ETL和数据仓库解释:ETL工具基础知识

如果您的企业有一个数据仓库，那么您已经使用了EManBetX万博客服TL(或提取、转换、加载)。无论您是将销售堆栈中的数据加载到仓库中，还是在基本应用程序之间构建简单的管道，ETL都是解锁数据仓库价值的杠杆。ManBetX万博客服

但什么是ETL？您应该选择什么样的ETL工具来帮助您充实您的ETL体验?

让我们来谈谈ETL的基础知识ETL工具．

1. 什么是ETL?
2. 英语教学与英语教学
3. ETL与ELT的技术层面
4. ETL:使用还是不使用工具
5. ETL工具的好处

大数据的兴起

到明年，就会结束了44万亿GB的数据待价而沽。对于企业来说，这些数据就是黄金。利用大数据的企业正在看到利润从8 - 10%跃升．另外,在80%的ceo如果不接受大数据，企业就会陷入困境，处于明显的劣势。

因此，难怪数据仓库被认为是一项重要的资产ManBetX万博客服70%的企业今年。一个巨大的90%的IT领导者计划今年增加商业智能支出，以适应这一数据的登陆。

在有效利用大数据方面，品牌有三个核心工具:

1. ManBetX万博客服数据仓库
2. ETL工具
3. BI工具
4. 基于云计算的ETL工具vs.开源ETL工具

虽然数据仓库充当所有ManBetX万博客服数据的存储场所，BI工具充当消费数据以提供见解的机制，但ETL是将所有数据从技术堆栈和客户工具推入数据仓库进行分析的中介。ETL阶段是您的企业在开发仓库解决方案时将花费大量时间和精力的阶段。

但是，ETL是如何工作的，您真的需要使用ETL工具才能成功地将数据从一个系统加载到另一个系统吗?

什么是ETL?

ETL(或提取、转换、加载)是一个数据集成过程，包含三个步骤——提取、转换和加载。简而言之，ETL系统从多个来源获取大量原始数据，将其转换为分析，并将数据加载到您的仓库中。让我们讨论三个主要的ETL步骤。

提取

在第一步中，提取的数据集来自一个源(例如,Salesforce谷歌AdWords等。)进入集结区。暂存区域充当数据仓库和源数据之间的缓冲区。ManBetX万博客服由于数据可能来自多个不同的来源，因此可能采用各种格式，直接将数据传输到仓库可能会导致数据损坏。暂存区用于数据清理和组织。

数据提取过程中的一个大挑战是ETL工具如何处理结构化和结构化数据非组织性数据．如果没有正确的工具，所有这些非结构化项目(例如，电子邮件、网页等)都很难提取，如果您选择的工具具有较差的非结构化数据功能，则可能必须创建一个自定义解决方案来帮助您传输非结构化数据。

转换

数据清洗和组织阶段是转换阶段。来自多个源系统的所有数据将被规范化并转换为单一系统格式，从而提高数据质量和遵从性。ETL通过以下方法生成转换后的数据:

• 清洁
• 过滤
• 加入
• 排序
• 分裂
• 重复数据删除
• 摘要

加载

最后，将提取到暂存区域并进行转换的数据加载到数据仓库中。ManBetX万博客服根据业务需求，可以批量加载数据，也可以一次性加载全部数据。加载的确切性质取决于数据源、ETL工具和各种其他因素。

英语教学与英语教学

虽然提取、转换、加载是将数据从一个系统加载到另一个系统的主要方法，但有些人选择使用另一种方法。ELT(或Extract, Load, Transform)提取数据并在数据转换之前立即将其加载到源系统中。您通常会看到ELT与Hadoop集群和其他非sql数据库一起使用。

两者都有利有弊ETL和ELT．但是，绝大多数数据仓库用例将利用ETL。ManBetX万博客服当我们谈到海量数据湖时，我们开始看到ELT的价值。由于没有登台服务器，ELT对于一般的查询运行来说通常很差。驱动ELT的主要好处是，由于它的性质，它有快速的摄入速度。也就是说，速度很快，因为数据在转储到仓库之前没有被清理。

我们强烈建议您避免使用ELT流程，除非您正在处理数据湖项目或需要立即处理大量数据的项目，而不管这些数据的价值如何。

ETL和OLAP数据仓库ManBetX万博客服

20多年来，数据工程师一直在使用ETL将不同类型的数据集成到在线分析处理(OLAP)数据仓库ManBetX万博客服．这样做的原因很简单:使数据分析更容易。

通常，业务应用程序使用在线事务处理(OLTP)数据库系统。它们针对编写、更新和编辑其中的信息进行了优化。他们不擅长阅读和分析。然而,在线分析处理数据库系统在高速读取和分析方面非常出色。这就是为什么需要ETL来转换OLTP信息，以便它可以与OLAP数据仓库一起工作。ManBetX万博客服

