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etl腳本

發布時間: 2022-02-05 09:21:04

Ⅰ 為什麼要用etl工具自己手動寫腳本然後運行不是也可以么

成品ETL工具與手工寫腳本之比較:
一、靈活性來講:ETL工具比較靈活,需要在此平台上設置規則定義,前期是需要工具先前必須已有支持功能,如果需要擴展,要ETL工具源廠商開發。而自己寫腳本只需先前好好調研需求,自己寫能實現的功能即可。俗話說得好「求人不如求己」哈哈哈!

二、難易度:ETL工具相對上手比較容易,工程師只需具備兩個必要條件:1 、對資料庫熟悉 2、對客戶的業務邏輯了解。手動寫腳本呢?不僅要具備操作ETL工具的條件,還要必須有一定技術水平。

三、後期管理與維護:ETL工具非常容易,這點上是用工具的最給力的優勢。可能也是ETL工具誕生的緣由吧!原因:人力少不說,如有新的需求,只需稍加改動,圖形配置定義即可。而手工編碼呢?較難。需要重又開發寫程序,隨著數據信息的日積月累,每日數據的遞增,更新。開發的速度趕不上需求的更新,嚴重到先前開發架構不合理甚至於有可能推倒重來的風險。如果取中間,既有圖形配置有兼具腳本開發功能,有款中國的Beeload/ BeeDI

四、性能和效率:這方面取決於多方面如:1、硬體:伺服器 CPU 內存 2、資料庫類型 數據類型 3、網路狀況 4 、ETL 工具的配置 設計。。。。。整體來說 工具屬於較高范疇,各家成熟ETL 不一致、各有千秋。手工寫腳本就要看編程者的水平啦!因人而異,如果直接在資料庫上寫存儲過興許比任何一家成品工具高得多。在性能上,工具當屬老美的informatica IBM 的DS

五、開發周期:工具只需操作上源廠商負責培訓,再把客戶目前需求了解透徹,周期很短,上線見效快。手工編碼不僅需要把客戶(當前)需求了解透徹,未來需求也要有所預測,再進行開發。這樣周期就不得而知了。

六、工作量:從上述些顯然保守點得出:ETL工具屬中等,手工編碼屬較重。寫好程序還需大量測試工具,不斷修正BUG 與完善。成熟工具已把這些工具先前做過了,即使有,也是可以容忍個別,源廠商可以分擔修正。

七、投入成本價格:ETL工具前期成本投入較多,鈔票先付。後期維護成本相對低。編寫腳本,先期投入人力(工程師的工薪)中期大量測試人力,後期維護人力(工程師的工薪)看似相對較低。貌似不要票子的開源滴ETL工具 Kettle,後期才付費(服務費與培訓費)

總之不管是用工具還是自己寫腳本,要全盤考慮,根據各自項目大小,成本,願意付出哪部分,適合的才是最佳滴!

Ⅱ 用sql腳本寫ETL

學好SQL就行了,DML/DDL. ETL可以用很多工具來實現,比如Shell, Perl, Informatica, Ab Initio等等, SQL本身的邏輯和處理工作就是ETL的過程. 如果是用SQL來實現ETL調度管理,可以先創建資料庫表,然後,通過SQL實現Insert/Update/Delete來控制ETL腳本的被調度。

Ⅲ perl腳本中出現$etl_pub這個少年,沒有事先定義的,應該是內置的,大神們誰認識他,請賜教

沒有見過。
加上use strict; 試試看報錯么

Ⅳ 怎麼在shell腳本中調度 ETL job

DS的JOB在linux下調用,一般是通過DS自帶的一些命令行實現的
比如: dsjob -run 這個就可以用來運行JOB,dsjob還有很多東西,可以參考官方文檔,上面很詳細,JOB的調度,執行都有的

Ⅳ etl的概念,etl和elt數據處理上的區別

對於做過 BI 開發的朋友,ETL 並不陌生,只要涉及到數據源的數據抽取、數據的計算和處理過程的開發,都是 ETL,ETL 就這三個階段,Extraction 抽取,Transformation 轉換,Loading 載入。

從不同數據源抽取數據 EXTRACTION ,按照一定的數據處理規則對數據進行加工和格式轉換 TRASFORMATION,最後處理完成的輸出到目標數據表中也有可能是文件等等,這個就是 LOADING。

