ETL的过程就是数据流动的过程,从不同异构数据源流向统一的目标数据。其间,数据的抽取、清洗、转换和装载形成串行或并行的过程。ETL的核心还是在于T这个过程,也就是转换,而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出,或者,它们作为一个单独的部件,其复杂度没有转换部件高。和OLTP系统中不同,那里充满这单条记录的insert、update和select等操作,ETL过程一般都是批量操作,例如它的装载多采用批量装载工具,一般都是DBMS系统自身附带的工具,例如Oracle SQLLoader和DB2的autoloader等。
ETL本身有一些特点,在一些工具中都有体现,下面以datastage和powermart举例来说:
1、静态的ETL单元和动态的ETL单元实例: 一次转换指明了某种格式的数据如何格式化成另一种格式的数据,对于数据源的物理形式在设计时可以不用指定,它可以在运行时,当这个ETL单元创建一个实例时才指定。对于静态和动态的ETL单元,Datastage没有严格区分,它的一个Job就是实现这个功能,在早期版本,一个Job同时不能运行两次,所以一个Job相当于一个实例,在后期版本,它支持multiple instances,而且还不是默认选项。Powermart中将这两个概念加以区分,静态的叫做Mapping,动态运行时叫做Session。
2、ETL元数据: 元数据是描述数据的数据,他的含义非常广泛,这里仅指ETL的元数据。主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。ETL元数据还包括形式参数的管理,形式参数的ETL单元定义的参数,相对还有实参,它是运行时指定的参数,实参不在元数据管理范围之内。
3、数据流程的控制: 要有可视化的流程编辑工具,提供流程定义和流程监控功能。流程调度的最小单位是ETL单元实例,ETL单元是不能在细分的ETL过程,当然这由开发者来控制,例如可以将抽取、转换放在一个ETL单元中,那样这个抽取和转换只能同时运行,而如果将他们分作两个单元,可以分别运行,这有利于错误恢复操作。当然,ETL单元究竟应该细分到什么程度应该依据具体应用来看,目前还没有找到很好的细分策略。比如,我们可以规定将装载一个表的功能作为一个ETL单元,但是不可否认,这样的ETL单元之间会有很多共同的操作,例如两个单元共用一个Hash表,要将这个Hash表装入内存两次。
4、转换规则的定义方法: 提供函数集提供常用规则方法,提供规则定义语言描述规则。
5、对数据的快速索引: 一般都是利用Hash技术,将参照关系表提前装入内存,在转换时查找这个hash表。Datastage中有Hash文件技术,Powermart也有类似的Lookup功能。
分享到:
相关推荐
- **ETL特点**:ETL过程的特点在于它能够处理大量数据,并且支持复杂的数据转换需求。 - **ETL类型**:根据不同的场景和技术选择,ETL可以分为多种类型,如ELT(Extract Load Transform)、E-L-T(Extract-Load-...
在设计Staging Area时,ETL团队需要考虑数据结构的特点,包括: 1. Staging Area是ETL团队设计的数据结构,独立负责其设计与维护,仅供ETL系统使用。 2. 用户不允许直接访问或修改Staging Data,因为这会影响DW...
1. 什么是数据准备区?在数据准备区中允许使用的数据结构有...11. 用过什么 ETL工具,以及该工具简单讲述特点。 12. ETL 工具一般有哪些组成部分,其中数据流中常用的控件有? 13. 简述你在以前项目中的 ETL架构思想。
针对ETL活动中存在的问题,研究者提出了一个概念模型,该模型具有以下几个特点: - **追踪属性间关系**:在数据仓库项目的早期阶段,通过该模型可以追踪不同属性之间的关系及其相应的ETL活动。 - **丰富常用ETL活动...
**ETL的特点** 1. **实施时间长**:ETL通常占据了整个BI项目大约60%-70%的工作量,涉及到大量的数据处理和业务逻辑构建。 2. **过程复杂**:ETL涵盖业务数据建模和存储的全过程,需要处理各种数据类型和业务规则。 ...
