包括table , index, sequence 等等。
15 . 对数据库要有编辑器的支持。要有可视化图形的建立 query 的方式。旁边应该有group , order by , sum , avg 等标准函数的支持。


下一篇介绍ETL 的metadata .

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• 2007-09-12 14:34
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