从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例,描述业务场景,说明示例中包含的实体和关系,并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表,因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题,包括使用Hive建立传统多维数据仓库时,如何选择适当的文件格式,Hive支持哪些表类型,向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上,我们就可以编写Hive的HiveQL脚本,建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
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Mysql 本文的示例在 Mysql 5.7 下都可以测试通过。 概念 数据库(database):保存有组织的数据的容器(通常是一个文件或一组文件)。 数据表(table):某种特定类型数据的结构化清单。 模式(schema):关于数据库和表的布局及特性的信息。模式定义了数据在表中如何存储,包含存储什么样的数据,数据如何分解,各部分信息如何命名等信息。数据库和表都有模式。 列(column):表中的一个字段。所有表都是由一个或多个列组成的。 行(row):表中的一个记录。 SQL 基础 SQL(S
之前两篇文章带你了解了 MySQL 的基础语法和 MySQL 的进阶内容,相关链接如下
以上共计累积了8种ETL算法,其中主要分成4大类,增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法,但现实中基于业务及性能考虑,往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。
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要在 Excel 中编写规则,您只需在表中编写规则,并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型,
阿里的《Java开发手册》被Java开发者所拜读,基本人手一册,就在前几天(2020.04.22)发布了泰山版 - 会当凌绝顶,一览众山小,而这次发布新增了很多干货内容,在此,给大家分享一下,是时候更新你的手册了。(文末附下载地址)
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上两篇里介绍了几种基本的维度表技术,并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展,分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样,也会从概念开始认识这些技术,继而给出常见的使用场景,最后以销售订单数据仓库为例,给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
DATESINPERIOD函数隶属于“时间智能函数”,属于“表”函数。这个函数的功能很强大,用途方面也是比较广泛的。
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前,先简要介绍数据清洗的概念,并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive,所以之后对Hive做一个概括的介绍,包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
修复 futures_rule 数据接口,增加通过日期查找历史数据的功能,可以通过该接口获取近期期货交易日历数据。
本文针对关系型数据库的一般语法。限于篇幅,本文侧重说明用法,不会展开讲解特性、原理。
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型,按需装载。所谓“按需装载”指的是,在正常调度之外,当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如,促销销售源数据只有在促销期内有效,而在其它时间是无效的,而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期,当日期用完时,需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载,首先修改数据库模式,然后在DW数据库上执行按需装载,使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景,因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容,存储在source.promo_schedule表中。
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性,将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
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DATESMTD函数,DATESQTD函数与DATESYTD函数三者都隶属于“时间智能函数”,属于“表”函数。因为三者的用途、语法结构基本上是类似的,白茶决定一起打包带走。
WEEKDAY函数与WEEKNUM函数属于常见“值函数”,一般情况下作为生成日期表的组成部分,前者代表“周几”,也就是咱经常说的礼拜几;后者代表该年份的“第几周”。由于二者的函数语法结构以及使用方式差不多,白茶决定将二者放在一起说。
1、DDL(Data Definition Languages)语句:数据定义语言,这些语句定义了不同的数据段、 数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。常用的语句关键字主要包括 create、drop、alter 等。
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