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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测试环境:SQL SERVER 2012Microsoft Visual Studio 2012版本本教程为记录本人的学习关键
原创
2023-01-06 14:20:09
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本人自学Hadoop也有一段时间了，由于最近工作不太忙，想利用业余空闲时间来实现一下基于Hadoop的ETL，不过本人不太清楚别人是怎么实现的，而且网上资料有限，可能会是一个坑，不过感觉和大家分享下，还是有些帮助的，也借此做下笔记。现在阶段的大数据的ETL主要分为三个阶段：抽取、转换、加载，如图这三个阶段具体到实际项目中也就是数据的导入、数据的分析以及数据的导出。数据的导入：一般来说我们操作的数据
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2023-07-13 17:57:03
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什么是ETL？ ETL就是讲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，这个过程也就是ETL。通常，ETL是BI项目的一个很重要的环节，一般花费时间至少占据整个项目时间的1/3。ETL设计的好坏直接关系到珍格BI项目的成败。ETL过程：是 数据从数据源向目标数据仓库抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所
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2023-07-24 18:24:35
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ETL和ELTETL是Extract、Transfrom、Load即抽取、转换、加载三个英文单词首字母的集合：E：抽取，从源系统(Souce)获取数据；T：转换，将源系统获取的数据进行处理加工，比如数据格式转化、数据精度转换、数据清洗、缺失数据补齐、异常数据排除等。L：加载，将数据加载到目标数据库(Target)。ELT也是同样三个单词的首字母组合，只是把T、L颠倒了下顺序。ETL强调的是先进性数
为提高数据仓库数据质量，需要在ETL过程进行数据清洗。本文首先提出了ETL过程进行数据清洗应解决的问题，然后通过分析现有的ETL处理方式说 sform）、装载（Load）的过程。
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2023-04-25 20:07:59
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# 如何实现 ETL 过程架构图
ETL（提取、转换、加载）是数据处理中至关重要的一部分，通常用于将数据从多个源提取出来，转换为适合分析的格式，然后加载到目标数据仓库中。在本篇文章中，我们将详细介绍如何实现一个 ETL 系统，并用图示化的方式展示整个流程。
## ETL 流程概述
以下是 ETL 过程的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
|-----
# ETL存储过程 Spark 改写指南
ETL（Extract, Transform, Load）是数据处理的重要流程，尤其是在大数据环境下，合理使用Spark框架可以显著提高数据处理性能。本文将为刚入行的小白提供一个ETL存储过程在Spark中的改写示例，并分步骤详细讲解每一步的代码及其含义。
## ETL流程概述
在进行ETL操作时，通常有以下几个步骤：
| 步骤 |
上周因为在处理很多数据源集成的事情一直没有更新系列文章，在这周后开始规律更新。在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素，在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具。 一、什么是ETL？ 构建数据仓库的核心是建模，在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它
原创
2021-06-07 10:39:21
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在维度建模中我们已经了解数据仓库中的维度建模方法以及基本要素，在这篇文章中我们将学习了解数据仓库的ETL过程以及实用的ETL工具。 一、什么是ETL？ 构建数据仓库的核心是建模，在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线。从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行转化，最终加载到目标数据库或者数据仓库中去，这也就是我们通常所说的 ETL 过程(Extract,Tr
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2023-07-14 17:25:42
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ETL代表“提取、转换和加载”。ETL 过程在数据集成策略中起着关键作用。ETL允许企业从多个来源收集数据并将其整合到一个集中的位置。ETL还使不同类型的数据可以协同工作。
原创
2021-06-18 18:31:27
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一、ETL介绍： 数据抽取：把不同的数据源数据抓取过来，存到某个地方 数据清洗：过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再进行抽取 不完整的数据：比如数据里一些应该有的信息缺失，需要补全后再写入数据仓库 错误的数据：比如字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等，需要修正之后再抽取 重复的数据：重复数据记录的所有字段，需要去重 数据转换：不一致的数据转换
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2023-09-07 20:29:08
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什么是ETL？什么是ETL？为什么需要ETL？ETL工具的比较！四种数据处理方式比较：传统 ETL 工具、Mapreduce、Hive、Spark常见ETL平台：Kettle：互联网巨头(比如BAT)的数据平台几乎都是hadoop，spark的框架，因为数据是海量的。即便kettle有可取之处，也会被改得面目全非，因为这些公司大都是研发狂魔啊。。。小公司使用kettle居多，开源成本低，部署极其方
ETL在数据仓库中具有以下的几个特点：数据流动具有周期性：因为数据仓库中的数据量巨大，一般采用成熟的ETL工具去完成抽取、转换、加载，以降低设计开发的和维护的复杂度，使设计开发人员有更多的时间去专注于业务转化规则。ETL是数据抽取、转换、加载的简写。它的一般过程是将数据源抽取出来，中间经过数据的清洗、转换，最后加载到目标表中。ETL的过程一般是批量的。 ETL的本质1.用户应
前言1. ETL是什么？2.Kettle是什么？1. ETL是什么ETL简介ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也即数据抽取、转换、装载的过程，但我们日常往往简称其为数据抽取。ETL是BI/DW（ Business Intelligence/Data Warehouse , 商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值
Oracle ETL日志审计存储过程示例需求概述在ETL中，为了方便跟踪每个步骤的执行情况，需要建立日志容*/CREA.
原创
2023-02-21 07:58:47
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# 简述ETL基本过程和架构体系
ETL（Extract, Transform, Load）是数据集成的一个重要过程，主要用来从多个数据源提取数据，经过清洗、转换后，加载到目标系统（例如数据仓库、数据库）中。下面我们就来详细了解一下ETL的基本流程和架构体系。
## ETL基本流程
在进行ETL过程时，通常分为三个基本步骤：提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）
什么是ETLETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（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。(百度百科)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。(
本来这一篇是要详细写写ETL的需求部分，比如业务需求、合规需求等。但是码了一百多字发现大部分内容和上一篇都是重复的，因此决定本篇详细讲讲数据仓库的架构。架构中关于元数据、质量控制等我们不多做介绍了，还是详细说说后台和前台。先来看一张图 数据后台主要是负责数据管理的，也是ETL工具集的工作空间。数据后台是不允许用户访问的，所有的抽取、清洗、规格化和提交的动作都是在数据后台进行的；而数据前台
“ ETL是建立数据仓库最重要的处理过程，是Extract、Transform、Load三个英文单词首字母的简写，中文意为抽取、转换、装载。” 数据的ETL过程 在日常的开发或交流中，会多次提到了ETL一词，它是Extract、Transform、Load三个英文单词首字母的简写，中文意为抽取、转换、装载。E
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2023-10-10 08:43:34
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