最近写了一个针对数据仓库ETL的测试框架，baidu google了一下发现还没有非常靠谱的同类型框架或解决方案，就忍不住提前分享一下（其实是因为周五下午不想干活）。
首先分享一下我们过去测试ETL的方法：很简单，就是写两段SQL分别query上下两层数据，然后通过数据库的minus方法来得到不符合预期的数据，进而进行分析。例如
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2023-08-31 18:19:57
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1. 安装4.0框架ETL的正运行前提是操作系统中已经安装有4.0框架。如果没有，请在运行ETL工具前将其提前安装。2. 解压ETL工具安装包将接收到的ETL工具压缩包解压到本地3. 安装建库脚本在oracle库中创建新用户，一般用户名为SJTB,然后在在ETL所在的目录下找到【建库脚本oracle.sql】，将该脚本其在SJTB用
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2023-08-31 08:28:17
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常用的数据集成ETL工具有哪些？ETL工具用于将异构数据转换为同类数据，然后由数据科学家用于从数据中获得有价值的数据，常用的ETL工具有Microsoft-SQL Server集成服务、AWS Glue、Apache NiFi、Informatica PowerCenter、IBM的Infosphere Information Server等。ETL工具是什么呢？ETL是英文Extract-Tra
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2023-08-14 12:10:20
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一、ETL概念 ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。二、E-T-L架构分类 ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或
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2023-09-28 08:31:01
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为什么使用geventPython通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。比如python的yield虽然提供了对协程的支持，但是需要用send手动发送数据(比如io操作时的切换，需要发送 “耗时操作完成”告诉程序可以继续往下走)，才能改变程序的执行流程，，而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。gevent的优点gevent是第三方库，通过greenlet实现协程
数据仓库是由外部多个数据源汇总集成的，“集成”这个词代表并不是简单的堆积，而是需要进行一些逻辑处理，数仓的集成就是这样，因为外部数据源都是异构的，所以需要做很多工作才可以进行集成，这些工作包括但不限于：字段的意义统一，轻度统计等。抽取数据有如下策略：时间戳判断扫描增量文件日志文件，审计文件扫描修改应用程序（很少使用）映像文件扫描（很少使用）另外，抽取的数据需要增加时间戳（必须的），存储到介质里面需
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2024-03-04 02:30:29
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ETL，全称 Extract-Transform-Load，它是将大量的多个来源的原始数据经过提取（extract）、清洗加转换（transform）、加载（load）到目标存储数据仓库或数据湖的过程；
在21世纪大数据时代，我们的系统中有来自各种来源的结构化和非结构化数据，包括：来自在线支付和客户关系管理（CRM）系统的客户数据、来自供应商系统的库存和
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2023-07-11 22:35:37
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日志采集、加工、分析、归档有着一套流程。
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2017-07-05 22:39:00
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ETL 是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的简写，它的功能是从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗和转换，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，是构建数据仓库最重要的一步。在数据加载到数据库的过程中，分为全量加载（更新）和增量加载（更新）。全量加载：全表删除后再进行数据加载的方式。增量加载：目标表仅更新源表变化的数据。全量加载从技术角度
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2023-08-31 20:52:12
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熟悉TASKCTL4.1一段时间后，觉得它的调度逻辑什么的都还不错，但是感觉单机部署不太够用。想实现跨机调度作业，就要会TASKCTL的集群部署。下面就是我在网上找到的相关资料，非原创。单机部署成功后，要在单机部署的基础上，增加3个CTL节点：1个MAgent和2个Sagent，来完成集群部署。将服务端的安装包分别上传至magent、sagent1和sagent2账户，其操作都是一样的
