本文摘录自百度百科
简介
ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据提取、转换和加载。
ETL工具有:OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、Informatic PowerCenter、AICloudETL、DataStage、Repository Explorer、Beeload、Kettle、DataSpider
作用
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是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库,数据仓库技术没有严格的数学理论基础,它更面向实际工程应用。所以从工程应用的角度来考虑,按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理,处理过程与经验直接相关,同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量,从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。
数据仓库是一个独立的数据环境,需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中;在技术上,ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面;数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步,所以ETL可以定时进行。但多个ETL的操作时间、顺序和成败对数据仓库中信息的有效性至关重要。
目前,ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle……
开源的工具有eclips的etl插件:cloveretl
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