再通俗一點講,ETL 的過程就跟大家日常做菜一樣,需要到菜市場的各個攤位買好菜,把菜買回來要摘一下,洗一洗,切一切最後下鍋把菜炒好端到飯桌上。菜市場的各個攤位就是數據源,做好的菜就是最終的輸出結果,中間的所有過程像摘菜、洗菜、切菜、做菜就是轉換。

在開發的時候,大部分時候會通過 ETL 工具去實現,比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微軟 SQL SERVER 裡面的 SSIS 等等,在結合基本的 SQL 來實現整個 ETL 過程。

也有的是自己通過程序開發,然後控制一些數據處理腳本跑批,基本上就是程序加 SQL 實現。

哪種方式更好,也是需要看使用場景和開發人員對那種方式使用的更加得心應手。我看大部分軟體程序開發人員出身的,碰到數據類項目會比較喜歡用程序控制跑批,這是程序思維的自然延續。純 BI 開發人員大部分自然就選擇成熟的 ETL 工具來開發,當然也有一上來就寫程序腳本的,這類 BI 開發人員的師傅基本上是程序人員轉過來的。

用程序的好處就是適配性強,可擴展性強,可以集成或拆解到到任何的程序處理過程中,有的時候使用程序開發效率更高。難就難在對維護人員有一定的技術要求,經驗轉移和可復制性不夠。

用 ETL 工具的好處,第一是整個 ETL 的開發過程可視化了,特別是在數據處理流程的分層設計中可以很清晰的管理。第二是鏈接到不同數據源的時候,各種數據源、資料庫的鏈接協議已經內置了,直接配置就可以,不需要再去寫程序去實現。第三是各種轉換控制項基本上拖拉拽就可以使用,起到簡化的代替一部分 SQL 的開發,不需要寫代碼去實現。第四是可以非常靈活的設計各種 ETL 調度規則,高度配置化,這個也不需要寫代碼實現。

所以在大多數通用的項目中,在項目上使用 ETL 標准組件開發會比較多一些。

ETL 從邏輯上一般可以分為兩層,控制流和數據流,這也是很多 ETL 工具設計的理念,不同的 ETL 工具可能叫法不同。

控制流就是控制每一個數據流與數據流處理的先後流程,一個控制流可以包含多個數據流。比如在數據倉庫開發過程中,第一層的處理是ODS層或者Staging 層的開發,第二層是 DIMENSION維度層的開發,後面幾層就是DW 事實層、DM數據集市層的開發。通過ETL的調度管理就可以讓這幾層串聯起來形成一個完整的數據處理流程。

數據流就是具體的從源數據到目標數據表的數據轉換過程,所以也有 ETL 工具把數據流叫做轉換。在數據流的開發設計過程中主要就是三個環節,目標數據表的鏈接,這兩個直接通過 ETL 控制項配置就可以了。中間轉換的環節,這個時候就可能有很多的選擇了,調 SQL 語句、存儲過程,或者還是使用 ETL 控制項來實現。

有的項目上習慣使用 ETL 控制項來實現數據流中的轉換,也有的項目要求不使用標準的轉換組件使用存儲過程來調用。也有的是因為數據倉庫本身這個資料庫不支持存儲過程就只能通過標準的SQL來實現。

我們通常講的BI數據架構師其實指的就是ETL的架構設計,這是整個BI項目中非常核心的一層技術實現,數據處理、數據清洗和建模都是在ETL中去實現。一個好的ETL架構設計可以同時支撐上百個包就是控制流,每一個控制流下可能又有上百個數據流的處理過程。之前寫過一篇技術文章,大家可以搜索下關鍵字 BIWORK ETL 應該在網上還能找到到這篇文章。這種框架設計不僅僅是ETL框架架構上的設計,還有很深的ETL項目管理和規范性控制器思想,包括後期的運維,基於BI的BI分析,ETL的性能調優都會在這些框架中得到體現。因為大的BI項目可能同時需要幾十人來開發ETL,框架的頂層設計就很重要。

