数据仓库etl的过程

可扩展可靠的数据流程:Apache Airflow 提供了一个强大的平台,用于设计和编排数据流程,让您轻松处理复杂的工作流程。搭配 ByteHouse,一款云原生的数据仓库解决方案,您可以高效地存储和处理大量数据,确保可扩展性和可靠性。1. 自动化工作流管理:Airflow 的直观界面通过可视化的 DAG(有向无环图)编辑器,使得创建和调度数据工作流程变得容易。通过与 ByteHouse 集成,您可以自动化提取、转换和加载(ETL)过程,减少手动工作量,实现更...

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...

是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。**数据仓库**:也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL(**抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load**)的过程,ETL是数据仓库的流水线,也可以认为...

本文通过设计一个基本的 ETL 场景,关联到集群中各大主要的大数据组件,同时结合 Airflow 一些设计原则,助您进一步掌握 Airflow 的使用。 一般来说,编写一个 DAG 文件需要涉及两个主要部分: 通过编码创建 DAG 源文件... 我们应该像对待数据库领域中的事务一样去对待 Airflow 中的 task,这意味着一些不完整的数据不应该在任务结束时落到 HDFS 或 TOS 这样的地方。 Airflow 在一个 Task 运行失败时会自动重试,这个过程要求 Task 本身...

即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构,导致了他们在演化过程中变得越来越相似。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbp... 都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为...

怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我...

数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市...