在ETL过程中，信息为:

1. 从各种关系数据库系统(OLTP或RDBMS)和其他来源提取。
2. 在暂存区域内转换为兼容的关系格式，并与其他数据源集成。
3. 加载到在线分析处理(OLAP)ManBetX万博客服数据仓库服务器。

在过去，数据工程师用R、Python和sql手工编写ETL管道——这是一个费力的过程，可能需要几个月才能完成。今天，手工编码的ETL在许多情况下仍然是必要的。然而，现代ETL解决方案像Integrate.io允许数据团队跳过手工编码，并自动将最流行的数据源集成到数据仓库中。ManBetX万博客服这极大地提高了建立ETL管道的速度，同时消除了人为错误的风险。

作为这个集成。io用户“集成的速度和一致性。IO令人印象深刻，它弥补了我们套件中一些工具的不足。”

一旦数据集成到数据仓库中，OLAP数据系统的高效特性允许进行稳定、快速的分析ManBetX万博客服。

ELT和数据湖

与更广泛使用的ETL相比，ELT在数据转换/集成过程中引入了更多的灵活性。通过将数据加载到“数据湖”而不是结构化的OLAP数据仓库中，您可以上传和保存所有类型的结构化和非结构化信息，以供以后使用。ManBetX万博客服

ELT和数据湖利用了现代云服务器(如Snowflake、谷歌BigQuery和Redshift)提供的高性能处理。这些服务器非常强大，它们可以动态地执行数据转换，允许ELT跳过登台区域，只转换您当前需要分析的数据。

换句话说，ELT正确地执行转换之前将数据引入BI工具。由于ELT和数据湖处理的是原始的非结构化信息，因此它们允许您将电子邮件和书面客户调查回复等非结构化信息引入机器学习算法，以获得新的见解。

虽然英语教学允许您存储和使用非结构化信息，但企业需要注意与英语教学过程相关的一些重要挑战:

• 它仍然是一项不断改进的新技术。
• 这一过程所需的数据湖和ELT工具仍在不断发展。
• 很难找到能够开发英语教学管道的专家。
• ELT还不如ETL稳定可靠。

尽管ELT中的上传过程很快，但与预结构化OLAP数据仓库可能实现的高速查询和分析相比，每次分析信息时都需要执行数据转换，从而降低了分析速度。ManBetX万博客服

ETL和ELT的技术层面

在设计ETL和ELT流程时，密切关注以下内容是非常重要的:

• 确保准确记录:确保你的数据系统提供新信息的“准确记录”是至关重要的。为了确保准确的日志记录，您需要在加载后对数据进行审计，以检查丢失或损坏的文件。有了适当的审计过程，您就可以在出现数据完整性问题时调试您的ETL/ELT流程(它们总是这样)。
• 灵活地处理不同来源的结构化和非结构化数据:您的数据仓ManBetX万博客服库可能需要集成来自许多不兼容源的信息，如PostgreSQL、Salesforce、Cassandra和内部金融应用程序。其中一些信息可能缺乏分析所需的数据结构。您需要设计您的ETL/ELT过程来处理所有形式的数据结构化和非结构化。
• 稳定性和可靠性:ETL/ELT管道会过载、崩溃并遇到问题。您的目标应该是构建一个可以在关机后恢复的容错系统，这样即使遇到意外问题，数据也可以在不丢失或损坏的情况下移动。
• 设计警报系统:为了确保您的业务洞察的准确性，一个通知您ETL/ELT流程潜在问题的警报系统是必不可少的。例如，您希望接收过期API凭据、与第三方API相关的错误、连接器错误、一般数据库错误等等的通知和报告。
• 加快数据流动的策略:当数据仓库ManBetX万博客服和BI平台能够访问最新的信息时，它们可以在一瞬间提供更好、更准确的见解。因此，专注于减肥是很重要的数据延迟，即数据包从系统的一个区域移动到另一个区域所需的时间。
• 增长的灵活性:您的ETL/ELT解决方案应该灵活地根据组织不断变化的数据需求进行伸缩。这将节省云服务器处理和存储费用，同时提供了根据需要进行扩展的能力。
• 支持增量加载:使用变更数据捕获(CDC)通过允许增量加载来加快ETL进程。这允许您只更新数据仓库的一小部分，同时确保数据的同步性。ManBetX万博客服

ETL:使用还是不使用工具

您是应该使用ETL打包的工具，还是应该将一个库、框架和其他开源解决方案拼凑在一起?更好的是，您是否应该手动完成整个ETL过程?

