Atitit etl之道 attilax著

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1. ETL 1

_{1.1. （數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)）} 2

1.2. ETL的質(zhì)量問題具體表現(xiàn)為正確性、完整性、一致性、完備性、有效性、時效性和可獲取性等幾個特性 2

2. Etl使用場合 實現(xiàn)bi 2

3. ETL的實現(xiàn)有多種方法，常用的有三種。 3

3.1. 一種是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服務(wù)、Informatic等)實現(xiàn)， 3

3.2. 一種是SQL方式實現(xiàn)， 3

3.3. 另外一種是ETL工具和SQL相結(jié)合。 3

4. 首先要實現(xiàn)ETL轉(zhuǎn)換的過程。 3

4.1. 空值處理： 3

4.2. 規(guī)范化數(shù)據(jù)格式： 3

4.3. 拆分?jǐn)?shù)據(jù) 3

4.4. 驗證數(shù)據(jù)正確性： 4

4.5. 數(shù)據(jù)替換： 4

4.6. Lookup： 4

4.7. 建立ETL過程的主外鍵約束 4

5. 體系結(jié)構(gòu)ETL工具目前有兩種技術(shù)架構(gòu)——ETL架構(gòu)和ELT架構(gòu) 4

5.1.1. ETL架構(gòu) 4

5.1.2. ELT架構(gòu) 5

5.2. 注意事項 6

6. 一、 數(shù)據(jù)的抽?。‥xtract） 6

6.1. 1、對于與存放DW的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相同的數(shù)據(jù)源處理方法 7

6.2. 2、對于與DW數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不同的數(shù)據(jù)源的處理方法 7

6.3. 對于文件類型數(shù)據(jù)源(.txt,.xls)， 7

6.4. 4、增量更新的問題 7

7. 二、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換（Cleaning、Transform） 7

7.1. 1、 數(shù)據(jù)清洗 8

7.2. 不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。 8

7.3. 2、 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換　　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的任務(wù)主要進行不一致的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換，以及一些商務(wù)規(guī)則的計算。 8

8. 三、ETL日志、警告發(fā)送 9

9. ETL有幾個特點， 9

9.1. 一是數(shù)據(jù)同步， 9

9.2. 二是數(shù)據(jù)量，一般都是巨大的，值得你將數(shù)據(jù)流動的過程拆分成E、T和L。 10

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1.?ETL

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1.1.?_{（數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)）}

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ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫，用來描述將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽?。╡xtract）、轉(zhuǎn)換（transform）、加載（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數(shù)據(jù)倉庫，但其對象并不限于數(shù)據(jù)倉庫。

ETL是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗,最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中去。

信息是現(xiàn)代企業(yè)的重要資源，是企業(yè)運用科學(xué)管理、決策分析的基礎(chǔ)。目前，大多數(shù)企業(yè)花費大量的資金和時間來構(gòu)建聯(lián)機事務(wù)處理OLTP的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和辦公自動化系統(tǒng)，用來記錄事務(wù)處理的各種相關(guān)數(shù)據(jù)。據(jù)統(tǒng)計，數(shù)據(jù)量每2～3年時間就會成倍增長，這些數(shù)據(jù)蘊含著巨大的商業(yè)價值，而企業(yè)所關(guān)注的通常只占在總數(shù)據(jù)量的2%～4%左右。因此，企業(yè)仍然沒有最大化地利用已存在的數(shù)據(jù)資源，以至于浪費了更多的時間和資金，也失去制定關(guān)鍵商業(yè)決策的最佳契機。于是，企業(yè)如何通過各種技術(shù)手段，并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息、知識，已經(jīng)成了提高其核心競爭力的主要瓶頸。而ETL則是主要的一個技術(shù)手

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1.2.?ETL的質(zhì)量問題具體表現(xiàn)為正確性、完整性、一致性、完備性、有效性、時效性和可獲取性等幾個特性2.?Etl使用場合 實現(xiàn)bi

ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程，目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。?ETL是BI項目重要的一個環(huán)節(jié)。 通常情況下，在BI項目中ETL會花掉整個項目至少1/3的時間,ETL設(shè)計的好壞直接關(guān)接到BI項目的成敗。

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ETL的設(shè)計分三部分：數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的加載。在設(shè)計ETL的時候我們也是從這三部分出發(fā)。數(shù)據(jù)的抽取是從各個不同的數(shù)據(jù)源抽取到ODS(Operational Data Store，操作型數(shù)據(jù)存儲)中——這個過程也可以做一些數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換)，在抽取的過程中需要挑選不同的抽取方法，盡可能的提高ETL的運行效率。ETL三個部分中，花費時間最長的是“T”(Transform，清洗、轉(zhuǎn)換)的部分，一般情況下這部分工作量是整個ETL的2/3。數(shù)據(jù)的加載一般在數(shù)據(jù)清洗完了之后直接寫入DW(Data Warehousing，數(shù)據(jù)倉庫)中去。

3.?ETL的實現(xiàn)有多種方法，常用的有三種。3.1.?一種是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服務(wù)、Informatic等)實現(xiàn)，3.2.?一種是SQL方式實現(xiàn)，3.3.?另外一種是ETL工具和SQL相結(jié)合。

前兩種方法各有各的優(yōu)缺點，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽了復(fù)雜的編碼任務(wù)，提高了速度，降低了難度，但是缺少靈活性。SQL的方法優(yōu)點是靈活，提高ETL運行效率，但是編碼復(fù)雜，對技術(shù)要求比較高。第三種是綜合了前面二種的優(yōu)點，會極大地提高ETL的開發(fā)速度和效率。

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4.?首先要實現(xiàn)ETL轉(zhuǎn)換的過程。

體現(xiàn)為以下幾個方面：

4.1.?空值處理：

1、可捕獲字段空值，進行加載或替換為其他含義數(shù)據(jù)，并可根據(jù)字段空值實現(xiàn)分流加載到不同目標(biāo)庫。

4.2.?規(guī)范化數(shù)據(jù)格式：

2、可實現(xiàn)字段格式約束定義，對于數(shù)據(jù)源中時間、數(shù)值、字符等數(shù)據(jù)，可自定義加載格式。

4.3.?拆分?jǐn)?shù)據(jù)

3、：依據(jù)業(yè)務(wù)需求對字段可進行分解。例，主叫號 861082585313-8148，可進行區(qū)域碼和電話號碼分解。

4.4.?驗證數(shù)據(jù)正確性：

4、可利用Lookup及拆分功能進行數(shù)據(jù)驗證。例如，主叫號861082585313-8148，進行區(qū)域碼和電話號碼分解后，可利用Lookup返回主叫網(wǎng)關(guān)或交換機記載的主叫地區(qū)，進行數(shù)據(jù)驗證。

4.5.?數(shù)據(jù)替換：

5、對于因業(yè)務(wù)因素，可實現(xiàn)無效數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)的替換。

4.6.?Lookup：

6、查獲丟失數(shù)據(jù) Lookup實現(xiàn)子查詢，并返回用其他手段獲取的缺失字段，保證字段完整性。

4.7.?建立ETL過程的主外鍵約束

7、：對無依賴性的非法數(shù)據(jù)，可替換或?qū)С龅藉e誤數(shù)據(jù)文件中，保證主鍵唯一記錄的加載。

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5.?體系結(jié)構(gòu)ETL工具目前有兩種技術(shù)架構(gòu)——ETL架構(gòu)和ELT架構(gòu)

編輯

ETL工具目前有兩種技術(shù)架構(gòu)——ETL架構(gòu)和ELT架構(gòu)，不仔細(xì)看好像沒什么不同之處，那么這兩種架構(gòu)到底有什么區(qū)別呢？[1]?

