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1. 需求说明源库里有三张表，分别是cust（客户表），account（账户表），trade（交易表），现在需要在目标库的trade_all（交易详细表）里存储每一笔交易的详细信息。2. 准备数据库2.1 cust（客户表）字段名类型说明备注custnovarchar客户编号 custnamevarchar客户名 cus
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2023-12-14 21:50:57
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第三章 可视化ETL平台——Kettle课程目标 能够理解Kettle的主要用途 能够搭建Kettle开发环境 能够掌握Kettle输入组件的使用 能够掌握Kettle输出组件的使用 能够掌握Kettle转换组件的使用1. Kettle介绍1.1 数据仓库数据仓库是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建的，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI能
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2023-12-26 20:11:58
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# 使用Kettle构建数据仓库的指南
在现代数据驱动的世界中，构建数据仓库是将数据整合、存储和分析的核心部分。Kettle（即Pentaho Data Integration）是一个开源的数据集成工具，适合于这样的需求。本文将指导你如何使用Kettle构建数据仓库，涵盖从准备数据到ETL（提取、转换、加载）过程的每一个步骤。
## 整体流程概述
构建数据仓库的过程通常可以分为以下几个步骤：
一、概述 数据库表： • 表输出 • 更新，删除，插入/更新 • 批量加载（mysql，oracle）
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2022-07-09 00:25:52
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一、环境准备1.hadoop集群环境2.完整的Hive服务环境（连接了远程元数据库服务）注：hadoop集群或者hive服务没有搭建，请从参考前面的文章
二、实践准备1.启动hadoop集群启动hadoop三台机器，然后在主节点机器上启动hadoop集群：start-all.sh2.启动Hiveserver服务在hive机器上启动hiveserver服务：hive --servic
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2023-07-20 20:09:41
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首先要启动mysql.mysql的安装和启动可参考此文1. 启动kettle切换到kettle目录cd /usr/local/pdi/2.启动kettle,在终端输入spoon.sh 会弹出连接资源库的界面如下图，可以设置启动时不弹出此页面，进入主界面后再连接资源库3. 选择左上角的 “+” 号即新建资源库，弹出如下界面，选中红色背景的选项即为新建使用数据库的资源库，然后点击OK4.接着
Kettle简介ETL是数据从数据源经过EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）到到目标数据的整体过程，数仓建设过程中不可或缺的一部分，也是数据量增长的重要体现，随着技术的革新以及数据体量的不断增长ETL的局限性也逐渐体现出来，其中IBM公司提出了新的数据处理流程ELT，这个之后有时间可以分析一下。虽然ETL数据处理流程有一定的弊端，但是对于绝大部分大企业及中小企业来说
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2024-01-02 10:52:07
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数据etl常用工具kettle。 1、说明：kettle-数据源配置化：是指kettle的数据源连接信息全部或者部分从配置文件中读取（如果是数据库的资源库，那么资源库也可以配置化）。 2、优点： 1、这样程序本身就和kettle的业务解绑了，开发、生产采用不同配置；每次开发完成就可以直接导入线上，再也不用手动去修改连接信息（少
# 数据仓库分层结构与调度概述
数据仓库是企业中用于从不同数据源收集、存储和分析数据的系统。为了高效管理和处理大量的数据，我们通常会设计一个分层架构。本文将重点介绍数据仓库的分层结构图，并结合调度的概念，展示如何通过代码实现数据调度与管理。
## 数据仓库的分层结构
数据仓库通常分为几个层次，每个层次都有其特定的功能和用途。以下是一个典型的数据仓库分层结构图例：
| 层次
Kettle8.2查询组件之数据库查询一、相关说明二、设计转换三、转换配置四、运行转换五、结果分析 一、相关说明数据库查询组件说明： 数据库查询就是数据库里面的左连接。 左连接就是两张表执行左关联查询，把左边的表数据全部查询出来。需求说明： 从sys_user表中读取数据，根据dep_id从sys_dept表获取dep_name，保存到Excel中。源表sys_user和sys_dept建表语句
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2023-11-07 00:50:04
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理，模型灵活，能够适应未来的信息资源，违反这些原则你将会把用户弄糊涂，并且会遇到数据仓库障碍。原则1、载入详细的原子数据到维度结构中维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测 用户想要掩盖哪些数据，想要显示哪些数据，如果只有汇总数据，那么你已经设定了数据的使
随着大数据的到来，经常听到相关的词汇，维度、指标、BI、PV、UV等等，今天整理了这些词汇。1. DW DW是Data Warehouse的缩写，即数据仓库。DW要区别于普通数据库，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理；而普通数据库主要服务于软件/网站，对于一致性/事物要求较高。 数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和
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2024-01-13 15:05:28
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在数据仓库建设中，概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。conceptual data model概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性
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2023-06-30 22:31:32
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数据仓库搭建之DIM层搭建在开发数据仓库的DIM层时，我们需要注意以下几点：1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。2）在我们该项目当中，DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）。1.维度确定我们根据之前构建的业务总线矩阵，来确定我们当前需要构建的维度表。 我们可以看到，我们
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2023-07-18 13:44:14
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1.虽然各个公司的数据仓库各层名称各不相同，但是总体上大同小异，都包括ODS(Operation Data Store)原始数据层，公共数据层CDM（Common Data Model），又称公共数据模型，和应用数据层APP（或者叫ADS） 。ODS层：原始数据层，主要是将源系统数据抽取到数仓环境，不作任何处理，同时要存历史数据CDM层：公共模型层，CDM层是数据仓库的核心，也是数据仓库设计是否合
原创
2020-08-13 17:33:00
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目录DIM层设计要点：8.1 商品维度表1）建表语句2）数据装载8.2 优惠券维度表1）建表语句2）数据装载8.3 活动维度表2）数据装载8.4 地区维度表1）建表语句2）数据装载8.5 日期维度表1）建表语句2）数据装载8.6 用户维度表（拉链表）1）建表语句2）分区规划3）数据装载8.7 数据装载脚本8.7.1 首日装载脚本8.7.2 每日装载脚本DIM层设计要点：（1）DIM层的设计依据是维
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2023-08-26 15:54:24
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1. 数据仓库概念数据仓库，Data Warehouse，简写为DW或DWH。定义：面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。面向主题：在较高层次上将企业信息系统的数据综合归并进行分析利用的抽象的概念。每个主题基本上对应一个相应的分析领域集成的：企业级数据，同时数据要保持一致性、完整性、有效性、精确性稳定的：从某个时间段来看是保持不变的，没有更新操作、删除
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2023-09-05 17:29:27
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第一部分 数据仓库理论第1节 数据仓库1.1 什么是数据仓库1988年，为解决全企业集成问题，IBM公司第一次提出了信息仓库（InformationWarehouse）的概念。数据仓库的基本原理、技术架构以及分析系统的主要原则都 已确定，数据仓库初具雏形。1991年Bill Inmon（比尔·恩门）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building theData Warehouse》，标志着数据
第一章 数据仓库Data Warehouse1.1 数据仓库概念1. 数据仓库（Data Warehouse）:是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。为企业决策提供数据支撑
2. 通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务流程，控制成本，提高产品质量等。
3. 数据仓库不是数据的最终目的地，而是为数据最终目的地做好准备：对数据进行 清晰->转义 ->分类
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2023-08-26 11:20:43
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