这是一个复杂的问题。这实际上取决于您的业务需求、时间承诺、模式、集成和总体ETL需求。如果您希望执行一些非常简单的工作，那么您可能能够为您的ETL需求自定义编写Python解决方案。如果您正在处理稍微大一点的作业，您可以使用工作流编排器，如Apache workflow，或者您可以简单地使用pandas来创建解决方案。

当我们谈论ETL工具时，我们指的是成熟的ETL解决方案。因此，Apache workflow和Luigi当然可以称得上是工具。但是，市场上许多基于云计算的工具也是如此。

基于云的ETL工具vs.开源的ETL工具

选择正确的ETL工具是整个数据仓库结构的关键组成部分。ManBetX万博客服根据整体ETL需求、数据模式和操作结构，企业可以选择一些不同的选项。

基于云的ETL工具像集成。IO提供快速、实时流、快速集成和简单的管道创建。基于云的ETL工具的主要好处是它们可以立即开箱即用。此外，它们对于各种ETL需求非常有用，特别是如果您的大部分仓库存在于云中(即Redshift、Snowflake或Big Query)。

开源ETL工具有各种形状和大小。您可以使用ETL框架和库进行构建Python中的ETL管道．有一些工具和框架可以用于GO和Hadoop。实际上，有一个开源的ETL工具几乎可以满足任何独特的ETL需求。当然，缺点是需要大量的自定义编码、设置和人工时间才能使ETL正常运行。即使这样，您也会发现每当引入额外的任务时都需要调整ETL堆栈。

ETL工具的好处

为什么首先要使用ETL工具?毕竟，如果您愿意的话，您当然可以手工编写每个ETL过程。那么，为什么要麻烦呢?

1. 可伸缩性:尝试向外扩展手工编码的ETL解决方案是很困难的。随着模式复杂性的增加，您的任务变得更加复杂和需要更多资源，建立可靠的管道和部署必要的ETL资源可能变得不可能。万博手机登录平台使用基于云的ETL工具，如Integrate。Io，只需点击一个按钮，您就拥有无限的可扩展性。
2. 简单:从使用SQLAlchemy和pandas以及rpy2和parse手工编码的ETL解决方案到像基于云的ETL这样简单的解决方案可能是生命悬挂的。将您的所有需求分层到一个工具中的好处是节省了您的时间、资源和许多令人头痛的事情。万博手机登录平台
3. 开箱即用的:虽然开源ETL工具(如Apache Airflow)需要一些定制，但基于云的ETL工具(如Integrate)。IO开箱即用。
4. 合规:现代数据遵从性的压倒性性质可能令人恐惧。在GDPR、CCPA、HIPAA和所有其他合规性和隐私网络之间，使用将合规性纳入其框架的ETL工具是跳过困难和有风险的合规性设置的简单方法。
5. 长期成本:手动编码的解决方案可能在一开始更便宜，但从长远来看，它们会让你付出代价。开源ETL工具也是如此。由于您必须在修改上花费时间和精力，因此您被迫尽早上船，否则将面临推迟项目启动的风险。基于云的ETL工具为您处理维护和后端护理。

为什么Integrate.io ?

Integrate.io使您能够创建快速、超可视化的数据管道，这些数据管道具有无限的可扩展性和令人难以置信的直观。通过大量的集成、现有监控系统的服务挂钩以及未受影响的弹性和可伸缩性，集成。IO具有创建成功的数据仓库所需的特性。ManBetX万博客服

你想要:

• 一个令人难以置信的动态界面，让你无需代码构建可伸缩的管道？
• 一个为REST Web服务提供REST API连接器的管道工具?
• ETL到Salesforce等主要平台的能力?
• G2认证的ETL领域的领导者?

如果是，集成。IO可能是为你准备的!联系integration。io团队现在来学习如何完成以上所有的任务。

最终的想法

ETL(提取、转换、加载)是将数据从一个系统加载到另一个系统的过程，通常用于分析和查询。市场上有很多ETL工具。大多数企业将不得不在手工编码他们的ETL流程、使用开源工具编码或使用开箱即用的基于云的ETL工具之间做出选择。您所选择的ETL工具将极大地影响您的日常工作流程，因此我们建议您在采用工具之前进行研究和严格审查。