《ETL方法介绍》课件

方法介绍ETLby概述ETL从各种数据源中提取数据将提取的数据转换为目标数据仓库可用的格将转换后的数据加载到目标数据仓库中式的概念ETL数据提取数据转换数据加载从各种来源提取数据，例如数据库、文件、将提取的数据转换为适合目标系统格式，例将转换后的数据加载到目标系统，例如数据应用程序日志等如清理、标准化和聚合仓库或数据湖的特点ETL数据转换数据清洗12ETL将数据从源系统转换为目ETL通过数据清洗功能识别并标系统的格式，包括数据类型处理数据中的错误、重复或缺转换、编码转换等失值，提高数据质量数据整合数据质量控制34ETL可以将来自多个数据源的ETL过程包含数据质量控制机数据整合到一个数据仓库或数制，确保数据一致性和完整性据湖中，实现数据统一管理，为业务分析提供可靠的数据基础的流程ETL数据采集1从各种数据源提取数据数据转换2将数据转换为目标数据格式数据加载3将数据加载到目标数据仓库数据采集数据源识别确定数据来源，例如数据库、日志文件、API等数据连接建立与数据源的连接，例如数据库连接、文件读取等数据提取从数据源中提取所需数据，并进行初步处理数据转换数据类型转换1例如将文本数据转换为数值数据数据格式转换2例如将CSV格式转换为JSON格式数据编码转换3例如将UTF-8编码转换为GBK编码数据清洗4例如去除重复数据、错误数据和缺失数据数据标准化5例如将不同单位的数据转换为统一单位数据加载目标数据存储1将转换后的数据加载到目标数据仓库或数据湖中数据格式转换2将数据转换为目标数据存储的格式，例如关系型数据库或NoSQL数据库数据验证3检查数据完整性和一致性，确保数据加载成功数据清洗数据清洗的重要性数据清洗的方法数据清洗是ETL过程中的关键步骤，它可以确保数据质量，提高分•缺失值处理析结果的准确性•错误值处理•重复值处理•异常值处理数据标准化统一格式数据类型转换数据编码将不同来源的数据转换为一致的格式，将数据类型转换为目标系统支持的类型对数据进行编码，以确保数据的一致性例如日期、时间、货币单位等，例如将文本数据转换为数值数据和完整性，例如使用Unicode编码字符数据校验一致性校验完整性校验唯一性校验检查数据是否符合预定的规则，例如数据确保所有必要的数据字段都存在，并且没确保每个记录在数据集中都是唯一的，没类型、格式、长度、范围等有缺失值有重复记录数据合并纵向合并横向合并12将多个数据集按照相同列进行将多个数据集按照相同行进行拼接，形成一个更大的数据集拼接，形成一个更宽的数据集自定义合并3根据业务需求，将多个数据集按照特定规则进行合并，形成一个新的数据集数据聚合合并数据汇总统计将多个数据源中的相关数据合并到一对数据进行汇总统计，例如计算总和起，形成一个完整的视图、平均值、最大值、最小值等趋势分析分析数据变化趋势，例如增长率、季节性波动等数据去重重复数据识别重复数据处理使用算法和规则识别数据集中重选择保留唯一数据记录，删除重复的数据记录复数据，或合并重复数据数据完整性确保数据准确性和一致性，提高数据质量数据补充缺失值填充数据插补数据清洗使用平均值、中位数或众数来填充缺失数据使用统计模型或机器学习算法来推断缺失值去除不一致、重复或无效的数据以提高数据质量数据存储数据仓库数据湖数据库数据仓库通常用于存储经过ETL处理后的数据湖可以存储各种类型的数据，包括结构关系型数据库通常用于存储结构化数据，提结构化数据，支持数据分析和决策制定化、半结构化和非结构化数据，提供更大的供数据一致性和完整性保障灵活性数据质量管理数据准确性数据完整性12确保数据与真实情况一致，避确保数据完整，没有缺失或重免错误和偏差复数据一致性数据时效性34确保数据在不同来源和系统中确保数据及时更新，反映最新保持一致的情况工具选择ETL开源工具商业工具ETL ETL开源ETL工具通常是免费的，可以自定义，并且具有灵活性和可扩商业ETL工具提供更多功能，例如更强大的数据质量管理和更友好展性的用户界面开源工具ETLApache SparkApache NiFi大规模数据处理，实时分析数据流管理，数据管道Apache Camel数据集成，消息传递商业工具ETLInformatica IBMDataStagePowerCenter提供广泛的数据转换和加载功能功能强大且成熟的工具，适用于，并支持多种数据源和目标复杂数据集成场景Oracle DataIntegrator Microsoft SQL ServerIntegrationServices与Oracle数据库紧密集成，并提供高效的数据集成和质量管理功与MicrosoftSQLServer紧密集能成，为数据集成提供强大功能工具对比ETL32开源工具商业工具易于学习和使用，成本低廉功能丰富，性能更佳，提供专业支持1云服务便捷易用，弹性扩展，适合云原生场景实施步骤ETL运维监控1上线部署2集成测试3单元测试4编码开发5需求分析明确目标数据来源12确定ETL项目的最终目标和预识别所有需要处理的数据源，期成果包括类型、格式、结构和位置数据需求数据质量34了解目标数据仓库的具体数据评估数据源的质量，识别潜在需求，包括字段、关系、质量问题，制定数据清洗策略标准等设计方案数据源分析目标数据仓库设计确定数据来源，包括类型、格式定义数据仓库的架构、模式和数、结构和数据质量据模型，以满足分析需求流程设计ETL规划ETL过程，包括数据采集、转换和加载步骤数据建模定义数据结构设计数据模型优化数据关系数据建模定义了数据存储的结构，包括表根据业务需求，设计合理的数据模型，确合理设计数据关系，提高数据查询效率，、字段、数据类型和关系保数据的完整性、一致性和可维护性减少冗余数据，优化数据存储空间编码开发程序编写ETL1根据设计方案，使用相应的ETL工具编写数据提取、转换和加载程序代码调试2对编写好的ETL程序进行调试，确保程序能够正常运行并满足需求代码优化3对ETL程序进行优化，提高程序的效率和性能单元测试代码覆盖率测试用例应覆盖大部分代码逻辑，确保代码质量测试用例设计根据业务需求和代码逻辑，设计出完整的测试用例测试执行与调试执行测试用例，并对测试过程中发现的错误进行调试集成测试验证组件1验证ETL组件之间的交互，确保数据在不同阶段的顺利传递数据一致性2检查数据在不同组件之间的转换结果是否一致，确保数据质量性能测试3评估ETL流程的整体性能，确保满足数据处理效率要求上线部署环境配置1配置数据源、数据库、ETL工具等数据迁移2将数据从源系统迁移到目标系统系统测试3测试ETL流程的完整性和准确性上线发布4正式发布ETL系统，开始运行运维监控系统状态监控数据质量监控流程监控实时监控系统资源、性能指标和关键服务的监控数据质量指标，确保数据一致性、完整跟踪ETL流程的执行情况，监控数据处理状态，及时发现异常情况性和准确性过程的效率和稳定性优化与改进性能优化可扩展性通过调整ETL流程，例如优化数据转设计可扩展的ETL架构，以应对数据换逻辑，可以提升性能量的增长和业务需求的变更数据安全加强数据安全措施，例如加密、访问控制，保护敏感数据。