### ETL工具信息整理 #### ETL基本概念与架构 **ETL** 是 **Extract-Transform-Load** 的缩写,是一种广泛应用于数据仓库领域的数据处理技术。它涉及从源系统抽取数据、对其进行转换和清洗,最后加载到目标数据...
ETL有几个特点,例如数据同步、数据量巨大等。在数据仓库中,ETL不是一次性的工作,而是一种经常性的活动,按照固定周期运行的。数据量巨大,需要将数据流动的过程拆分成E、T和L三个步骤。 ETL工具为我们提供了图形...
睿智ETL的特点在于其统一的数据应用支撑平台,采用SOA架构和统一的服务接口,提供了一套完善的数据规范和知识库。此外,睿智ETL还内置了规则引擎、流程自动化和变量管理器,支持企业级分布加工处理协同,具有快速...
- **ETL工具**:可能包含市场上流行的ETL工具,如Informatica、Talend、Microsoft SSIS等,介绍其特点、使用场景和操作方法。 - **ETL流程管理**:如何设计和优化ETL工作流,包括错误处理、监控和日志记录。 - **...
此外,了解和掌握不同工具的特点和应用场景,能够帮助我们更好地设计和实施ETL流程,从而提高数据处理的效率和准确性。对于IT专业人士来说,深入理解ETL不仅是提升自身技能的关键,也是在大数据时代背景下,推动业务...
* MySQL:了解 MySQL 的使用和特点 其他知识点 * 数据备份和恢复:了解 Oracle 数据库的备份和恢复方法 * 数据安全:了解 Oracle 数据库的安全机制和访问控制 * 项目管理:了解项目管理的方法和工具 ETL 数据仓库...
2. **网易游戏流式ETL需求特点** - 游戏行业常使用MongoDB等无模式文档数据库,导致ETL服务在数据清洗过程中面临字段不一致和格式变化的挑战。 - 反范式设计的数据库模式避免了实时join操作,但也使得数据结构复杂...
此外,良好的ETL设计应具备管理简单、元数据驱动、自动化调度、数据实时性、广泛的接口支持、灵活性和可扩展性等特点。数据模型的标准化定义也是ETL成功的关键,因为它定义了数据的结构和含义,帮助确保数据的准确性...
每种工具都有其特点和适用场景,选择时需结合项目规模、预算和技术团队的技能来决定。 6. 实战案例:书中的案例将帮助读者理解如何在实际项目中应用ETL技术,解决具体问题。通过学习这些案例,读者可以更好地掌握...
ETL技术,全称为Extract-Transform-Load,是数据仓库领域中的关键步骤,涉及从不同数据源抽取数据、转换数据以满足...在实际操作中,开发人员应根据项目特点灵活应用这些规范,以适应不断变化的业务需求和数据环境。
"大数据ETL技术方案" 大数据ETL(Extract、Transform、Load)是指从不同的数据源中提取数据,然后对其进行转换和处理,最终...本文将对Kettle、Sqoop、OratoMPP等ETL工具进行详细的介绍,并对其特点、优缺点进行分析。
本篇文章将对几种主流的ETL工具进行深入的对比分析,以帮助读者了解它们的特点、优势及适用场景。 1. **Informatica** Informatica是一款功能强大的ETL工具,以其用户友好的界面和丰富的数据处理能力而闻名。它...
4. **Kettle工具**:Kettle是一种Java编写的企业级ETL工具,其特点在于强大的数据处理能力、灵活的插件机制以及友好的图形化工作台。Kettle文档和培训手册会详细介绍如何创建、运行和管理ETL作业与转换。 5. **...
MapReduce模型的一个显著特点是自动实现任务的并行执行,用户只需要编写Map和Reduce函数,而无需关注任务的分割和并行处理细节。 分布式ETL节点调度优化方法的研究,主要是针对ETL节点的数据类型进行分割的策略。该...
11. ETL工具如Informatica、Talend、SSIS等,各有特点,如Informatica以其可视化界面和强大的数据处理能力著称。 12. ETL工具通常包含数据源连接、转换逻辑、数据流、调度和监控等组件。常用控件有源连接器、转换器...