我有一个跟踪应用程序用户事件的GoogleAnalytics(GA)帐户。我设置了BigQuery，以便可以访问原始GA数据。数据每天都从GA传入BigQuery。我有一个python应用程序，它以编程方式查询BigQueryAPI。根据我查询的内容，此应用程序会为我提供所需的响应。我的下一步是从BigQuery获取这些数据并将其转储到Hadoop集群中。我想理想地使用数据创建一个配置单元表。我想围绕python应用程序构建类似ETL过程的东西。例如，我每天运行运行python应用程序的etl进程，并将数据导出到集群。最终，这个ETL过程应该放在Jenkins上，并且应该能够在生产系统

前言：我们先了解一下数据仓库架构的演变过程。1、数据仓库定义数据仓库是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库概念是Inmon于1990年提出并给出了完整的建设方法。随着互联网时代来临，数据量暴增，开始使用 大数据工具 来替代经典数仓中的传统工具。此时仅仅是工具的取代，架构上并没有根本的区别，可以把这个架构叫做离线大数据架构后来随着业务实时性要求的不断提高，人们开始在 离线大数据架构 基础上加了一个加速层，使用流处理技术直接完成那些实时性要

目录1.实时数仓的相关概述1.1实时数仓产生背景1.2实时数仓架构1.3传统数仓vs实时数仓2.基于Flink实现典型的ETL场景2.1维表Join■2.1.1预加载维表方案1：方案2：■2.1.2热存储关联■2.1.3广播维表■2.1.4Temporaltablefunctionjoin■2.1.5维表join的对比2.2双流Join■2.2.1离线Joinvs.实时Join■2.2.2RegularJoin■2.2.3IntervalJoin■2.2.4Windowjoin本文将从数仓诞生的背景、数仓架构、离线与实时数仓的对比着手，综述数仓发展演进，然后分享基于Flink实现典型ETL场景

目录🍀写在前面🍀一.数据库封闭性带来的问题🍃1.ETL变成ELT甚至LET🍃2.中间表带来的资源消耗和耦合🍃3.多样性数据源🍃4.存储过程带来的安全和耦合问题🍃5.大数据性能导致的尴尬🍀二、开放的SPL解决方式🍃1.多样源直接计算🍃2.回归ETL的本来过程🍃3.库外存储过程机制解决安全性🍃4.文件替代中间表减少数据库压力并降低耦合🍃5.冷热分离实现T+0查询🍃6.SPL资料🍀写在前面我们知道，数据库的数据处理能力是封闭的。所谓封闭性，这里是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。数据库一般有OLTP和OLAP两个用途。对于OLTP业务来讲，因为

文章目录一、简介二、资源库（新建、管理）三、转换1.新建数据源2.简单的输入输出配置步骤2.1配置表输入2.2配置表输出2.3保存2.4启动与执行结果3.转换1.去重（去重前需要排序）2.剪切字符串3.拆分字段4.增加常量5.增加序列6.字段选择7.字符串操作8.字符串替换9.计算器10.值映射11.行/列转换11.1列转行（在数据库中叫做行专列）行转列类比SQL11.2行转列（在数据库中叫做列转行）类比列转行SQL4.应用4.1写日志5.流程5.1switch/case6.脚本7.查询8.连接9.统计四、作业案例一作业的调度一、简介Kettle是一项进行数据清洗的工具。概念：资源库官方提供的

作者｜柳下概述随着企业规模和数据量的增长，数据的价值越来越受到重视。数据的变化和更新变得更加频繁和复杂，因此及时捕获和处理这些变化变得至关重要。为了满足这一需求，数据库CDC（ChangeDataCapture）技术应运而生。然而，从ETL架构的角度来看，CDC仅满足了数据的提取（Extract）能力。为了实现完整的ETL架构，并完成高效、实时的数据集成、处理和同步，阿里云Serverless函数计算（FC）与数据库CDC技术深度融合。助力企业构建完整的ETL架构，实现数据的提取、转换和加载。通过将CDC作为事件驱动的数据源，将数据变化作为事件触发Serverless函数的执行，可以实现实时的

探索ETL系统设计需要了解OLAP、OLTP和不断发展的HTAP。让我们试图剖析这些范式的复杂性。1.OLAP（联机分析处理）OLAP是商业智能的中流砥柱，通过OLAP立方体进行多维数据分析。这些立方体封装了预先聚合、预先计算的数据，为分析查询提供快速响应。OLAP的核心在于其处理涉及聚合和计算的复杂查询的效率，使其成为决策支持系统不可或缺的一部分。特点：聚合：汇总和聚合数据以供报告使用。多维性：允许用户从各种视角探索数据。批处理：通常处理定期的大规模数据更新。2.OLTP（联机事务处理）与OLAP的分析重点相反，OLTP是实时事务处理的堡垒。设计用于管理高并发事务，OLTP系统优先考虑数据完

目录认识资料单元格式观察资料折线图直方图多图示例绘制3D图形观察资料示例选择、筛选与聚合存储数据Spark存储数据到SQLServerETL是指Extract、Transfrom和Load的简称。用来描述将数据从数据源经过抽取、转换、加载至终端的一系列处理过程。认识资料单元格式在  MovieLens|GroupLens  下载一个精简示例数据集 ml-latest-small.zip【README.txt        查看一下，看看都保存什么数据ratings.csv    电影评分记录userId    用户IDmovieId    电影IDrating    用户给电影的打分times

ETL数据转换工具在企业数据管理中扮演着重要的角色，能够帮助企业从多个数据源中提取、转换和加载数据，实现数据整合和分析。以下是针对Kettle、DataX和ETLCloud这几个工具的详细介绍及其适用场景。Kettle（PentahoDataIntegration）：Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。特点：1.灵活性：Kettle支持多种数据源和目标系统，并提供了丰富的转换和处理功能，如数据清洗、格式转换、聚合计算等。2.可视化界面：Kettle提供直观易用的图形化界面，允许用户通过拖拽和配置

ETL和ELT之间的主要区别在于数据转换发生的时间和地点—这些变化可能看起来很小，但会产生很大的影响！ETL和ELT是数据团队引入、转换并最终向利益干系人公开数据的两种主要方式。它们是与现代云数据仓库和ETL工具的开发并行发展的流程。在任一过程中，ETL/ELT中的字母代表：E：提取，当原始数据从不同的数据源中提取时。这些数据源通常包括后端数据库、营销和电子邮件CRM、广告平台等。L：加载，当数据加载到中央数据仓库时。T：转换，当原始数据被建模为统一、有意义和标准化的格式时。这两个过程的分歧在于转换层的时间和位置。简而言之，在ETL过程中，原始数据的转换发生在数据仓库之前。在ELT流程中，原始