Ⅵ 怎麼在shell腳本中調度 etl job

學好SQL就行了,DML/DDL. ETL可以用很多工具來實現,比如Shell, Perl, Informatica, Ab Initio等等, SQL本身的邏輯和處理工作就是ETL的過程. 如果是用SQL來實現ETL調度管理,可以先創建資料庫表,然後,通過SQL實現Insert/Update/Delete來控制ET

Ⅶ ETL的工具應用

對於做過 BI 開發的朋友,ETL 並不陌生,只要涉及到數據源的數據抽取、數據的計算和處理過程的開發,都是 ETL,ETL 就這三個階段,Extraction 抽取,Transformation 轉換,Loading 載入。

從不同數據源抽取數據 EXTRACTION ,按照一定的數據處理規則對數據進行加工和格式轉換 TRASFORMATION,最後處理完成的輸出到目標數據表中也有可能是文件等等,這個就是 LOADING。
再通俗一點講,ETL 的過程就跟大家日常做菜一樣,需要到菜市場的各個攤位買好菜,把菜買回來要摘一下,洗一洗,切一切最後下鍋把菜炒好端到飯桌上。菜市場的各個攤位就是數據源,做好的菜就是最終的輸出結果,中間的所有過程像摘菜、洗菜、切菜、做菜就是轉換。
在開發的時候,大部分時候會通過 ETL 工具去實現,比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微軟 SQL SERVER 裡面的 SSIS 等等,在結合基本的 SQL 來實現整個 ETL 過程。

也有的是自己通過程序開發,然後控制一些數據處理腳本跑批,基本上就是程序加 SQL 實現。
哪種方式更好,也是需要看使用場景和開發人員對那種方式使用的更加得心應手。我看大部分軟體程序開發人員出身的,碰到數據類項目會比較喜歡用程序控制跑批,這是程序思維的自然延續。純 BI 開發人員大部分自然就選擇成熟的 ETL 工具來開發,當然也有一上來就寫程序腳本的,這類 BI 開發人員的師傅基本上是程序人員轉過來的。

用程序的好處就是適配性強,可擴展性強,可以集成或拆解到到任何的程序處理過程中,有的時候使用程序開發效率更高。難就難在對維護人員有一定的技術要求,經驗轉移和可復制性不夠。

用 ETL 工具的好處,第一是整個 ETL 的開發過程可視化了,特別是在數據處理流程的分層設計中可以很清晰的管理。第二是鏈接到不同數據源的時候,各種數據源、資料庫的鏈接協議已經內置了,直接配置就可以,不需要再去寫程序去實現。第三是各種轉換控制項基本上拖拉拽就可以使用,起到簡化的代替一部分 SQL 的開發,不需要寫代碼去實現。第四是可以非常靈活的設計各種 ETL 調度規則,高度配置化,這個也不需要寫代碼實現。

所以在大多數通用的項目中,在項目上使用 ETL 標准組件開發會比較多一些。

ETL 從邏輯上一般可以分為兩層,控制流和數據流,這也是很多 ETL 工具設計的理念,不同的 ETL 工具可能叫法不同。

控制流就是控制每一個數據流與數據流處理的先後流程,一個控制流可以包含多個數據流。比如在數據倉庫開發過程中,第一層的處理是ODS層或者Staging 層的開發,第二層是DIMENSION維度層的開發,後面幾層就是DW 事實層、DM數據集市層的開發。通過ETL的調度管理就可以讓這幾層串聯起來形成一個完整的數據處理流程。

數據流就是具體的從源數據到目標數據表的數據轉換過程,所以也有 ETL 工具把數據流叫做轉換。在數據流的開發設計過程中主要就是三個環節,目標數據表的鏈接,這兩個直接通過 ETL 控制項配置就可以了。中間轉換的環節,這個時候就可能有很多的選擇了,調 SQL 語句、存儲過程,或者還是使用 ETL 控制項來實現。

有的項目上習慣使用 ETL 控制項來實現數據流中的轉換,也有的項目要求不使用標準的轉換組件使用存儲過程來調用。也有的是因為數據倉庫本身這個資料庫不支持存儲過程就只能通過標準的SQL來實現。

