如果您接触过数据仓库, 您可能会使用 ETL (Extract、 Transform、 Load) 或 ELT ( Extract、Load、 Transform) 将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中。这些是移动数据或集成数据的常用方法, 以便您可以关联来自不同来源的信息, 将数据安全地存储在一个位置, 并使公司的成员能够从不同业务部门查看综合数据。ETL和ELT两个术语的区别与过程的发生顺序有关。这些方法都适合于不同的情况。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
taskctl是一款国内开源的ETL工具，纯C编写，可以在Window、Linux、Unix上运行。
概述 商业信息和数据对于任何一个企业而言都是至关重要的。现在很多公司都投入了大量的人力、资金和时间对这些信息、数据进行分析和整理。 数据的分析和整理已经获得了巨大的潜在市场，因此为了使得这个过程更为简单，越来越多的软件供应商引入了ETL测试工具。 目前，有需要开源的ETL工具，供应商允许用户直接从他们的官方网站免费下载，但有可能升级到新版或企业版需要订阅付费。 所以我们需要根据企业的不同业务结构和模型，在选择ETL工具之前，对其进行分析。在这些开源的ETL工具的帮助下，我们将有机会尝试在不
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。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（Extract-Transform-Load）技术是数据集成领域的核心组成部分，广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来，经过必要的转换处理，最后加载到目标系统（如数据仓库、数据湖或其他分析平台）的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍：
元数据的定义 元数据（Metadata），为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。 ETL的定义 ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据
ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。
ETL这个概念也很久了，但是真正的进入大家的视野估计还是由于大数据。由于从15年至今，其实整个大数据领域都处于做数据仓库，然后简单生成报表这个层面，ETL（ETL - Extract, Transform, Load），这个概念就必不可少了。由于，经常有人在群里问浪尖：什么是ETL？ETL做了什么事情？也经常有招聘信息里面包含ETL，那么今天在这里我就简单给大家聊聊ETL。 数据仓库中的ETL概述 企业中是需要定期的加载数据仓库，以达到促进业务分析的目的。为此，需要提取来自一个或多个操系统的数据并将其复
商业版下载地址:https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb
ETL绝不是三个单词直译这么简单，三个数据环节紧密连接构成体系庞大、技术复杂度的数据生态系统。
组织在构建自己专属的技术栈时，会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势，如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候，一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈，再依据需求来构建自己的技术栈，还需要对一些过时的技术进行升级。
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
对普通用户而言，评判一款浏览器是否优秀，最直观的体验就是速度，但随着新功能的迭代，不断的开始有用户反馈浏览器开始变慢，这时候就需要进行性能优化了。而在Windows上面做性能相关的工作，WPT是个必备的神器。WPT的全名是Windows Performance Toolkit，是Windows下用来进行性能分析的一套工具，它的功能非常强大，你可以使用它来监控CPU，内存，磁盘和网络等等的活动，从而来确定当前系统的性能瓶颈。 WPT由两个独立的工具组成： Windows Performance Record
随着企业的发展，各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入，由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带来了巨大困难。
TASKCTL 是一款免费、国产的ETL调度工具。以其实时数据集成、全 WEB 可视化操作、高性能和对国产数据库的深度支持，迅速成为市场的新选择。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中，较为详细地讲解了如何利用Hadoop（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop，CDH）生态圈组件构建传统数据仓库。例如，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统，使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶，书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的，其中有些SQL语句逻辑复杂，可读性也不是很好。
信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。
ETL是数据仓库和数据集成领域常用的缩写，代表Extract, Transform, Load（提取、转换、加载）三个步骤。它是一种数据处理过程，用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗，并将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中。
整理了当年使用过的一些，大数据生态圈组件的特性和使用场景，若有不当之处，请留言斧正，一起学习成长。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
在计算机使用过程中，常有人会问：为什么我的CPU利用率接近100%？为什么可用内存不断减少？
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下，还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理，但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢，大屏展现出现数据延迟等等现象。
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
python的确是一门非常优秀的编程语言，特别是在数据领域，网络爬虫、数据处理、分析等方面都是非常强劲。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理，今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（loading）)实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中，增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一，做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂，采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求。今天我们只重点对各种方法进行对比分析，从而总结各种机制的使用条件和优劣性，为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。
在当今数字化时代，数据无疑是企业的重要资产之一。随着数据源的多样性和数量的不断增加，如何有效地收集、整合、存储和分析数据变得至关重要。为了应对这个挑战，数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。
ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。
这篇文章是我对大三笔记的整理转载，之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
最近在做一个数仓项目，其中就用到了Kettle。对于像我这样的小白来说，自然也是第一次使用。但好在熟能生巧，在快速掌握了如何使用之后，便打算单独拿一期来好好为大家科普一下什么是Kettle，以及如何简单入门~
由于数据应用开发和功能性软件系统开发存在很大的不同，在我们实践过程中，在开发人员和质量保证人员间常常有大量关于测试如何实施的讨论。下文将尝试总结一下数据应用开发的特点，并讨论在这些特点之下，对应的测试策略应该是怎么样的。
ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来，我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点，看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
其中CDM层主要包括DWD层（Data Warehouse Detail）和DWS层（Data Warehouse Summary）两部分。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
上一个十年，以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼，各种数据平台、数据湖、数据中台等产品和解决方案层出不穷，这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据，并对这些离线数据进行分析洞察，来达到辅助决策或者辅助营销的目的，像传统的 BI 报表、数据大屏、标签画像等等。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
在笔者过往的文章里已经反复提到过，学习dotNET的性价比是比较高的，不止于可以做任何专业程序员做的领域，更是可以让我们这些业余的人员大有作为，例如可以开发OFFICE插件，可以使用PowerShell来做运维（会dotNET的很快上手，都是广义的dotNET体系），同时在微软的产品系里开放了各产品的对象模型，使我们可以轻松地和各大产品作交互如Windows的WMI模型，Sqlserver的SMO、AMO模型，当然还有我们熟悉的OFFICE对象模型等。
概述 在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI？ BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数
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