etl的概念，etl和elt数据处理上的区别？-科压科技

一、etl的概念，etl和elt数据处理上的区别？

ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。ETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。ETL包含了三方面：

“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。

“转换”：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。

“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。与ETL相比，ELT的优点是转换的同时可以引用大量的数据。缺点是可能仅仅抽取和装载了数据，跳过了转换过程。

有些ETL工具是先将数据从源抽取(E)，装载(L)到目标数据库，再在目标数据库做转换(T)，所以有些人给这类工具一个专门的名称叫ELT。

二、对于数据ETL，怎样实现高效的数据清洗？

　　在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。

　　这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。

　　但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。

　　通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?

　　不，当然不!首先需要清除此类数据。

　　这就是数据清理的地方!

　　数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!

　　简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。

　　尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。

　　为什么?由于ML中的一个简单事实，

　　换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。

　　我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：

　　a.什么是数据清理?

　　b.为什么需要它?

　　c.数据清理有哪些常见步骤?

　　d.与数据清理相关的挑战是什么?

　　e.哪些公司提供数据清理服务?

　　让我们一起开始旅程，了解数据清理!

　　数据清洗到底是什么?

　　数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。

　　通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。

　　为什么需要数据清理?

　　通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。

　　这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。

　　我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!

　　让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：

　　a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。

　　b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。

　　c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。

　　d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。

　　数据清理涉及哪些常见步骤?

　　每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。

　　尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。

　　因此，让我们清理数据中的混乱!

　　删除不必要的观察

　　数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。

　　a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。

　　b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。

　　修复结构错误

　　数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。

　　结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：

　　a.功能名称中的印刷错误(typos)，

　　b.具有不同名称的相同属性，

　　c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，

　　d.大小写不一致。

　　例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。

　　这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。

　　过滤不需要的离群值

　　数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型强。

　　但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。

　　我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。

　　处理丢失的数据

　　机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。

　　让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。

　　a.删除具有缺失值的观察值：

　　这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。

　　b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：

　　这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。

　　简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。

　　那么我们该怎么做呢?

　　a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。

　　b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。

　　与数据清理相关的主要挑战是什么?

　　尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：

　　a.对引起异常的原因了解有限。

　　b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。

　　c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。

　　d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。

https://www.toutiao.com/i6821025363057967624/

三、etl和数据分析的区别？

二者主要负责的工作内容不同。

etl主要负责数据的接入，清洗，入库，能够保证业务人员使用。

数据分析主要负责数据监控，异动归因，以及数据的其他问题。

四、常用的内部数据获取工具是etl？

不是etl，etl是指的数据的清洗转换传输功具

五、etl处理后的数据怎么供接口使用？

1，数据源确认 2，分析维度和事实度量 3，通过逻辑进行数据清洗 4、清洗完成加载至在第2步设计好的数据仓库中。

六、etl处理的五大模块？

ETL处理的五大模块分别是：数据抽取、数据清洗、库内转换、规则检查、数据加载。各模块可灵活进行组合，形成ETL处理流程。数据抽取

确定数据源，需要确定从哪些源系统进行数据抽取

定义数据接口，对每个源文件及系统的每个字段进行详细说明

确定数据抽取的方法：是主动抽取还是由源系统推送？是增量抽取还是全量抽取？是按照每日抽取还是按照每月抽取？

数据清洗与转换

数据清洗:主要将不完整数据、错误数据、重复数据进行处

数据转换

空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，或数据分流问题库

数据标准：统一元数据、统一标准字段、统一字段类型定义

数据拆分：依据业务需求做数据拆分，如身份证号，拆分区划、出生日期、性别等

数据验证：时间规则、业务规则、自定义规则

数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换

数据关联：关联其他数据或数学，保障数据完整性

数据加载

将数据缓冲区的数据直接加载到数据库对应表中，如果是全量方式则采用LOAD方式，如果是增量则根据业务规则MERGE进数据库

七、ETL处理JSON数据的步骤与技巧

随着大数据时代的到来，JSON作为一种轻量级的数据交换格式，被广泛应用于各行各业。而在数据处理过程中，ETL（抽取、转换与加载）是非常关键的环节，它能够帮助我们从原始数据中提取有价值的信息并进行转换和加载到目标系统中。本文将分享ETL处理JSON数据的步骤与技巧，帮助读者更好地应对JSON数据处理的挑战。

