ETL是个什么样的过程

简介: 【5月更文挑战第11天】ETL是个什么样的过程

ETL(Extract, Transform, Load)是数据仓库和数据集成领域常用的一种过程,用于将数据从源系统提取出来,经过一系列的转换操作后加载到目标系统中。以下是 ETL 过程的主要步骤:

  1. Extract(提取): 从一个或多个源系统中提取数据。源系统可以是数据库、日志文件、API 等。提取的数据可以是全量数据或者增量数据。

  2. Transform(转换): 对提取的数据进行清洗、转换、整合等操作,使其符合目标系统的数据模型和质量要求。转换操作包括数据清洗、数据格式转换、数据合并、数据聚合等。

  3. Load(加载): 将经过转换的数据加载到目标系统中。目标系统可以是数据仓库、数据湖、数据集市等。加载操作包括将数据写入目标系统的表中,并可能进行一些索引或其他优化操作。

ETL 过程的主要目的是将分散、异构的数据整合到一个统一的数据存储中,以支持数据分析、报表生成、业务决策等应用。ETL 过程通常由专门的 ETL 工具来实现,这些工具提供了图形化界面和预置的转换函数,简化了 ETL 过程的开发和管理。

目录
相关文章
|
数据采集 SQL 分布式计算
常用的数据集成ETL工具有哪些?
六种常用的数据集成ETL工具
常用的数据集成ETL工具有哪些?
|
1月前
|
消息中间件 数据采集 监控
高级应用:利用DataHub构建实时数据流处理系统
【10月更文挑战第23天】在大数据时代,实时数据处理的需求日益增长。无论是金融交易、物联网设备监控,还是社交媒体分析,实时数据流处理系统都扮演着至关重要的角色。作为阿里云提供的实时数据同步服务,DataHub为开发者提供了一种高效、可靠的方式来构建实时数据流处理系统。本文将从个人的角度出发,探讨如何利用DataHub构建实时数据流处理系统,包括配置实时数据采集、与流处理引擎集成、实施数据流的实时分析和处理,以及确保系统的高可用性和扩展性。
105 5
|
1月前
|
消息中间件 存储 SQL
ClickHouse实时数据处理实战:构建流式分析应用
【10月更文挑战第27天】在数字化转型的大潮中,企业对数据的实时处理需求日益增长。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在处理大规模数据集方面表现出色,尤其擅长于实时分析。本文将从我个人的角度出发,分享如何利用 ClickHouse 结合 Kafka 消息队列技术,构建一个高效的实时数据处理和分析应用,涵盖数据摄入、实时查询以及告警触发等多个功能点。
79 0
|
7月前
|
存储 数据采集 分布式计算
ETL-预处理
ETL-预处理
108 3
|
消息中间件 分布式计算 BI
ETL和ELT到底有啥区别???
ETL和ELT到底有啥区别???
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
ETL工程师必知的数据清洗方法【最全】
ETL工程师必知的数据清洗方法【最全】
|
存储 SQL 数据处理
同步还是异步?ETL架构的选择,为何关系到数据处理速度和系统性能
同步还是异步?ETL架构的选择,为何关系到数据处理速度和系统性能
197 0
|
数据采集 存储 JSON
ETL与ELT中数据质量的最佳实践
几十年来,企业数据集成项目在数据处理、集成和存储需求上都严重依赖传统的ETL。如今,来自不同来源的大数据和非结构化数据的出现,使得基于云的ELT解决方案变得更加流行。
ETL与ELT中数据质量的最佳实践
|
数据采集 OLTP 数据库
|
存储 流计算
【实时数仓篇】(02)基于 Flink 的典型 ETL 场景实现2
【实时数仓篇】(02)基于 Flink 的典型 ETL 场景实现2
249 0
【实时数仓篇】(02)基于 Flink 的典型 ETL 场景实现2