一、数据仓库架构中etl完成什么任务？

ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。

是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。

二、etl和数据仓库工程师有什么区别？

BI工程师、数据仓库工程师、ETL工程师都属于大数据工程技术人员，三种的主要区别如下：

一、工作内容不同

1、BI工程师：主要是报表开发，负责开发工作。

2、数据库工程师：主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

3、ETL工程师：从事系统编程、数据库编程与设计。

二、要求不同

1、BI工程师：要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQLServer、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。

2、数据库工程师：理解数据备份/恢复与灾难恢复；工具集的使用。

3、ETL工程师：要掌握各百种常用的编程语言。

三、BI，数据仓库，ETL，大数据开发工程师有什么区别？

这几个职位都是跟数据有关的工作。BI 是商业智能，职位包括etl,数据仓库，数据展示工作。数据仓库，是按设定好的一种数据库模型ETL，负责清洗原始数据的一个过程，清洗完之后将数据加载至数据仓库。

大数据开发，数据量较大，上千万乃至亿级的数据量开发

四、数据仓库十大主题模型？

数据仓库十大的主题模型如下

高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系

中层模型：细化 上层主题 数据项

物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计

维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）

星型：所有维表直接连接到事实表

雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上

五、数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

六、大数据平台 etl

大数据平台ETL流程优化

随着互联网信息的快速发展，以及各行各业数据量的不断增加，大数据技术应用已经成为提高企业竞争力的关键因素之一。作为大数据处理的关键环节，ETL（Extract, Transform, Load）流程在构建大数据平台中扮演着重要角色。如何优化大数据平台中的ETL流程，提升数据处理效率、降低成本、确保数据质量，成为许多企业面临的挑战。

ETL流程概述

ETL指的是数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）、数据加载（Load）的过程。在大数据平台中，ETL流程用于从不同数据源提取数据，经过清洗、转换和整合，最终加载到数据仓库或数据湖中，为数据分析和数据挖掘提供支持。优化ETL流程可以提高数据处理效率，加快数据分析速度，降低企业的运营成本。

大数据平台ETL流程优化策略

1. 数据源管理

合理管理数据源对于保证数据准确性和完整性至关重要。建立统一的数据源管理体系，包括数据源接入、数据抽取、数据清洗等环节，可以有效降低数据源的错综复杂性，减少数据质量问题。

2. 数据抽取优化

在数据抽取阶段，应该考虑增量抽取、并行抽取等技术手段，以减少数据传输时间，提高数据抽取效率。同时，合理选择抽取工具和机制，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据转换策略

数据转换是ETL流程中的关键环节，需要根据数据处理需求设计合适的转换逻辑，尽量减少不必要的计算和转换步骤，提高数据处理效率。同时，可以考虑使用ETL工具进行自动化转换，减少人工干预。

4. 数据加载优化

数据加载是将处理好的数据加载到目标数据仓库或数据湖中的过程，应该考虑数据加载的并发性、容错性和性能等方面。合理设计数据加载策略，可以避免数据丢失和数据重复加载等问题。

5. 数据质量管理

数据质量直接影响数据分析和决策结果的准确性，应该建立完善的数据质量管理体系，包括数据质量监控、数据质量评估、数据质量改进等环节，确保数据质量符合业务需求。

结语

大数据平台中的ETL流程优化是提升数据处理效率、降低成本、确保数据质量的重要举措。通过合理优化数据源管理、数据抽取、数据转换、数据加载和数据质量管理等环节，可以有效提升大数据处理效率，为企业的数据分析和决策提供有力支持。

七、大数据etl架构

大数据ETL架构是当今数据处理领域中的一个关键概念，它涉及到如何有效地提取、转换和加载数据，以支持企业的数据分析和决策制定过程。在大数据时代，信息量呈指数级增长，传统的数据处理方式已经无法满足企业对数据处理速度和规模的需求。

什么是ETL？

ETL是Extract、Transform、Load的缩写，指的是数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）、数据加载（Load）这一数据处理过程。在大数据环境下，ETL过程扮演着核心角色，它能够帮助企业从繁杂的数据中提取出有价值的信息，为业务决策提供支持。