5.0.1.?ETL架構(gòu)

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在ETL架構(gòu)中，數(shù)據(jù)的流向是從源數(shù)據(jù)流到ETL工具，ETL工具是一個單獨的數(shù)據(jù)處理引擎，一般會在單獨的硬件服務(wù)器上，實現(xiàn)所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的工作，然后將數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫中，如果要增加整個ETL過程的效率，則只能增強ETL工具服務(wù)器的配置，優(yōu)化系統(tǒng)處理流程（一般可調(diào)的東西非常少）。IBM的datastage和Informatica的powercenter原來都是采用的這種架構(gòu)。

ETL架構(gòu)的優(yōu)勢：

00001.?

ETL可以分擔(dān)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的負(fù)載（采用單獨的硬件服務(wù)器）

00002.?

00003.?

ETL相對于EL-T架構(gòu)可以實現(xiàn)更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化邏輯

00004.?

00005.?

ETL采用單獨的硬件服務(wù)器。.

00006.?

00007.?

ETL與底層的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲無關(guān)。

00008.?

5.0.2.?ELT架構(gòu)

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在ELT架構(gòu)中，ELT只負(fù)責(zé)提供圖形化的界面來設(shè)計業(yè)務(wù)規(guī)則，數(shù)據(jù)的整個加工過程都在目標(biāo)和源的數(shù)據(jù)庫之間流動，ELT協(xié)調(diào)相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來執(zhí)行相關(guān)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)加工過程既可以在源數(shù)據(jù)庫端執(zhí)行，也可以在目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫端執(zhí)行（主要取決于系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計和數(shù)據(jù)屬性）。當(dāng)ETL過程需要提高效率，則可以通過對相關(guān)數(shù)據(jù)庫進行調(diào)優(yōu)，或者改變執(zhí)行加工的服務(wù)器就可以達(dá)到。一般數(shù)據(jù)庫廠商會力推該中架構(gòu)，像Oracle和Teradata都極力宣傳ELT架構(gòu)。

ELT架構(gòu)的優(yōu)勢：

00001.?

ELT主要通過數(shù)據(jù)庫引擎來實現(xiàn)系統(tǒng)的可擴展性（尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)加工過程在晚上時，可以充分利用數(shù)據(jù)庫引擎的資源）

00002.?

00003.?

ELT可以保持所有的數(shù)據(jù)始終在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，避免數(shù)據(jù)的加載和導(dǎo)出，從而保證效率，提高系統(tǒng)的可監(jiān)控性。

00004.?

00005.?

ELT可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布情況進行并行處理優(yōu)化，并可以利用數(shù)據(jù)庫的固有功能優(yōu)化磁盤I/O。

00006.?

00007.?

ELT的可擴展性取決于數(shù)據(jù)庫引擎和其硬件服務(wù)器的可擴展性。

00008.?

00009.?

通過對相關(guān)數(shù)據(jù)庫進行性能調(diào)優(yōu)，ETL過程獲得3到4倍的效率提升一般不是特別困難。

00010.?

5.1.?注意事項

編輯

為了能更好地實現(xiàn)ETL，用戶在實施ETL過程中應(yīng)注意以下幾點：

第一，如果條件允許，可利用數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)區(qū)對運營數(shù)據(jù)進行預(yù)處理

6.?一、 數(shù)據(jù)的抽取（Extract）

　　這一部分需要在調(diào)研階段做大量的工作，首先要搞清楚數(shù)據(jù)是從幾個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中來,各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器運行什么DBMS,是否存在手工數(shù)據(jù)，手工數(shù)據(jù)量有多大，是否存在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)等等，當(dāng)收集完這些信息之后才可以進行數(shù)據(jù)抽取的設(shè)計。

6.1.?1、對于與存放DW的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相同的數(shù)據(jù)源處理方法

