etl設計

Ⅰ etl工程師是做什麼的工作內容是什麼

etl工程師是從來事系統編程、源資料庫編程與設計，要掌握各種常用的編程語言的專業技術人員。也叫資料庫工程師。
工作內容：
見崗位職責：
1. 海量數據的ETL開發，抽取成各種數據需求。
2. 參與數據倉庫架構的設計及開發 。
3. 參與數據倉庫ETL流程優化及解決ETL相關技術問題。
4、熟悉主流資料庫技術，如oracle、Sql server、PostgeSQL等。
4、精通etl架構，有一定的etl開發經驗，了解日常作業的部署和調度。
5、會數據etl開發工具，如Datastage,Congos,Kettle等。

Ⅱ ETL過程設計

高手，誰敢稱為是高手呢？
有嗎，也請回答我一個問題。

Ⅲ etl工程師是做什麼的，工作內容是什麼

有工作經驗的ETL工程師杭州上海兩地的薪水應該差不度，相對而言上海比杭州稍高些，杭州大約年薪10萬，上海大約11-12萬。

Ⅳ ETL的特色功能

ETL過程在很大程度上受企業對源數據的理解程度的影響，也就是說從業務的角度看數據集成非常重要。一個優秀的ETL設計應該具有如下功能： 合理的業務模型設計對ETL至關重要。數據倉庫是企業唯一、真實、可靠的綜合數據平台。數據倉庫的設計建模一般都依照三範式、星型模型、雪花模型，無論哪種設計思想，都應該最大化地涵蓋關鍵業務數據，把運營環境中雜亂無序的數據結構統一成為合理的、關聯的、分析型的新結構，而ETL則會依照模型的定義去提取數據源，進行轉換、清洗，並最終載入到目標數據倉庫中。
模型的重要之處在於對數據做標准化定義，實現統一的編碼、統一的分類和組織。標准化定義的內容包括：標准代碼統一、業務術語統一。ETL依照模型進行初始載入、增量載入、緩慢增長維、慢速變化維、事實表載入等數據集成，並根據業務需求制定相應的載入策略、刷新策略、匯總策略、維護策略。 對業務數據本身及其運行環境的描述與定義的數據，稱之為元數據（metadata）。元數據是描述數據的數據。從某種意義上說，業務數據主要用於支持業務系統應用的數據，而元數據則是企業信息門戶、客戶關系管理、數據倉庫、決策支持和B2B等新型應用所不可或缺的內容。
元數據的典型表現為對象的描述，即對資料庫、表、列、列屬性（類型、格式、約束等）以及主鍵/外部鍵關聯等等的描述。特別是現行應用的異構性與分布性越來越普遍的情況下，統一的元數據就愈發重要了。「信息孤島」曾經是很多企業對其應用現狀的一種抱怨和概括，而合理的元數據則會有效地描繪出信息的關聯性。
而元數據對於ETL的集中表現為：定義數據源的位置及數據源的屬性、確定從源數據到目標數據的對應規則、確定相關的業務邏輯、在數據實際載入前的其他必要的准備工作，等等，它一般貫穿整個數據倉庫項目，而ETL的所有過程必須最大化地參照元數據，這樣才能快速實現ETL。

Ⅳ ETL工具有哪些

開源的代表是kettle，性能比較強大，關鍵是免費
國外的主流產品有informatica、talend
國內有haohedi（這個工具部署在雲端，在他們的公司官網可以實操體驗）

Ⅵ etl的概念，etl和elt數據處理上的區別

ETL分別是「Extract」、「 Transform」 、「Load」三個單詞的首字母縮寫也就是「版抽取」、「轉換」、「裝載」，但我們權日常往往簡稱其為數據抽取。
ETL是BI/DW（商務智能/數據倉庫）的核心和靈魂，按照統一的規則集成並提高數據的價值，是負責完成數據從數據源向目標數據倉庫轉化的過程，是實施數據倉庫的重要步驟。
ETL包含了三方面：
「抽取」：將數據從各種原始的業務系統中讀取出來，這是所有工作的前提。
「轉換」：按照預先設計好的規則將抽取得數據進行轉換，使本來異構的數據格式能統一起來。
「裝載」：將轉換完的數據按計劃增量或全部導入到數據倉庫中。
與ETL相比，ELT的優點是轉換的同時可以引用大量的數據。 缺點是可能僅僅抽取和裝載了數據，跳過了轉換過程。
有些ETL工具是先將數據從源抽取(E)，裝載(L)到目標資料庫，再在目標資料庫做轉換(T)，所以有些人給這類工具一個專門的名稱叫ELT。