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2023-07-08 14:29:02
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现在是一个Google的时代，而对于开发者，开源已成为最重要的参考书。对于某课题，不管你是深入研究还是初窥门径。估且google一把，勾一勾同行的成就，你必会获益良多。 说到ETL开源项目，Kettle当属翘首，因此，偶决定花点时间了解一下。 项目名称很有意思，水壶。按项目负责人Matt的
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2023-12-01 09:34:14
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Python开发Kettle做大数据ETL，这回事要上线的了。前期准备kettle任务，本地阶段。 老规矩，交代一下业务场景，因为所有的框架和技术组件都一定要基于需求，解决实际问题，否则那就是闭门造车，没有丝毫意义。 应用场景介绍。 这回，我们记录下来了，从整体架构上来说，我们出现了一种同步情况，当前台页面访问页面时，出现了数据集合为空：
移除点击此处添加图片说明文字 可
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2023-07-14 17:26:55
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Kettle简介：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，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。Kettle中有两种脚
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2023-12-15 18:54:28
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二、使用Hive转换、装载数据 1. Hive简介
（1）Hive是什么
Hive是一个数据仓库软件，使用SQL读、写、管理分布式存储上的大数据集。它建立在Hadoop之上，具有以下功能和特点：
通过SQL方便地访问数据，适合执行ETL、报表、数据分析等数据仓库任务。提供一种机制，给各种各样的数据格式加上结构。直接访问HDFS的文件，或
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2023-07-11 22:50:14
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数据清洗，是每个业务中不可或缺的部分，在运行核心业务的MapReduce程序之前，往后都会对数据进行清洗。数据清洗的过程往往只需要运行Mapper程序，而不需要运行Reducer程序，本文主要介绍一下数据清洗的简单应用。目录一、开始的话 二、需求与数据三、定义Bean类四、编写Mapper类五、编写Driver驱动类六、测试 
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2023-07-14 17:27:34
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目录ETL的架构ETL架构的优势：离线 ETL 的架构设计离线 ETL 的模块实现数据分片（Split）数据解析清洗（Read）多文件落地（Write）检测数据消费完整性 (Commit)参考链接ETL的架构
ETL架构的优势：ETL相对于EL-T架构可以实现更为复杂的数据转化逻辑
ETL采用单独的硬件服务器,可以分担数据库系统的负载
ETL与底层的数据库数据存储无关，可以保持所有的数据始终在数据
原创
2023-02-21 08:19:00
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注：前言、目录见 Tips：本节内容偏操作，了解如何操作、进行了什么操作即可 文章目录一、环境配置与工具部署1、Java环境2、ETL工具kettle二、kettle的使用1、新建转换2、输入文件3、输出文件、增加步骤 一、环境配置与工具部署1、Java环境这个就简单写写，详细的配置教程网上到处都有。jdk 1.8 的压缩包 链接：https://pan.baidu.com/s/1ilaOoQUZ
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2023-10-03 14:23:19
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背景多个终端会将其采集的数据以文件的形式上传到服务器的多个目录，然后ETL程序在服务器上定时扫描这些目录，如有新增文件则加载并解析其中的数据，将数据塞入db。因采集频率高，数据文件较多。ETL程序是由python开发，跑一次大概1~2分钟（每5分钟扫描一次），所以性能也没有什么问题。但看到rust愈来愈火热，不免好奇：如果将这个ETL程序用rust来写，能否带来性能上的提升？为省时间，先不用rus
Python lxml 模块lxml 库是一款 Python 数据解析库，参考重要文档在 https://lxml.de/，项目开源地址在：https://github.com/lxml/lxml，在一顿检索之后，发现 lxml 没有中文相关手册，不过好在英文文档阅读难度不大，我们可以直接进行学习。怎么用lxml.etree纵览之前的博客内容，出场率最高的就是 lxml.etree ，其次就是 E
Geotrellis-spark-etl测试前提条件 进行到这一阶段，我们假设你已经具备了基本的spark，scala开发的能力，对Geotrellis也已经并不陌生，至少我们假设你已经使用过它，实现了一些简单的示例。 如果你没有具备以上条件，请自行参考相关资料，比如官方文档（强力推荐），同时我们也提供了《Geotrellis使用
