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ETL 简介
- ETL 是英文 Extract-Transform-Load 的缩写。
- 用来形容将数据从源端通过抽取 (extract)、转换(transform)、加载(load) 至目标端的过程。
- 它可能对各种散布的、异构的源数据 (如关系数据) 进行抽取。
- 依照事后设计的规定将不残缺数据、反复数据以及谬误数据等“脏 ” 数据内容进行荡涤。
- 失去符合要求的“洁净”数据，并加载到数据仓库中进行存储。
这些“洁净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。
ETL 重要性
- ETL 是实现商务智能 (Business Intelligence,BI) 的外围。
- 个别状况下,ETL 会破费整个 BI 我的项目三分之一的工夫，因而 ETL 设计得好坏间接影响 BI 我的项目的成败。
ETL 工具有哪些
- datastage（免费）
最业余的 ETL 工具，2005 年被 IBM 收买，目前倒退到 11.7 版本。 - informatica（免费）
informatica 创建于 1993 年，业余水平与 Datastage 旗鼓相当。 - ODI（免费）
oracle 数据库厂商提供的工具，有局限性，与 oracle 数据库耦合太深。 - kettle（收费）
Kettle 是一款国外开源的 ETL 工具，纯 java 编写，能够在 Windows、Linux、Unix 上运行，数据抽取高效稳固，但学习及保护老本太高。 - etl-engine（收费）
用 go 语言实现的 ETL 工具，轻量级引擎、跨平台（windows，linux，unix，mac）、可嵌入 go 语言脚本并解析执行，不便集成到各种我的项目中收费下载
(GitHub – hw2499/etl-engine: etl engine 轻量级 跨平台 ETL 引擎 数据抽取 - 转换 - 装载)。
正文完