　　這一類數(shù)據(jù)源在設(shè)計上比較容易。一般情況下，DBMS(SQLServer、Oracle)都會提供數(shù)據(jù)庫鏈接功能，在DW數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和原業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間建立直接的鏈接關(guān)系就可以寫Select 語句直接訪問。

6.2.?2、對于與DW數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不同的數(shù)據(jù)源的處理方法

　　對于這一類數(shù)據(jù)源，一般情況下也可以通過ODBC的方式建立數(shù)據(jù)庫鏈接——如SQL Server和Oracle之間。如果不能建立數(shù)據(jù)庫鏈接，可以有兩種方式完成，一種是通過工具將源數(shù)據(jù)導(dǎo)出成.txt或者是.xls文件，然后再將這些源系統(tǒng)文件導(dǎo)入到ODS中。另外一種方法是通過程序接口來完成。

6.3.?對于文件類型數(shù)據(jù)源(.txt,.xls)，

3、

4、可以培訓(xùn)業(yè)務(wù)人員利用數(shù)據(jù)庫工具將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到指定的數(shù)據(jù)庫，然后從指定的數(shù)據(jù)庫中抽取?；蛘哌€可以借助工具實現(xiàn)。

6.4.?4、增量更新的問題

　　對于數(shù)據(jù)量大的系統(tǒng)，必須考慮增量抽取。一般情況下，業(yè)務(wù)系統(tǒng)會記錄業(yè)務(wù)發(fā)生的時間，我們可以用來做增量的標(biāo)志,每次抽取之前首先判斷ODS中記錄最大的時間，然后根據(jù)這個時間去業(yè)務(wù)系統(tǒng)取大于這個時間所有的記錄。利用業(yè)務(wù)系統(tǒng)的時間戳，一般情況下，業(yè)務(wù)系統(tǒng)沒有或者部分有時間戳。

7.?二、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換（Cleaning、Transform）

　　一般情況下，數(shù)據(jù)倉庫分為ODS、DW兩部分。通常的做法是從業(yè)務(wù)系統(tǒng)到ODS做清洗，將臟數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)過濾掉，在從ODS到DW的過程中轉(zhuǎn)換，進行一些業(yè)務(wù)規(guī)則的計算和聚合。

7.1.?1、 數(shù)據(jù)清洗

　　數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過濾那些不符合要求的數(shù)據(jù)，將過濾的結(jié)果交給業(yè)務(wù)主管部門，確認(rèn)是否過濾掉還是由業(yè)務(wù)單位修正之后再進行抽取。

7.2.?不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。

(1)不完整的數(shù)據(jù)：這一類數(shù)據(jù)主要是一些應(yīng)該有的信息缺失，如供應(yīng)商的名稱、分公司的名稱、客戶的區(qū)域信息缺失、業(yè)務(wù)系統(tǒng)中主表與明細(xì)表不能匹配等。對于這一類數(shù)據(jù)過濾出來，按缺失的內(nèi)容分別寫入不同Excel文件向客戶提交，要求在規(guī)定的時間內(nèi)補全。補全后才寫入數(shù)據(jù)倉庫。

(2)錯誤的數(shù)據(jù)：這一類錯誤產(chǎn)生的原因是業(yè)務(wù)系統(tǒng)不夠健全，在接收輸入后沒有進行判斷直接寫入后臺數(shù)據(jù)庫造成的，比如數(shù)值數(shù)據(jù)輸成全角數(shù)字字符、字符串?dāng)?shù)據(jù)后面有一個回車操作、日期格式不正確、日期越界等。這一類數(shù)據(jù)也要分類，對于類似于全角字符、數(shù)據(jù)前后有不可見字符的問題，只能通過寫SQL語句的方式找出來，然后要求客戶在業(yè)務(wù)系統(tǒng)修正之后抽取。日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯誤會導(dǎo)致ETL運行失敗，這一類錯誤需要去業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用SQL的方式挑出來，交給業(yè)務(wù)主管部門要求限期修正，修正之后再抽取。

