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ETL的详细解释定义知识解答

sanshao 2021年06月14日 数据库 134 0

ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程)作为DW的核心和灵魂,能够按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤。如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图,数据是砖瓦的话,那么ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计,而ETL规则设计和实施则是工作量最大的,约占整个项目的60%~80%,这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。

ETL是数据抽取(Extract)、清洗(Cleaning)、转换(Transform)、装载(Load)的过程。是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。

于是,企业如何通过各种技术手段,并把数据转换为信息、知识,已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。

做数据仓库系统,ETL是关键的一环。说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具。

现在来说说ETL技术用到的工具,常用的有Informatica、Datastage、Beeload、Kettle等。目前只用过kettle,所以这里只对kettle做描述。

kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,kettle 3版本需要安装 3以上都是绿色版无需安装。

原文地址:https://blog.csdn.net/a814046606/article/details/82349711


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