我們通常講的BI數據架構師其實指的就是ETL的架構設計,這是整個BI項目中非常核心的一層技術實現,數據處理、數據清洗和建模都是在ETL中去實現。一個好的ETL架構設計可以同時支撐上百個包就是控制流,每一個控制流下可能又有上百個數據流的處理過程。之前寫過一篇技術文章,大家可以搜索下關鍵字 BIWORK ETL 應該在網上還能找到到這篇文章。這種框架設計不僅僅是ETL框架架構上的設計,還有很深的ETL項目管理和規范性控制器思想,包括後期的運維,基於BI的BI分析,ETL的性能調優都會在這些框架中得到體現。因為大的BI項目可能同時需要幾十人來開發ETL,框架的頂層設計就很重要。

Ⅷ 什麼是數據ETL

ETL,是英文Extract-Transform-Load的縮寫,用來描述將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫,但其對象並不限於數據倉庫。

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程,提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲,出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業,提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之後載入到數據倉庫的過程,目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起,為企業的決策提供分析依據, ETL是BI(商業智能)項目重要的一個環節。

(8)etl腳本擴展閱讀:

ETL與ELT:

ETL所描述的過程,一般常見的作法包含ETL或是ELT(Extract-Load-Transform),並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫,愈偏向使用ELT,以便運用目的端資料庫的平行處理能力。

ETL(orELT)的流程可以用任何的編程語言去開發完成,由於ETL是極為復雜的過程,而手寫程序不易管理,有愈來愈多的企業採用工具協助ETL的開發,並運用其內置的metadata功能來存儲來源與目的的對應(mapping)以及轉換規則。

工具可以提供較強大的連接功能(connectivity)來連接來源端及目的端,開發人員不用去熟悉各種相異的平台及數據的結構,亦能進行開發。當然,為了這些好處,付出的代價便是金錢。

參考資料來源:網路-ETL

Ⅸ ETL什麼意思

ETL,Extraction-Transformation-Loading的縮寫,中文名稱為數據抽取、轉換和載入。
一般隨著業務的發展擴張,產線也越來越多,產生的數據也越來越多,這些數據的收集方式、原始數據格式、數據量、存儲要求、使用場景等方面有很大的差異。

數據抽取是指把ODS源數據抽取到DW中,數據拉取,清洗完之後,就需要展示了。一般是把清洗好的數據載入到mysql中,然後在各系統中使用,或者使用Tableau直接給相關人員展示。元數據管理系統對於數據倉庫來說是必須的,並且相關人員必須定時維護,如果元數據和數據倉庫中的變動不同步,那麼元數據系統就形同虛設。



(9)etl腳本擴展閱讀

ETL所描述的過程,一般常見的作法包含ETL或是ELT,並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫,愈偏向使用ELT,以便運用目的端資料庫的平行處理能力。目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起,為企業的決策提供分析依據, 是商業智能項目重要的一個環節。

Ⅹ etl是什麼

ETL,Extraction-Transformation-Loading的縮寫,中文名稱為數據提取、轉換和載入。
ETL工具有:OWB(Oracle
Warehouse
Builder)、ODI(Oracle
Data
Integrator)、Informatic
PowerCenter、Trinity、AICloudETL、DataStage、Repository
Explorer、Beeload、Kettle、DataSpider
ETL負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成,最後載入到數據倉庫或數據集市中,成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
ETL一詞較常出現在數據倉庫,但其對象並不局限於數據倉庫。
ETL是數據倉庫中的非常重要的一環。它是承前啟後的必要的一步。相對於關系資料庫,數據倉庫技術沒有嚴格的數學理論基礎,它更面向實際工程應用。所以從工程應用的角度來考慮,按著物理數據模型的要求載入數據並對數據進行一些系列處理,處理過程與經驗直接相關,同時這部分的工作直接關系數據倉庫中數據的質量,從而影響到聯機分析處理和數據挖掘的結果的質量。
數據倉庫是一個獨立的數據環境,需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理環境、外部數據源和離線的數據存儲介質導入到數據倉庫中;在技術上,ETL主要涉及到關聯、轉換、增量、調度和監控等幾個方面;數據倉庫系統中數據不要求與聯機事務處理系統中數據實時同步,所以ETL可以定時進行。但多個ETL的操作時間、順序和成敗對數據倉庫中信息的有效性至關重要。
更具體的可以查看網路

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