Ⅶ ETL是什麼意思

ETL是指獲取原始大數據流，然後對其進行解析，並產生可用輸出數據內集的過程。

從數據源中提取（E）數據，然後容經過各種聚合、函數、組合等轉換（T），使其變為可用數據。最終，數據會被載入（L）到對它進行具體分析的環境中，這就是ETL流程。

全寫是Extract-Transform-Load。

1、E：Extract數據抽取

2、T：Transform轉換

3、L：Load裝載

(7)etl設計擴展閱讀：

作用

ETL是構建數據倉庫的重要一環，用戶從數據源抽取出所需的數據，經過數據清洗,最終按照預先定義好的數據倉庫模型，將數據載入到數據倉庫中去。

以電信為例，A系統按照統計代碼管理數據，B系統按照賬目數字管理，C系統按照語音ID管理，當ETL需要對這三個系統進行集成以獲得對客戶的全面視角時，這一過程需要復雜的匹配規則、名稱/地址正常化與標准化，而ETL在處理過程中會定義一個關鍵數據標准，並在此基礎上，制定相應的數據介面標准。

Ⅷ 用kettle做etl工具怎樣設計調度

1、使用類似Taskctl這樣的調度工具。
2、如果工作流少並且簡單的話，就使用windows的任務計劃也行。

Ⅸ ETL是什麼,形象的介紹一下

ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫，用來描述將數據從來源端經過萃取（專extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程屬。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。
kettlle是一款國外開源的ETL工具，純java編寫，可以在Window、Linux、Unix上運行，綠色無需安裝，數據抽取高效穩定。

Ⅹ etl 的含義和介紹

一、 引言
信息是現代企業的寶貴資源，是企業運用科學管理、決策分析的基礎。目前，大多數企業花費大量的資金和時間來構建聯機事務處理(OLTP)的業務系統和辦公自動化系統，從而記錄事務處理的業務數據。遺憾的是，業務系統產生的數據增長很快，一般情況下，兩到三年的時間，數據量就會成倍增長，這些豐富的、蘊含巨大商業價值的數據，所關注的通常只佔在總數據量的2%到4%。從而企業將會失去有價值的客戶、失去提高客服質量的指引、無法制定出最佳的營銷手段和策略、等等。無論何種性質的企業，沒有最大化的利用已存在的數據資源，都將浪費更多的時間和資金，也失去制定關鍵商業決策的最佳契機。
商業智能(BI,Business Intelligence) 就是為企業把數據轉換為信息、知識，相應蘊育而出的IT技術。企業級BI的基礎就是一個完整的、准確的、統一視角的數據平台，即DW(Data warehousing),而本文則要詳細論述構建DW關鍵過程ETL的簡介及必要性。
二、 術語描述
ETL：Extract-Transform-Load的縮寫，數據抽取（Extract）、轉換（Transform）、裝載（Load）的過程。
DW：Data Warehousing，根據Bill.Inmon的定義，「數據倉庫是面向主題的、集成的、穩定的、隨時間變化的，主要用於決策支持的資料庫系統」。
Metadata：元數據。描述數據的數據，指在數據倉庫建設過程中所產生的有關數據源定義，目標定義，轉換規則等相關的關鍵數據。
三、 ETL是數據倉庫建立的核心過程
數據倉庫系統先天不足，是在業務系統的基礎上發展而來的，其內部存儲的數據來自於事務處理的業務系統和外部數據源。而企業內各源數據缺少統一的標准，因企業的業務系統是在不同時期、不同背景、面對不同應用、不同開發商等各種客觀前提下建立的，其數據結構、存儲平台、系統平台均存在很大的異構性。因而其數據難以轉化為有用的信息，原始數據的不一致性導致決策時其可信度的降低。
ETL是BI/DW的核心和靈魂，按照統一的規則集成並提高數據的價值，是負責完成數據從數據源向目標數據倉庫轉化的過程，是實施數據倉庫的重要步驟。如果說數據倉庫的模型設計是一座大廈的設計藍圖，數據是磚瓦的話，那麼ETL就是建設大廈的過程。在整個項目中最難部分是用戶需求分析和模型設計，而ETL規則設計和實施則是工作量最大的，其工作量要佔整個項目的60%-80%，這是國內外從眾多實踐中得到的普遍共識。
四、 ETL過程的主要目的
就是以最小代價(包括對日常操作的影響和對技能的要求) 將針對日常業務操作的數據轉化為針對數據倉庫而存儲的決策支持型數據