原文:BI項目中的ETL設計詳解(數據抽取、清洗與轉換 )

ETL是BI項目最重要的一個環節,通常情況下ETL會花掉整個項目的 的時間,ETL設計的好壞直接關接到BI項目的成敗。ETL也是一個長期的過程,只有不斷的發現問題並解決問題,才能使ETL運行效率更高,為項目后期開發提供准確的數據。 ETL的設計分三部分:數據抽取 數據的清洗轉換 數據的加載。在設計ETL的時候也是從這三部分出發。數據的抽取是從各個不同的數據源抽取到ODS中 這個過程也可以做一些數據 ...

2016-10-08 18:22 0 12518 推薦指數:

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BI項目筆記》增量ETL數據抽取的策略及方法

增量抽取 增量抽取抽取自上次抽取以來數據庫中要抽取的表中新增或修改的數據。在ETL使用過程中。增量抽取較全量抽取應用更廣。如何捕獲變化的數據是增量抽取的關鍵。對捕獲方法一般有兩點要求:准確性,能夠將業務系統中的變化數據按一定的頻率准確地捕獲到;性能,不能對業務系統造成太大的壓力,影響現有業務 ...

Sun Oct 26 08:12:00 CST 2014 1 2000
【電商日志項目之四】數據清洗-ETL

環境  hadoop-2.6.5   首先要知道為什么要做數據清洗?通過各個渠道收集到的數據並不能直接用於下一步的分析,所以需要對這些數據進行缺失值清洗、格式內容清洗、邏輯錯誤清洗、非需求數據清洗、關聯性驗證等處理操作,轉換成可用的數據。具體要做的工作可以參考文章:數據清洗的一些梳理 當了 ...

Wed Jul 03 17:10:00 CST 2019 0 581
數據ETL設計詳解

ETLBI項目最重要的一個環節,通常情況下ETL會花掉整個項目的1/3的時間,ETL設計的好壞直接關接到BI項目的成敗。ETL也是一個長期的過程,只有不斷的發現問題並解決問題,才能使ETL運行效率更高,為項目后期開發提供准確的數據。   ETL設計分三部分:數據抽取數據清洗轉換 ...

Fri Jul 17 23:11:00 CST 2015 0 6269
ETL實踐--Spark做數據清洗

ETL實踐--Spark做數據清洗 上篇博客,說的是用hive代替kettle的表關聯。是為了提高效率。 本文要說的spark就不光是為了效率的問題。 1、用spark的原因 (如果是一個sql能搞定的關聯操作,可以直接用kettle導原始數據到hive,用hive ...

Mon Jan 15 18:16:00 CST 2018 0 7591
ETL數據清洗工具總結

【國外】1. datastage點評:最專業的ETL工具,價格不菲,使用難度一般下載地址:ftp://ftp.seu.edu.cn/Pub/Develop ... taStage.v7.5.1A-iSOBT種子下載:http://pan.baidu.com/share/link?shareid ...

Sun Dec 02 00:23:00 CST 2018 0 1832
 
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