etl（etl技术）

本篇文章给大家谈谈etl，以及etl技术对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、etl是什么
• 2、“etl”是什么？
• 3、什么是ETL？
• 4、ETL工程师是做什么的?
• 5、ETL是什么意思
• 6、etL是什么数字货币

etl是什么

对于做过 BI 开发的朋友，ETL 并不陌生，只要涉及到数据源的数据抽取、数据的计算和处理过程的开发，都是 ETL，ETL 就这三个阶段，Extraction 抽取，Transformation 转换，Loading 加载。

从不同数据源抽取数据 EXTRACTION ，按照一定的数据处理规则对数据进行加工和格式转换 TRASFORMATION，最后处理完成的输出到目标数据表中也有可能是文件等等，这个就是 LOADING。

再通俗一点讲，ETL 的过程就跟大家日常做菜一样，需要到菜市场的各个摊位买好菜，把菜买回来要摘一下，洗一洗，切一切最后下锅把菜炒好端到饭桌上。菜市场的各个摊位就是数据源，做好的菜就是最终的输出结果，中间的所有过程像摘菜、洗菜、切菜、做菜就是转换。

在开发者歼的时候，大部分时候会通过 ETL 工具去实现，比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微软 SQL SERVER 里面的 SSIS 等等，在结合基本的 SQL 来实现整个 ETL 过程。

也有的是自己通过程序开发，然后控制一些数据处理脚本跑批，基本上就是程序加 SQL 实现。

哪种方式更好，也是需要看使用场景和开发人员对那种方式使用的更加得心应手。我看大部分软件程序开发人员出身的，碰到数据类项目会比较喜欢用程序控制跑批，这是程序思维的自然延续。纯 BI 开发人员大部分自然就选择成熟的 ETL 工具来开发，当然也有一上来就写程序脚本的，这类 BI 开发人员的师傅基本上是程序人员转过来的。

用程序的好处就是适配性强，可扩展性强，可以集成或拆解到到任何的程序处理过程中，有的时候使用程序开发效率更高。难就难在对维护人员有一定的技术要求，经验转移和可复制性不够。

用 ETL 工具的好处，第一是整个 ETL 的开发过程可视化了，特别是在数据处理流程的分层设计中可以很清晰的管理。第二是链接到不同数据源的时候，各种数据源、数据库的链接协议已经内置了，直接配置就可以，不需要再去写程序去实现。第三是各种转换控件基本上拖拉拽就可以使用，起到简化的代替一部分 SQL 的开发，不需要写代码去实现扮陪。第四是可以非常灵活的设计各种 ETL 调度规则，高度配置化，这个也不需要写代码实现。

所以在大多数通用的项目中，在项目上使用 ETL 标准组件开发会比较多一些。

ETL 从逻辑上一般可以分为两层，控制流和数据流，这也是很多 ETL 工具设计的理念，不同的 ETL 工具可能叫法不同。

控制流就是控制每一个数据流与数据流处理的先后流程，一个控制流可以包含多个数据流。比厅嫌蠢如在数据仓库开发过程中，第一层的处理是ODS层或者Staging 层的开发，第二层是DIMENSION维度层的开发，后面几层就是DW 事实层、DM数据集市层的开发。通过ETL的调度管理就可以让这几层串联起来形成一个完整的数据处理流程。

数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，所以也有 ETL 工具把数据流叫做转换。在数据流的开发设计过程中主要就是三个环节，目标数据表的链接，这两个直接通过 ETL 控件配置就可以了。中间转换的环节，这个时候就可能有很多的选择了，调 SQL 语句、存储过程，或者还是使用 ETL 控件来实现。

有的项目上习惯使用 ETL 控件来实现数据流中的转换，也有的项目要求不使用标准的转换组件使用存储过程来调用。也有的是因为数据仓库本身这个数据库不支持存储过程就只能通过标准的SQL来实现。

我们通常讲的BI数据架构师其实指的就是ETL的架构设计，这是整个BI项目中非常核心的一层技术实现，数据处理、数据清洗和建模都是在ETL中去实现。一个好的ETL架构设计可以同时支撑上百个包就是控制流，每一个控制流下可能又有上百个数据流的处理过程。之前写过一篇技术文章，大家可以搜索下关键字 BIWORK ETL 应该在网上还能找到到这篇文章。这种框架设计不仅仅是ETL框架架构上的设计，还有很深的ETL项目管理和规范性控制器思想，包括后期的运维，基于BI的BI分析，ETL的性能调优都会在这些框架中得到体现。因为大的BI项目可能同时需要几十人来开发ETL，框架的顶层设计就很重要。

