数据集成--ETL工具

Bertha 。 2022-01-14 06:27 399阅读 0赞

背景：不同平台都可以获得用户，这些用户之间可能是交叉重复，比如你之前在A平台注册了，后来你又在B平台注册了。而不同的平台存储数据的表结构，表字段可能不同。最有代表性的，美团合并了大众点评，两家外卖平台的数据必须整合在一起，才能发挥更大的商业价值----数据集成。

**数据集成的两种架构：ELT 和 ETL**

一般来说，**数据工程师的工作包括了数据的 ETL 和数据挖掘算法的实现。**算法实现可以理解，**就是通过数据挖掘算法，从数据仓库中找到“金子“。**

ETL实现数据抽取、转换、加载这三个过程

**抽取是将数据从已有的数据源中提取出来。**

**转换是对原始数据进行处理，例如将表输入 1 和 表输入 2 进行连接形成一张新的表。**

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根据转换发生的顺序和位置，数据集成可以分为 ETL 和 ELT 两种架构。

ETL 的过程为提取 (Extract)——转换 (Transform)——加载 (Load)，在数据源抽取后首先进行转换，然后将转换的结果写入目的地。

ELT 的过程则是提取 (Extract)——加载 (Load)——变换 (Transform)，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如 Spark 来完成转换的步骤。

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目前数据集成的主流架构是 ETL，**但未来使用 ELT 作为数据集成架构的将越来越多。**

ELT 和 ETL 相比，**最大的区别是“重抽取和加载，轻转换”，从而可以用更轻量的方案搭建起一个数据集成平台**。一方面更省时，另一方面 **ELT 允许 BI 分析人员无限制地访问整个原始数据**，从而使BI对于数据处理更加灵活，更好的支持业务。

**ETL 工具有哪些？**

开源软件：Kettle、Talend、Apatar、Scriptella、DataX、Sqoop 等

Kettle 工具的使用

Kettle 是一款国外开源的 ETL 工具，纯 Java 编写，可以在 Window 和 Linux 上运行，不需要安装就可以使用。

下载地址：https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855

**在使用 Kettle 之前还需要安装数据库软件和 Java 运行环境（JRE）**

Kettle 采用可视化的方式进行操作，来对数据库间的数据进行迁移。它包括了两种脚本：Transformation 转换和 Job 作业。

**Transformation（转换）**：相当于一个容器，对数据操作进行了定义。数据操作就是数据从输入到输出的一个过程。在通常的工作中，我们会把**任务分解成为不同的作业，然后再把作业分解成多个转换**。

**Job（作业）**：相比于转换是个更大的容器，它负责将转换组织起来完成某项作业。

Transformation 可以分成三个步骤，它包括了输入、中间转换以及输出。

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在 Transformation 中包括两个主要概念：Step 和 Hop。

**Step（步骤）：Step 是转换的最小单元。在上面这个转换中，就包括了表输入、值映射、去除重复记录、表输出这 4 个步骤；**

**Hop（跳跃线）：用来在转换中连接 Step。它代表了数据的流向。**

**如何创建 Job（作业）：完整的任务，实际上是将创建好的转换和作业串联起来。在这里 Job 包括两个概念：Job Entry、Hop。**

**Job Entry（工作实体）：Job Entry 是 Job 内部的执行单元，每一个 Job Entry 都是用来执行具体的任务，比如调用转换，发送邮件等。**

**Hop：指连接 Job Entry 的线。并且它可以指定是否有条件地执行。**

**案例 1：如何将文本文件的内容转化到 MySQL 数据库中**

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