大数据ETL架构的重要性

一个高效稳定的大数据ETL架构对企业而言至关重要。通过合理的架构设计，可以实现数据处理的高效率和高质量。在构建大数据ETL架构时，需要考虑以下几个方面：

• 1. 数据抽取：从不同来源提取数据，保证数据的完整性和准确性。
• 2. 数据转换：对数据进行清洗、整合、转换，以满足分析需求。
• 3. 数据加载：将处理过的数据加载到目标系统中，提供给用户进行分析。

大数据ETL架构的关键组成

一个完整的大数据ETL架构通常包括以下几个关键组成部分：

1. 数据抽取层

数据抽取层负责从各个数据源抽取数据，并将数据传递给数据处理引擎。在大数据ETL架构中，数据源可能包括关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件等多种数据形式。

2. 数据处理引擎

数据处理引擎是整个ETL过程的核心，它负责对抽取的数据进行清洗、转换和处理，以满足分析需求。常用的数据处理引擎包括Apache Spark、Apache Flink等。

3. 数据加载层

数据加载层将处理过的数据加载到目标系统中，供用户进行查询和分析。数据加载过程需要保证数据的完整性和一致性。

4. 元数据管理

元数据管理是大数据ETL架构中一个重要的组成部分，它负责管理数据处理过程中产生的元数据信息，包括数据来源、数据处理流程、数据质量等信息。

大数据ETL架构的优势

相较于传统的数据处理方式，大数据ETL架构具有诸多优势，包括：

• 1. 提高数据处理效率：通过并行处理和分布式计算，大大提高数据处理速度。
• 2. 支持大规模数据处理：能够处理海量数据，满足企业大数据处理需求。
• 3. 提升数据质量：通过数据清洗和转换，提升数据质量，为用户提供准确的数据支持。
• 4. 支持实时处理：部分大数据ETL架构可以支持实时数据处理，满足实时业务需求。

大数据ETL架构的挑战

虽然大数据ETL架构带来了诸多优势，但也面临一些挑战：

• 1. 复杂性：大数据ETL架构涉及多个组件和技术，搭建和维护成本较高。
• 2. 数据安全：数据抽取、处理和加载过程中，数据安全是一个重要考量因素。
• 3. 数据一致性：在数据处理过程中，需要确保数据的一致性，避免数据丢失或错误。

结语

大数据ETL架构是企业在大数据时代进行数据处理的重要基础，合理的架构设计能够提高数据处理效率，帮助企业更好地应对数据挑战。在构建大数据ETL架构时，需要根据企业的实际需求，选择合适的技术和工具，打造一个适用、高效的数据处理平台。

八、大数据 etl 工具

大数据ETL工具：数据处理与分析的核心

大数据已成为当今数字化时代的关键驱动力，企业通过收集、存储和分析海量数据来获得商业洞察。在大数据处理过程中，ETL（抽取、转换、加载）工具起着至关重要的作用。这些工具帮助企业提取不同来源的数据，并将其转换为可分析的格式，最终加载到目标系统中。

在选择合适的大数据ETL工具时，企业需要考虑诸多因素，包括数据处理能力、性能、扩展性、易用性等。本文将介绍几款热门的大数据ETL工具，以帮助企业在数据处理与分析过程中做出明智的选择。

Apache NiFi

Apache NiFi是一款开源的数据自动化工具，专注于数据流管理和自动化。它提供直观的用户界面，方便用户设计和管理数据流。NiFi支持多种数据源的数据抽取、转换和加载，可以轻松处理大规模数据。

除了强大的数据流处理功能外，NiFi还具有高度可扩展性和可配置性。用户可以根据自己的需求定制数据流处理逻辑，实现灵活的数据处理流程。另外，NiFi提供了丰富的监控和管理功能，帮助用户实时监控数据流的运行状态。

Talend

Talend是一套综合的数据集成和ETL工具，提供了强大而灵活的数据处理功能。Talend支持多种数据源的连接和处理，可以轻松实现数据的抽取、转换和加载。其直观的图形化界面使得数据流程的设计和管理变得简单高效。

