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大家在做ETL时候使用什么工具?
yorgo
2002-04-11 04:43:48
不会都是写角本吧
事实表中很多都是外键,那些int型的ID怎么确定呀
脚本写得很长,很费劲儿
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大家在做ETL时候使用什么工具?
不会都是写角本吧 事实表中很多都是外键,那些int型的ID怎么确定呀 脚本写得很长,很费劲儿
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yorgo
2002-04-16
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嗯,我已经有些体会了,目前在欢快的使用DTS. hehe
jinnee
2002-04-15
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没错,烦得入卵。
Tommy Chang
2002-04-15
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1. datastage中汇总专门有一个叫aggregator的插件,抽取的同时可以做sum,avg,count,max,min和标准差,不依赖于数据库实现,并不要脚本啊
2. 时间维很多时候是前期就一次生成一大堆记录,将未来N年都导入时间维
3. 维表在转换的时候也经常要用到来做关联,如果用datastage来关联数据可以做到根据是否能够关联成功来作为过滤条件,从而跳出是需要做insert还是要update,或者直接用其数据库插件来实现insert or update或update or insert这种操作,也不用脚本啊
4. owb在oracle的报价书上不是免费的,安装也一定要装到oracle数据库里面,是个pl/sql的代码生成器。转换不复杂而且大多数数据源都是oracle的话倒也不错。
5. jinnee所讲的方法是典型手写程序的思路,用工具的大方向也很接近,部分处理可以在工具中实现,节省在数据库中直接操作sql的工作量和复杂性,改起来容易。客户需求变来变去的时候,改抽取工程确实太烦了
:)
yuanque
2002-04-12
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我搞过的东东一般是这样的,维度表数据一般是在抽取之前(或都抽取的第一步工作)就装载好了的,很少变动,即使变动也不用写脚来导的(可以写维护程序),事实上需要导的是大量的事实数据。
Tommy Chang
2002-04-12
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这些在工具里面不用写脚本啊?DataStage里面图形化有个叫transformer的插件,可以跟维表做关联取的id。
fact table中int的id实际上是从维表过来的,转换过程中通过将明细数据跟维表关联,取出外键id的,实在不知你说的脚本是用来做啥的。除非是用来生成维表中的id,这也很容易,不需要脚本啊。
:)
yorgo
2002-04-12
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我的逻辑是这样的,不知道对不对,请大家指正
构建好所有的维度表、实事表。编写脚本向这些表填写数据。
维度表中有定量的数据时,先批量将该维度表的数据填充。
如果维度表的数据不是定量的而是变化的话,则在遇到新的数据的时候自动填加新的维度表内容
开始填加事实表
取原数据,根据数据判断每个维度表来确认各自的id,如果遇到没有的维度内容还需要即时插入数据,获得维度id,然后将汇总的维度id和事实数据插入事实表。然后再进行下一条记录
我的问题是,真的每一次都是要这样痛苦吗?还有更好的方法吗?
xia_yu
2002-04-12
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DTS,T-sql
工具
yuanque
2002-04-12
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不可能不写脚本,单纯生成ID倒不件难事。比如说:汇总就要写大量的脚本。
jinnee
2002-04-12
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你的过程有点问题。
做ETL的时候,第一步应该是把那些散的数据集中到一个地方来,比如,不管是ACCESS上的,还是oracle上的,全部先转到SQL上再说(当然,有时也可灵活运用),这样就可以在一个统一的环境下进行数据清洗,不管你用什么方法吧(其实这步大多数情况下不太重要),做完清洗后,就可以想些办法把你要的数据仓库建立起来了,比如做些计算汇总啊等等。最后再将这些数据装到多维数据库中,第一步是更新维度表,第二步更新事实表,然后才可以装到多维库中。
jinnee
2002-04-12
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维度表有时也是每天都要更新的啊,一次导入很多天估计不行吧,比如说不定期的放假,如果你也放进去了,成员就多了一个。我的做法是要更新的维度表还是每天更新的,反正天天都要运行脚本算事实表的。
hzwantfly
2002-04-12
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忘了说,oracle datawarehousing builder可以到oracle网站上免费down,这软件本身就是free的
hzwantfly
2002-04-12
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oracle datawarehousing builder
yorgo
2002-04-12
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但是例如时间维度,会跟着时间的变化而变化呀,一次性到入一定量的时间维度?
warning
2002-04-11
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感觉微软的DTS还可以,datastage也不错
脚本还是要写的
yuanque
2002-04-11
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我以前是写了很多的存储过程的。
听说过一些工具如:DATASTAGE、DATAJUNCTION,可以用,但是脚本是省不了的啦。
ETL是数据仓库建设中最烦的环节……
Salesforce项目中
使用
ETL
工具
做
数据迁移
【前言】:前4年中,参与过的数据迁移工作并不频繁,而且
使用
的方法也很传统,大多数重复性的工作都是手动对csv源文件在Excel上
做
导入前的处理,大体包括: #1. 数据mapping(有时需要将原对象拆表满足CRM数据结构) #2. 统一数据类型 #3. 数据清洗,如去重 / 调整数据格式(譬如,将phone中的area code与phone分离) #4. 数据默认值填充 #5. 数据ownership的对应 这类工作看起来很简单(就是把旧系统数据转存在新系统中),因此在实施中很容易被客户和领导低估。
ETL
工具
_Kettle_转换
大数据
ETL
开发之图解Kettle
工具
入门到精通(附上kettle安装包)
【大数据
ETL
工具
,Kettle的学习和
使用
】
Kettle是一款国外开源的
ETL
工具
,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出。Kettle这个
ETL
工具
集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想
做
什么,而不是你想怎么
做
。
etl
构建数据仓库五步法_将
ETL
工具
整合到您的数据仓库策略中
在这篇文章中,一位大数据专家讨论了
使用
ETL
工具
来帮助数据团队更好地
使用
和管理他们的数据仓库。管理数据仓库不仅仅是管理数据仓库,如果我们听起来如此陈腐。实际上还有很多需要考虑的问题。例如,数据如何进入您的数据仓库本身就是一个完整的过程 - 具体而言,当数据处于运动状态时会发生什么,以及必须采用的形式才能变得可用。这就是
ETL
工具
的用武之地。
ETL
- 提取,转换,加载 - 是多个系统的数据(通常由...
ETL
介绍与
ETL
工具
比较
ETL
,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过萃取(extract)、转置(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
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
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