“etl”是什么？

ETL：Extraction-Transformation-Loading的缩写，数据的抽取、清洗、转换、装载\x0d\x0a 抽取主要是针对各个业务系统及不同网点的分散数据，充分理解数据定义后，规划需要的数据源及数据定义，制定可操作的数据源，制定增量抽取的定义。\x0d\x0a 清洗主要是针对系统的各个环节可能出现的数据二义性、重复、不完整、违反业高孙务规则等问题，允许通过试抽取，将有问题的纪录先剔除出来，根据实际情况调整相应的清洗操作。\x0d\x0a 转换戚游链主要是针对数据仓库建立的模型，通过一系列的转换来实现将数据从业务模型到分析模型，通过内建的库函数、自定义脚本或其他的扩展方式，实现了各种复杂的转换，并且支持调试环境，清楚的监控数据转换的状态。\x0d\x0a 装载主要是将经过转换的数据装载到数磨洞据仓库里面，可以通过数据文件直接装载或直连数据库的方式来进行数据装载，可以充分体现高效性。在应用的时候可以随时调整数据抽取工作的运行方式，可以灵活的集成到其他管理系统中。

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什么是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、Trinity、AICloudETL、DataStage、Repository Explorer、Beeload、Kettle、DataSpider

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eclipse的etl插件。cloveretl.

数据集成：快速实现ETL

ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括:业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。

实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。它可以集中地体现为以下几个方面：

1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。

2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。

3、拆分数据：依据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861082585313-8148，可进行区域码和电话号码分解。

4、验证数据正清瞎确性：可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如，主叫号861082585313-8148，进行区域码和电话号码分解后，可利用Lookup返回主叫网关乎皮或交换机记载的主叫地区，进行数据验证。

5、数据替换：对于因业务因岁正差素，可实现无效数据、缺失数据的替换。

6、Lookup：查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。

7、建立ETL过程的主外键约束：对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键唯一记录的加载。

ETL工程师是做什么的?

ETL工程师又叫数据库工程师。

ETL工程师的主要工作内容有：从事系统编程、数据库编程与设计。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。

职业前景

从业务角度讲，随着数据应用的日益丰富，返慎不同平台、系统的相互大批量数据交互成常态，雹芹仅仅满足于采集数据已经不适应业务需要，还需要能够为数据的目的端落地提供支撑，ETL工程师需漏肆敬要一个端到端的更适应业务需要的数据交换系统。

从技术角度讲，ETL做一定的扩展可以升级为兼具交换能力，两者有传承，可以实现平滑过渡，但交换却要考虑用另一个工具实现，同时未来大数据平台组件将异常丰富，相互之间的数据交换将是常态，必要要有更高级别的交换工具满足这些需求。

ETL是什么意思

ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。

从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。最终，数据会被加载（L）到对它进行具体分析的环境中，这就是ETL流程。

全写是 Extract-Transform-Load。

1、E：Extract数据抽取

2、T：Transform转换

3、帆咐L：Load装载

扩展资料：

作用

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。

以电信为例，A系统按照统计代码管理数据，B系统按照账目数字管理，C系统按照语音ID管理，当世轿拍ETL需要对这三个系统进行集成以获得对客户的全面搜羡视角时，这一过程需要复杂的匹配规则、名称/地址正常化与标准化，而ETL在处理过程中会定义一个关键数据标准，并在此基础上，制定相应的数据接口标准。

参考资料来源：百度百科-ETL

etL是什么数字货币

etL是以太坊数字货币。

以太坊（英文Ethereum）是一个开源的有智能合约功能的公共区块链平台，通过其专用加密货币以太币（Ether，简称“ETH”）提供去中心化的以太虚拟机（EthereumVirtualMachine）来处理点对点合约。

以太坊的概念首次在2013至2014年间由程序员VitalikButerin受比特币启发后提出，大意为“下一代加密货币与去中心化应用平台”，在2014年通过ICO众筹开始得以发展。

扩展资料：

特征：

1、去中心化。区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中心管制，除了自成一体的区块链本身，通过分布式核算和存储，各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。去中心化是区块链最突出最本质的特征。

2、开放性。区块链技术基础是开源的，除了交信梁易各方的私有信息被昌闹加密外，区块链的数据对所有人开放，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。耐坦罩

3、独立性。基于协商一致的规范和协议(类似比特币采用的哈希算法等各种数学算法)，整个区块链系统不依赖其他第三方，所有节点能够在系统内自动安全地验证、交换数据，不需要任何人为的干预。

参考资料来源：百度百科——以太坊

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