¿Qué es el proceso ELT del almacén de datos? He encontrado 8 herramientas ELT útiles, ¡recójalas ahora!

1. Extracción de datos
La fuente de datos se refiere a la fuente de los datos almacenados, incluidos datos estructurados, datos semiestructurados, datos no estructurados, etc.

1. Datos estructurados: Se pueden extraer conectándose directamente a la base de datos, generalmente utilizando JDBC (Java Database Connectivity). La ventaja de este método es que la eficiencia de extracción de datos es alta, pero aumentará la carga de la base de datos, por lo que es necesario controlar el tiempo de extracción. Generalmente, las empresas optan por extraer datos estructurados temprano en la mañana. Además, también puede extraer a través de registros de la base de datos. Este método tiene un impacto mínimo en la base de datos, pero requiere analizar los registros.

2. Datos semiestructurados y datos no estructurados: el método general utilizado para la extracción es monitorear los cambios en los archivos. La ventaja de este método es que es más flexible y puede extraer contenido cambiante en tiempo real, pero necesita resolver problemas como la extracción incremental y la conversión de formato de datos.

Al extraer datos, generalmente se utilizan los dos métodos siguientes:

1. Sincronización completa: extrae todos los datos en el sistema de destino, generalmente utilizado para la carga de datos inicial.

2. Sincronización incremental: detecta cambios de datos y extrae solo los datos modificados, generalmente utilizados para actualizaciones de datos.
   

2. Conversión de datos
La conversión de datos implica principalmente estandarizar los datos extraídos para que satisfagan las necesidades comerciales y del sistema objetivo.

1. Para datos estructurados, la lógica de conversión es relativamente simple y principalmente estandariza la estructura y los campos de la tabla.

2. Para datos semiestructurados y datos no estructurados, la lógica de conversión es más compleja y requiere operaciones como análisis de texto, extracción de datos, asociación de datos y conversión de formato de datos.

Durante el proceso de conversión de datos, es necesario seleccionar herramientas de conversión adecuadas basadas en diferentes fuentes de datos, como herramientas ETL (Extract-Transform-Load) de almacén de datos, herramientas ELT (Extract-Load-Transform), scripts personalizados, etc. Al mismo tiempo, las reglas de conversión deben definirse y ajustarse en función de las necesidades comerciales y los requisitos del sistema de destino para garantizar que los datos convertidos cumplan con los requisitos del sistema de destino.

La limpieza de datos es un subconjunto de la transformación de datos, que realiza principalmente operaciones como limpieza, filtrado, deduplicación y procesamiento de datos anormales en los datos originales para eliminar problemas en los datos, como duplicación de datos, ambigüedad, falta de integridad, violaciones de las reglas comerciales o lógicas. , etc., garantizan la precisión y estabilidad de los datos.

3. Carga de datos La
carga de datos importa principalmente los datos limpios y convertidos a la fuente de datos de destino para proporcionar soporte de datos para los negocios empresariales.

Hay dos formas de cargar datos: carga completa y carga incremental.

1. La carga completa importa todos los datos a la fuente de datos de destino y es adecuada para la carga por primera vez o cuando el volumen de datos es pequeño.

2. La carga incremental importa solo datos recién agregados o modificados en la fuente de datos de destino para ahorrar tiempo de carga y recursos del sistema, y ​​es adecuada para situaciones en las que la cantidad de datos es grande.

La carga de datos puede utilizar una variedad de herramientas y métodos, como herramientas ETL de almacenamiento de datos, scripts SQL escritos manualmente, escritura de programas, etc. Entre ellas, la herramienta ETL del almacén de datos es una de las herramientas más utilizadas y puede proporcionar una interfaz de operación visual y potentes capacidades de procesamiento, lo que puede reducir en gran medida la carga de trabajo de desarrollo y mantenimiento.

Al cargar datos, debe prestar atención al tipo, la longitud, el formato y otras cuestiones de los datos para garantizar la integridad y precisión de los datos. Al mismo tiempo, los datos también deben dividirse, fusionarse, calcularse y otras operaciones en función de las necesidades comerciales y los requisitos del sistema objetivo para que satisfagan las necesidades comerciales y los requisitos del sistema objetivo.

4. Recomendación de herramientas ETL de almacén de datos
Según las diferentes fuentes de datos, las herramientas ETL de almacén de datos se pueden dividir en herramientas ETL de datos estructurados y herramientas ETL de datos no estructurados/semiestructurados.

1. Herramientas ETL de datos estructurados

2. Sqoop: una herramienta ETL muy común en el campo de big data, su principal responsabilidad es extraer datos después de conectar la base de datos estructurada con JDBC e importarlos al almacén de big data en lotes mediante procesamiento concurrente. La desventaja es que tiene mejor soporte para las principales bases de datos relacionales extranjeras y el rendimiento ha disminuido después de que se transformó la versión 2.X.

3. Kettle: Una herramienta ETL visual tradicional, de código abierto y gratuita. La desventaja es que, ante una lógica empresarial particularmente compleja, está sujeta al uso de componentes.

4. Datastage: una herramienta ETL desarrollada por IBM, que tiene buenas capacidades de integración de datos y multiplataforma y proporciona una interfaz visual de operación ETL. La desventaja es que el precio es mucho más alto que el de otras herramientas ETL y requiere muchos recursos del sistema y espacio en el disco duro.

5. Informatica: una herramienta ETL que es fácil de configurar y administrar y puede implementar rápidamente tareas ETL. Las desventajas son las mismas que Flume, el precio es elevado y ocupa mucho espacio.

6. Kafka: una plataforma de procesamiento de flujo distribuido que también se puede utilizar como herramienta ETL con alto rendimiento y baja latencia, pero tiene mayores costos de desarrollo y uso. Además, los escenarios de uso de Kafka se encuentran principalmente en el campo del procesamiento de flujos de datos, que no es adecuado para operaciones complejas de limpieza y conversión de datos.

7. Herramientas ETL de datos no estructurados/semiestructurados

8. Flume: admite el monitoreo de datos, es fácil de implementar en la plataforma de big data y tiene un buen rendimiento de sincronización para big data de más de 100 millones de niveles. La desventaja es que no hay una interfaz visual, solo se puede operar mediante comandos en segundo plano, no admite desarrollo extendido, tiene pocas funciones y no admite el procesamiento de limpieza de datos.

9. FineDataLink: una herramienta visual ETL lanzada por Fanruan, tiene dos métodos de procesamiento de datos: ETL y ELT, es simple de operar, rica en funciones y admite fuentes de datos heterogéneas en más de 30 formatos y estructuras.

10. Logstash: una herramienta ETL de código abierto, utilizada principalmente para la recopilación y transformación de datos. Admite arquitectura de complementos, múltiples formatos de datos y codificaciones. La desventaja es que existen problemas de rendimiento y no es adecuado para procesar grandes cantidades de datos. Además, la configuración es compleja y difícil de mantener. Responda "ELT"
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