除此之外，Talend还提供了丰富的数据质量监控和数据治理功能。用户可以通过Talend实现数据质量管理、数据溯源等重要功能，保证数据处理的准确性和完整性。

Informatica

Informatica是一家专注于数据管理和集成的软件公司，其ETL工具被广泛应用于大数据处理领域。Informatica提供了全面的数据集成解决方案，涵盖了数据抽取、转换、加载等方面。

Informatica的ETL工具具有强大的数据处理能力和高性能，可以满足企业在大数据处理过程中的各种需求。同时，Informatica还提供了先进的数据安全和数据质量控制功能，帮助用户保障数据处理的安全性和准确性。

总结

在当今数据驱动的时代，大数据ETL工具成为企业数据处理和分析的关键组成部分。选择合适的大数据ETL工具可以帮助企业高效地处理海量数据并提取有价值的信息。无论是Apache NiFi、Talend还是Informatica，这些工具都拥有独特的优势和适用场景，企业在选择时需根据自身需求和情况进行评估。

九、etl与大数据

十、大数据 etl工具

大数据ETL工具的重要性与应用

在当今信息爆炸的时代，大数据处理已经成为许多企业的重要挑战之一。大数据ETL工具广泛应用于数据处理的各个阶段，从数据抽取（Extract）到数据转换（Transform）再到数据装载（Load），其重要性不言而喻。

什么是大数据ETL工具?

大数据ETL工具是指能够进行数据抽取、转换和装载的软件工具。它们可以帮助企业从各种数据源中提取数据，对数据进行清洗、转换，并最终加载到目标数据库或数据仓库中。通过使用大数据ETL工具，企业能够更高效地处理大规模数据，并提供准确、一致的数据结果。

大数据ETL工具的重要性

数据准确性：大数据ETL工具能够帮助用户清洗和转换数据，确保数据的准确性和一致性，避免数据分析过程中出现错误。

提高效率：通过自动化数据处理流程，大数据ETL工具可以大大减少人工操作，提高数据处理的效率和速度，节省时间和人力成本。

支持多种数据源：大数据ETL工具能够连接多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、以及各种文件格式的数据，为企业提供更广泛的数据处理能力。

数据安全：很多大数据ETL工具都提供了数据加密、权限管理等安全功能，确保数据在传输和处理过程中的安全性，保护企业数据不被泄露或篡改。

常见的大数据ETL工具

• Apache NiFi：一个易于使用、强大的数据集成工具，支持实时数据传输和处理，被广泛应用于大数据平台。
• Talend：一款功能丰富的ETL工具，提供了可视化的数据处理界面，简化了数据处理的复杂性。
• Informatica：被认为是数据集成领域的领导者，提供了强大的数据处理功能和可靠的技术支持。
• IBM InfoSphere DataStage：IBM旗下的ETL工具，具有良好的扩展性和稳定性，适用于大规模数据处理场景。

如何选择合适的大数据ETL工具?

在选择大数据ETL工具时，企业需要考虑自身的数据处理需求和技术栈，并综合评估工具的功能、性能、可扩展性以及成本等因素。此外，还需要注意工具的用户友好性和是否有必要的培训和支持服务。

技术支持：选择一个有稳定技术支持团队的大数据ETL工具能够帮助企业及时解决技术问题，确保数据处理流程的顺利进行。

可扩展性：随着企业数据规模的增长，大数据ETL工具也需要具备良好的扩展性，能够适应不断增长的数据处理需求。

功能性：根据企业的具体需求，选择功能丰富、灵活性强的大数据ETL工具，以满足不同的数据处理场景。

成本考量：考虑大数据ETL工具的总体成本，包括许可费用、培训费用以及维护费用等，确保选择的工具符合预算和性价比要求。

结语

大数据ETL工具在当今大数据处理中扮演着至关重要的角色，它们不仅能够帮助企业高效处理海量数据，还能提供准确的数据结果，为企业决策和业务发展提供有力支持。因此，选择合适的大数据ETL工具对企业来说至关重要。