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
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
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工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL……
相信不少同学都用过各种代码生成器，这里我就不做详细介绍了，如果想体验 SmartCode.Generator 请至 https://www.cnblogs.com/Ahoo-Wang/p/SmartCode-intro.html 配置好数据库连接，一键生成解决方案。
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
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
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据 Gartner Group 称，数据集成、迁移和商业智能项目在至少 70% 的案例中第一次尝试就失败了。商业组织产生（和要求）比以往任何时候都多的数据，但是，失败率令人震惊。在当今的任何业务中，ETL 技术都是数据分析的基础。数据仓库、数据集市和其他重要的数据存储库都加载了从事务应用程序中提取并转换为在商业智能应用程序中进行分析的数据。
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。
核心技术架构挑战： 1、对现有数据库管理技术的挑战。 2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。 4、网络架构、数据中心、运维的挑战：随着每天创建的数据量爆炸性的增长，就数据保存来说，
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代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
在大数据处理的领域中，ETL和ELT是两个经常被数据工程师提到的工具，而有很多数据工程师对这两种工具的区别和使用和定位有一定的模糊，其实它们分别代表了两种不同的数据集成方法。尽管这两种方法看起来都是从源系统提取数据，转换数据，并加载到目标系统，但它们在实现这一过程中的方式和重点有所不同，我们需要详细了解他们工作原理和优缺点，以便在数据处理的不同场景选择合适的工具来进行数据管道的构建。
抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。 核心技术 架构挑战： 1. 对现有数据库管理技术的挑战。 2. 经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3. 实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区
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。
反向 ETL 是将数据从数据仓库或数据湖移回到操作系统、应用程序或其他数据源的过程。“反向 ETL”一词可能看起来令人困惑，因为传统的 ETL（提取、转换、加载）涉及从源系统提取数据、出于分析目的对其进行转换，然后将其加载到数据仓库或数据湖中。
ETL简介ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写。用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取。按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗。得到符合要求的“干净”数据，并加载到数据仓库中进行存储。这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。ETL重要性ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心
传统行业各业务系统数据相对独立，随着信息平台一体化、数据中台及大数据时代的推进，要求各业务系统数据相互融合，业务资源共享。
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。
1、产品—为了满足市场需要，而创建的用于运营的功能及服务”就是产品。产品是以使用为目的物品和服务的综合体。产品分类：服务、软件、硬件、流程性材料。其中这里提供的是软件。
我最初是一个Oracle开发者，我喜欢它的结构化查询语言，一年后，我意识到SQL并非Oracle的专有。 作为70年代Sequel标准的一个分支，SQL走向成熟并且成为全世界数据库用户广泛应用的语言。其一是因为SQL简单（基于英语词汇），同 时它又能解决很多复杂的问题。SQL是当代最容易学习和使用的语言之一。ANSI-SQL标准几乎被所有主流关系型数据库所接受，如Oracle,DB2 和SQL Server，当客户决定从一个数据库迁移到另一个时，它极大地提高了可移植性。 在接触ETL工具前，将近五年的时间
从10年前的数据仓库到当前的大数据平台，ETL也需要与时俱进，这里来谈谈个人的理解，如果你在考虑建设新的企业级ETL平台，可以作为参考：
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
随着数字化转型，企业越来越重视数据的价值和利用。商业智能（Business Intelligence，BI）作为一种数据分析和决策支持的重要工具，被广泛应用于各行各业。然而，对于BI项目的成功实施，ETL（Extract, Transform, Load）过程的重要性不容忽视。ETL作为BI项目的基础，如果缺乏或不完善，往往会导致BI项目失败的风险增加。在实际项目接触中我们发现很多企业是先购买了BI工具而往往没有购买ETL工具，企业往往希望通过BI中自带的ETL功能来解决数据采集和清洗的问题，在运行一段时间后企业往往就会发现这种模式是不可行的，接下来我们将分析以下为什么这种模式是不可行的，为什么企业需要购买专的ETL工具。
商业智能BI中有许多定义，诸如数据仓库、数据挖掘、OLAP等，还有一个不得不提的定义，那就是ETL。在BI工程师或相关的职位招聘中，ETL也是必不可少的一项技能。那么，ETL到底是什么呢？
CDC是Change Data Capture（数据变更捕获）的缩写,是一种数据同步技术.
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。
模拟一个使用场景，业务系统A表中的数据要同步到数据仓库B表中（最简单的样例是A表与B表结构完全一样），
ETL流程是数据仓库建设的核心环节，它涉及从各种数据源中抽取数据，经过清洗、转换和整合，最终加载到数据仓库中以供分析和决策。在数据仓库国产化的背景下，ETL流程扮演着重要的角色，今天我们就来讲讲ETL流程的概念和设计方式。
etl-engine 监控面板 实现动态监控“任务执行成功率分析”、“API接口调用分析”、“调度运行时长”、“服务心跳分析”等功能，
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 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，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具，并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程，因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
etl-parser是一款基于纯Python开发的事件追踪日志文件读取和解析工具。该工具基于纯Python 3 ETL Windows日志文件解析库实现其功能，而ETL则是ETW以及内核日志工具的默认格式。
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。
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。
进入大数据测试领域已有近1年时间，今天特意梳理了在项目实践中针对大数据测试方面的一些有效流程和方法，希望与君共勉~
做 数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一 定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换 和装载。
今天继续和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。ETL测试认知续篇。
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 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。
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
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。
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
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。
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