FineBI商业智能软件,多维动态分析与报表智能钻取,支持超大数据量自助式分析,零门槛解锁酷炫直观的BI可视化效果。仅需1分钟,即可获得233个行业的案例和模板!
在文章《细说数据仓库常用ETL工具》中我们提到,传统ETL工具因其高度的工具化程度和易用性而备受青睐,但在处理大量数据时存在性能瓶颈。 新型ETL工具具有更大的处理能力和实时处理的支持。
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程,ETL的应用目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据, ETL的应用是BI(商业智能)项目重要的一个环节
实时ETL工具 ETL实时同步可以通过各种方式实现,例如使用数据库触发器、使用消息队列、使用定时任务等。
根据数据体量的差异,不同ETL工具在进行数据迁移和数据转换时也存在一定处理能力上的差别,面对大量数据时,可以考虑使用FineDataLink这样的低代码ETL工具,让数据处理更加便捷。
随着大数据时代的到来,ETL计算引擎不断演进,从传统的批量处理到实时的流处理,从单一的数据源到多元化的数据集成,ETL计算引擎正以前所未有的速度和规模,支撑着企业的数据战略。
但对于ETL,身边不少和数据打交道的朋友仍然存在疑问,就比如: ETL包括哪些环节?有哪些好用的ETL工具可以提高工作效率? 下面就来回答上述问题。
ETL数据集成的主要特点包括: 强大的数据处理能力: ETL工具提供了强大的数据处理功能,可以对数据进行清洗、转换和计算; 高效的数据提取和加载: ETL工具可以通过多种方式提取数据,并且支持高速加载到目标系统中
首先说数仓的理论,这个在前面的博客也都有提到,很重要,从理论上指导了怎么来进行数据处理。存储引擎也就不提了。这两者不太算是 ETL 的范畴。 那就聊一下计算引擎和数据同步的工具。
这就是ETL(Extract,Transform,Load,提取、转换、加载)工具的用武之地。ETL工具能够将原始数据从各种来源提取出来,进行清洗、转化,然后加载到数据仓库中,供企业分析和决策使用。
BI工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据开发工程师(大数据开发工程师) 有什么区别?一味的解释数据仓库概念可能没意思,我们从不同角色出发吧!
数据加载可以采用多种工具和方式,如数据仓库ETL工具、手动编写的SQL脚本、程序编写等。
有没有免费好用的ETL工具推荐,我想把每日ftp上的csv文件导入到数据库中,求好的ETL工具推荐
finebi的etl更新数据不成功
finebi的etl能用定时服务更新数据吗?还是只有sql数据集才可以
DATALINK是否支持从其他数据etl数据到elasticsearch
仅需1分钟,即可体验热门的大数据BI工具,现在还可获得233个行业的案例和模板