枣庄网站建设费用,alexa排名查询,东莞短视频seo优化,怎么免费建商城网站吗本文主要内容来自 ChatGPT 4.0 到底什么是 ETL#xff1f;在数据库内部#xff0c;把数据从 ODS 层加工成 DWD#xff0c;再加工成 DWS#xff0c;这个过程和 ETL 的关系是什么#xff1f;带着这些问题#xff0c;我问了一下 ChatGPT#xff0c;总结如下。 数据在两个数… 本文主要内容来自 ChatGPT 4.0 到底什么是 ETL在数据库内部把数据从 ODS 层加工成 DWD再加工成 DWS这个过程和 ETL 的关系是什么带着这些问题我问了一下 ChatGPT总结如下。 数据在两个数据库之间流转时从源端做 Extract在目的端做 Load 操作。那么在一个数据库内部ETL 是怎样的 在一个数据库内部ETLExtract, Transform, Load作为数据处理的过程同样涉及三个主要步骤 Extract (提取)这一步骤涉及从数据库中提取所需的数据这可能是来自数据库的不同表或不同行的数据。 Transform (转换)在这个阶段提取出来的数据将会经过一系列转换操作以便适合特定的业务规则和需求。这可能包括数据清洗、格式化、去重、数据合并、计算新的数据字段等。 Load (加载)这一步骤是将经过转换的数据重新加载回数据库的不同表、行或列中。这可能会涉及更新现有记录、插入新记录或者创建新的表来存储数据。 在数据库内部进行ETL的过程通常是为了数据仓库维护、报表生成、数据分析、性能优化等目的以确保数据库中的数据是准确、一致、可用的。 数据仓库中从上游数据起到下游查询结果为止数据的处理主要包含哪些步骤 数据抽取从上游系统例如ERPCRM日志文件等中抽取原始数据。 数据清洗对抽取的数据进行清洗去除不完整、不一致、重复或错误的数据。 数据转换将清洗后的数据转换成数据仓库所需的格式包括数据类型转换、计算衍生字段、进行数据聚合等。 数据加载将转换后的数据加载到数据仓库中通常是按照特定的维度和事实表结构存储数据。 数据存储确定合适的存储方式和索引策略以优化查询性能并保证数据的完整性和安全性。 数据管理监控和维护数据仓库的性能包括对数据量的管理、存储空间的优化和备份恢复策略等。 数据查询利用SQL或者专门的数据查询工具对数据进行查询获取业务所需的信息。 数据分析使用数据分析工具或者BI商业智能工具进行深入的数据分析提取有价值的商业洞察。 数据展现将分析后的数据结果以图表、报表、仪表盘等形式展现给最终用户以支持决策制定。 假设数据已经加载到了 ODS 层数据从 ODS 到 DWD、DWS这个变换过程属于上面哪个步骤呢 数据从ODS (Operational Data Store) 到 DWD (Data Warehouse Detail)、DWS (Data Warehouse Summary) 的变换过程属于上面的“数据转换”步骤。在这一步数据会经过进一步的清洗、转换和聚合以适应数据仓库中对于数据分析和报告的需求。在转换后数据将会被加载到相应的维度和事实表中该过程对应的是“数据加载”的步骤。 那数据写入到 ODS 层到 DWD 层或者到 DWS 层算数据加载吗如果算的话那和你上面说的属于“数据转换”步骤是不是矛盾呢我有点糊涂了请帮我解释下看看我哪里理解不到位 对不起造成混淆让我来澄清。
实际上“数据转换”和“数据加载”是数据仓库处理过程中相互联系的两个步骤它们通常是在数据流动的不同节点交替进行的。 当数据写入到ODS层时它首先会经历一个“数据抽取”过程从源系统中抽取出来。接着可能会有一些基本的“数据清洗”和“数据转换”确保数据质量并且符合ODS层的结构之后进行数据加载到ODS层。 接下来数据再经过更多的“数据转换”处理以构建DWD层的细粒度数据模型这里可能会涉及更加复杂的清洗、转换、数据模型的调整以及数据的聚合。 完成转换之后将这些转换后的数据“加载”到DWD层。 同样从DWD层到DWS层也会经历一系列的“数据转换”如更进一步的数据聚合、维度表的构建等之后再进行“数据加载”到DWS层用以支持更快速的查询和报告。
在这整个流程中每次的“数据加载”都发生在成功完成一系列“数据转换”之后。以此来解决您提出的矛盾事实上“数据加载”是多个阶段的集成输出不仅仅是发生在最终数据落地到数据仓库层面上。在数据仓库分层架构中任何层次间的数据流动都可以被视作“数据加载”的一部分。希望这能够解释清楚这个过程。 在数仓领域通常意义上大家口中说的 ETL重点是从外部数据源整合加载数据到数据库呢还是的确就包含了外部到内部、内部反复多次转换的过程 在数仓领域ETLExtract, Transform, Load这个词汇经常被用来描述整个数据集成过程不仅仅局限于从外部数据源整合加载数据到数据库这一阶段。它的确包含从不同的外部数据源提取数据Extract对数据进行清洗、转换Transform以及最终加载到数据仓库的目标系统Load这一系列连续的流程。这意味着ETL包括了外部到内部的数据处理也包括了数据仓库内部在不同层次间的反复多次转换和数据流动的过程。
在多层架构的数据仓库中数据可能会经过多次ETL过程——从最初的脱机数据提取到ODS层、DWD层直至DWS层或DMData Mart层。每个层级间的数据转换和加载都可以被视作一个ETL过程的一部分。因此当实际应用或讨论ETL的时候我们不仅仅是在说明从源系统到目标系统的数据迁移也包括了数据仓库内部反复多次的数据处理和整合的全过程。 谢谢请帮我总结一下上述多轮对话明晰 ETL 的概念和过程。 非常乐意为您总结。
ETLExtract, Transform, Load是数据仓库领域中的核心概念和过程涉及从不同的数据源提取Extract数据对数据进行清洗和转换Transform最后加载Load数据到数据仓库或其他目标系统。ETL不仅包括从外部系统到数据仓库的数据集成也包括数据仓库内各个层次之间的数据处理。
具体到每个步骤
Extract提取从多个源系统中提取数据这些系统可能是数据库、文件、API接口等。
Transform转换转换步骤负责清洗提取出来的数据包括数据规范化、去重、数据类型转换、业务规则应用、键值生成等以确保数据的质量和一致性同时整合和转换数据以符合数据仓库的结构和需求。
Load加载最后一步是将清洗和转换后的数据加载到目的地可能是数据仓库的某个层次如ODS层、DWD层、DWS层或者最终用户可访问的Data Mart层。
ETL涵盖了以下场景
外部数据整合到ODS层的ETL过程。 从ODS层到DWD、DWS及Data Mart层之间的ETL过程。 在任何层级内部进行的数据转换和加载。 在整个数据仓库的生命周期中ETL是一个持续的、迭代的过程为了响应业务需求的变更保证数据仓库数据的时效性和准确性ETL可能会不断优化和调整。 metaso 也给出了类似结论https://metaso.cn/search/8460423656069017600 但是我还是存在一些疑问例如我们会看到下面这样的图 工具集是这样的
数据抽取工具
kafkaflumesync
数据清洗工具
hive/tezpig/tezstormspark
数据存储
hadoophbaseESredis
任务管理
azkabanoozie
可见关系型数据库在这里面并不是关键。
