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数据仓库的etl工具

引言

在信息化建设中,数据仓库已经成为了大型企业管理和决策的重要手段。数据仓库的建设离不开ETL,即数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)的过程。本篇文章将从技术层面上解析数据仓库ETL工具的实现。

一、ETL的概念

ETL是指从各个异构数据源中提取数据,并经过清洗、转化和装载到数据仓库的过程。其中,“E”是指抽取过程;“T”是指数据转换过程,包括数据清洗、数据整合、数据协调等;“L”是指数据装载过程,即将处理好的数据存储到数据仓库中。

通常情况下,ETL工具是一种桥梁,将来自不同系统的数据通过各种方式转换成数据仓库中能够接受的格式,并将其存储到数据仓库中。

二、ETL工具的分类

目前市场上流行的ETL工具可以分为两类:商业ETL和开源ETL。商业ETL一般价格较高,但功能齐备、易于操作,适用于中大型企业。而开源ETL通常免费,但操作略显复杂,适用于小型企业

在商业ETL中,常见的产品有IBM的DataStage、Informatica PowerCenter等。在开源ETL中,最为常用的是Kettle、Talend等产品。

本文将主要介绍开源ETL工具-Kettle。

三、Kettle的介绍

Kettle是一款开源的ETL工具,完全由Java语言编写,是Pentaho BI工具套装的组成部分之一。Kettle具有良好的跨平台性,在Windows、Linux等不同操作系统上均可运行。使用Kettle可以很方便地帮助用户将数据从各个系统中抽取出来,并将其转化存储到目标系统中。

四、Kettle的工作流程

在Kettle中,每个ETL作业都是由一系列步骤组成,步骤之间可以通过数据流

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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数据仓库的etl工具-优选内容

ETL 简介
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