数据仓库etl工程师

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。 传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引...

介绍dbt(Data Building Tool)是一个开源工具,使数据分析师和工程师能够通过编写Select语句来转换仓库中的数据。dbt执行ETL的T(Transform)操作,并允许公司将转换编写为查询并以更有效的方式进行编排。ByteHouse dbt连接器是一个插件,使用户可以使用dbt和ByteHouse构建他们的数据仓库生态系统。 先决条件已安装了dbt和python。如果没有,请按照此指南。 dbt v1.3.0或更高版本 python v3.7或更高版本 创建ByteHouse帐户您需要创建B...

谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。ByConity 作为云原生数据仓库,从0.2.0版本开始逐步支持 Extract-Load-Transform (ELT),使用户免于维护多套异构...

1. 教程说明 本章节旨在帮助新接触客户数据平台的用户熟悉产品的数据准备的工作流程。 面向对象: ETL工程师、数据分析师。 功能场景:数据连接、可视化建模、ID-Mapping 配置、数据集开发、元数据配置 2. 环境准备 2.1 原始数据准备下载需要的数据文件,用于后续进行数据接入。 表名 描述 数据文件 user_profile 用户属性数据 【附件下载】: user_profile.csv,大小为 1.30MB均使用测试数据 order_detail 交易明细数据 【附件...