第一步：数据抽取

在ETL过程中，数据抽取是首要任务。对于处理JSON数据，我们可以从不同的数据源进行抽取，例如从文件系统、数据库、API接口等等。无论数据源是什么，我们需要确保能够获取到JSON数据。

第二步：数据转换

一旦我们获取到JSON数据，下一步就是对其进行转换。数据转换包括对数据进行清洗、处理和整合，以满足我们的业务需求。在处理JSON数据时，我们可能需要解析JSON、筛选特定字段、拆分复杂嵌套结构等。借助各种ETL工具或编程语言，我们可以快速高效地进行数据转换。

第三步：数据加载

在完成数据转换后，我们需要将数据加载到目标系统中。目标系统可以是数据仓库、数据湖、数据集市等，取决于具体业务场景和需求。在数据加载过程中，我们需要确保数据的完整性、一致性和准确性。

技巧与注意事项

选择合适的工具：根据数据规模和业务需求，选择适合的ETL工具或编程语言。
数据验证与校验：在数据转换和加载过程中，验证和校验数据以确保数据质量。
处理嵌套结构：处理嵌套结构的JSON数据可能需要使用递归或其他技巧。
性能优化：针对大数据量的JSON数据，优化ETL过程以提高处理效率和性能。

通过以上步骤和技巧，我们可以更好地处理JSON数据，并将其转化为有价值的信息。希望本文对读者在ETL处理JSON数据方面提供了一些帮助。

非常感谢您阅读完这篇文章，希望通过本文的分享，能够帮助您更好地理解和应用ETL处理JSON数据的步骤与技巧。

八、高效ETL调度系统：驾驭大数据的关键

在当今信息爆炸的时代，大数据正以前所未有的速度与规模增长，企业需要有效处理这些庞大的数据流以获取价值。ETL调度系统作为实现数据处理、转换与加载的核心技术之一，愈发引人关注。本篇文章将深入探讨ETL调度系统的运作机制、关键技术以及在大数据环境中的重要性。

什么是ETL调度系统

ETL代表提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load），是三个相互关联的步骤，通常用于数据集成和数据仓库存储。ETL调度系统负责在特定的时间间隔内自动执行这些步骤，从而实现数据的高效管理。

ETL调度系统的基本架构

ETL调度系统通常由以下几个组件构成：

数据源：包括各种来源的数据，如数据库、文件、API等。
ETL引擎：核心组件，负责数据的提取、转换和加载。
调度器：管理ETL任务的启动时间和周期，确保任务按预定计划执行。
监控工具：用于实时监控ETL流程的健康状态，及时发现和处理异常。

ETL调度系统的工作流程

ETL调度系统的工作流程一般涉及以下几个步骤：

提取数据：从多个数据源获取数据，并将其整合至ETL引擎中。
数据清洗：对提取的数据进行处理，包括去重、格式转换、缺失值处理等，以提高数据质量。
数据转换：将数据格式转换为目标系统所需的格式，同时可能还会进行数据计算和聚合。
加载数据：将处理后的数据加载至目标数据仓库或数据库中。

ETL调度系统在大数据中的重要性

对于大数据环境，传统的ETL过程可能显得无能为力，因此ETL调度系统的构建尤为重要。其优势体现在：

自动化执行：通过调度系统自动化任务执行，提高效率并减少人为错误。
处理大规模数据：能够处理并转化TB甚至PB级别的数据，满足大数据应用需求。
实时数据处理：支持流数据和批数据的同时处理，满足业务的实时性要求。
数据治理：通过数据清洗和质量监控，提高数据的整合性和准确性。

ETL调度系统的关键技术

在构建高效的ETL调度系统时，有几项关键技术不可或缺：

分布式计算：借助大数据技术（如Hadoop、Spark），实现分布式数据处理和存储。
数据流管理：利用消息队列（如Kafka）实现数据流的实时管理和处理。
接口集成：通过API与其他系统进行集成，保持数据流的通畅。
容错机制：确保系统在故障时能够快速恢复，保障数据的完整性及安全性。

ETL调度系统的选型建议

在选择ETL调度系统时，需考虑以下因素：

可扩展性：系统应能随数据量的增加而轻松扩展。
性能：需评估系统的处理速度及多任务并行能力。
使用便利性：用户界面友好，易于上手和维护。
社区支持：活跃的开发社区和完善的文档能帮助解决问题。

