3、推荐系统ETL数据处理

cjlmyfanke 2023-01-13 03:39:29

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3、推荐系统ETL数据处理搭建完数据仓库和平台之后，我们日常很多工作会做数据处理，也就是ETL，ETL分全量和增量两种处理方式，在推荐系统占用的工作量是比较大的，做一个算法系统，ETL数据处理的也是必须的。 下面来讲讲推荐的ETL数据处理是如何做的？我让我们体验下真实的用户实战场景！
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7 大 ETL 数据处理工具性能大盘点！还不会选ETL工具的建议收藏！
ETL 数据处理工具堪称企业数据流转的重要通道，它能将分散、异构的数据进行抽取、转换和加载，实现数据从原始状态到标准化、可用状态的蜕变。无论是构建数据仓库、支持商业智能分析，还是驱动数据驱动型决策，ETL 数据处理工具都是保障企业数据高效整合、释放数据价值的关键引擎。
ETL处理全流程
例如，要从一个提供天气数据的 API 获取某个城市的天气信息，ETL 工具可能会发送如下的 GET 请求，这个请求的 URL 指向了 API 的端点，其中包含了查询参数(如城市名称和数据类型)。在加载数据之前，首先要明确数据的接收方。FineDataLink 是一款低代码/高时效的ETL数据集成平台，面向用户大数据场景下，满足实时和离线数据采集、集成、管理的诉求，提供快速连接、高时效融合各种数据、灵活进行ETL数据开发的能力，帮助企业打破数据孤岛，大幅激活企业业务潜能，使数据成为生产力。
使用Python进行ETL数据处理
本文介绍了如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括数据提取、数据转换和数据加载三个步骤。我们使用pandas库将CSV文件读取为DataFrame对象，并对其中的销售数据进行了一些处理和转换，然后使用pymysql库将转换后的数据插入到MySQL数据库中。这个实战案例展示了ETL数据处理的基本流程和方法，对于从各种数据源中提取、处理和导入数据的数据仓库建设和数据分析工作具有重要的参考价值。
数据处理中的ETL概念
ETL概念 ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。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。 一、数据的抽取（Extract） 这一部分需要在调研阶段做大量的工作，首先要搞清楚数据是从几个业务系统中来,各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS,是否存在手工数据，手工数据量有多大，是否存在非结构化的数据等等，当收集完这些信息之后才可以进行数
大数据ETL数据提取转换和加载处理
​提取转换加载（英语：Extract, transform, load，简称ETL），用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于ETL（提取、转换、加载）指数据驱动型组织从多个来源收集数据，然后将数据集中起来以满足数据发现、报告、分析和决策需求的过程。在 ETL 流程中，各种数据源的类型、格式、规模和可靠性可能大不相同，因此数据要经过处理才能供组织和用户使用。同时，面对不同的目标和技术实施条件，组织可能使用数据库、数据仓库或数据湖来存储目标数据。
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