未来ETL调度系统的发展趋势

随着大数据技术的不断发展，ETL调度系统将逐渐向以下几个方面发展：

智能化：运用人工智能和机器学习技术，自动识别数据模式并优化处理流程。
实时化：进一步支持实时数据处理和决策支持。
云化：越来越多的ETL流程将迁移到云平台，提高灵活性与可管理性。
低代码/no-code：注重非技术用户的使用体验，降低使用门槛。

结论

ETL调度系统在大数据环境中发挥着至关重要的作用，为企业提供了自动化的数据处理解决方案。通过了解其工作原理、关键技术和发展趋势，企业可以更好地应对大数据挑战，提升数据处理效率。

感谢您阅读这篇文章，希望通过这篇文章，您能对ETL调度系统有更深入的理解，并在大数据的应用中找到适合的解决方案。

九、大数据平台上的信息怎么撤销？

大数据平台上消息的消除只能通过平台管理员进行删除，但是需要履行相关审批手续。

十、深入探讨大数据与ETL技术的紧密联系

引言

在当今数据驱动的时代，大数据和ETL（提取、转换、加载）技术正日益成为企业成功的关键因素。随着数据量的迅速增加，企业需要有效的方法来处理和分析这些数据，以便从中获取价值。因此，了解大数据与ETL的密切联系显得尤为重要。

大数据的概念

首先，我们需要对大数据有一个清晰的理解。大数据通常指的是体量巨大、增长速度快、类型多样的数据集合。根据著名的数据科学家维尔迪吉·巴特联系的“三个V”特征，大数据具备：

体量：不同于传统数据，大数据的体量往往达到TB级甚至PB级。
速度：数据生成与处理的速度极快，实时性是关键。
多样性：数据来源多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

ETL的基本概念

与大数据并行的一种重要技术是ETL。ETL是数据仓库领域的重要过程，其主要步骤包括：

提取（Extract）：从各种数据源中提取数据，包括数据库、文件系统等。
转换（Transform）：将提取出的数据进行清洗、整合和格式化，以符合分析要求。
加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中，以便后续分析和查询。

大数据与ETL的联系

那么，大数据与ETL之间究竟存在哪些联系呢？以下是几个显著的联系：

数据处理需求：在大数据环境下，处理数据的需求显著增加。传统的ETL工具需要适应高并发、大规模的数据稳定处理需求。
实时数据处理：大数据通常需要实时处理，而传统ETL处理过程相对较慢，因此需要新一代的ETL工具来支持流式数据处理。
多样化数据源：大数据来源通常非常多元，ETL工具需要支持多个不同的数据源，从关系型数据库到NoSQL系统，甚至是实时数据流。
智能化转型：伴随着大数据分析的发展，ETL工具也正在向智能化转型，利用机器学习和人工智能来自动化数据清洗与转换过程。

现代ETL工具的演变

随着大数据技术的不断发展，ETL工具也逐渐演变，以适应新的数据处理环境。现代ETL工具的特点包括：

云计算支持：许多ETL工具已经开始支持云计算，方便将数据存储和处理分散到云端。
用户友好的界面：现代ETL工具注重用户体验，提供可视化的处理界面，使得数据处理变得更加简单。
数据集成能力：增强了与不同数据源集成的能力，支持多种格式的数据提取与转换。

大数据环境下的ETL挑战

尽管大数据与ETL之间存在紧密联系，但在实际应用中，也面临一些挑战：

数据安全与隐私保护：随着数据处理规模的扩大，如何确保数据在提取和转换过程中的安全性成为重要挑战。
高并发处理能力：大数据的特点使得ETL系统需要具备高并发处理能力，以满足瞬时大流量的数据请求。
数据质量问题：在多数据源环境中，如何保证数据质量始终是一个关键问题，包括数据完整性与准确性。

结论

综上所述，大数据与ETL技术之间确实存在着相辅相成的关系。这种联系不仅体现在数据处理的需求上，更包括技术方面的演变与挑战。在企业数字化转型的过程中，正确理解和运用大数据与ETL技术，将是实现数据价值最大化的重要保障。

感谢您阅读完这篇文章，希望通过此文，能帮助您更好地理解大数据与ETL的联系，为您的数据管理和分析提供有价值的参考！