(3)重復(fù)的數(shù)據(jù)：對于這一類數(shù)據(jù)——特別是維表中會出現(xiàn)這種情況——將重復(fù)數(shù)據(jù)記錄的所有字段導(dǎo)出來，讓客戶確認(rèn)并整理。

　　數(shù)據(jù)清洗是一個反復(fù)的過程，不可能在幾天內(nèi)完成，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問題，解決問題。對于是否過濾，是否修正一般要求客戶確認(rèn)，對于過濾掉的數(shù)據(jù)，寫入Excel文件或者將過濾數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)表，在ETL開發(fā)的初期可以每天向業(yè)務(wù)單位發(fā)送過濾數(shù)據(jù)的郵件，促使他們盡快地修正錯誤,同時也可以做為將來驗證數(shù)據(jù)的依據(jù)。數(shù)據(jù)清洗需要注意的是不要將有用的數(shù)據(jù)過濾掉，對于每個過濾規(guī)則認(rèn)真進行驗證，并要用戶確認(rèn)。

7.3.?2、 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換　　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的任務(wù)主要進行不一致的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換，以及一些商務(wù)規(guī)則的計算。

(1)不一致數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：這個過程是一個整合的過程，將不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的相同類型的數(shù)據(jù)統(tǒng)一，比如同一個供應(yīng)商在結(jié)算系統(tǒng)的編碼是XX0001,而在CRM中編碼是YY0001，這樣在抽取過來之后統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成一個編碼。

(2)數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換：業(yè)務(wù)系統(tǒng)一般存儲非常明細(xì)的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)是用來分析的，不需要非常明細(xì)的數(shù)據(jù)。一般情況下，會將業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉庫粒度進行聚合。

(3)商務(wù)規(guī)則的計算：不同的企業(yè)有不同的業(yè)務(wù)規(guī)則、不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)，這些指標(biāo)有的時候不是簡單的加加減減就能完成，這個時候需要在ETL中將這些數(shù)據(jù)指標(biāo)計算好了之后存儲在數(shù)據(jù)倉庫中，以供分析使用。

8.?三、ETL日志、警告發(fā)送

1、 ETL日志

ETL日志分為三類。

一類是執(zhí)行過程日志，這一部分日志是在ETL執(zhí)行過程中每執(zhí)行一步的記錄，記錄每次運行每一步驟的起始時間，影響了多少行數(shù)據(jù)，流水賬形式。

一類是錯誤日志，當(dāng)某個模塊出錯的時候?qū)戝e誤日志，記錄每次出錯的時間、出錯的模塊以及出錯的信息等。

第三類日志是總體日志，只記錄ETL開始時間、結(jié)束時間是否成功信息。如果使用ETL工具,ETL工具會自動產(chǎn)生一些日志，這一類日志也可以作為ETL日志的一部分。

記錄日志的目的是隨時可以知道ETL運行情況，如果出錯了，可以知道哪里出錯。

2、 警告發(fā)送

　　如果ETL出錯了，不僅要形成ETL出錯日志，而且要向系統(tǒng)管理員發(fā)送警告。發(fā)送警告的方式多種，一般常用的就是給系統(tǒng)管理員發(fā)送郵件，并附上出錯的信息，方便管理員排查錯誤。

ETL是BI項目的關(guān)鍵部分，也是一個長期的過程，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，才能使ETL運行效率更高，為BI項目后期開發(fā)提供準(zhǔn)確與高效的數(shù)據(jù)。

后記

?????做數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，ETL是關(guān)鍵的一環(huán)。說大了，ETL是數(shù)據(jù)整合解決方案，說小了，就是倒數(shù)據(jù)的工具。回憶一下工作這么長時間以來，處理數(shù)據(jù)遷移、轉(zhuǎn)換的工作倒還真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小數(shù)據(jù)量。可是在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，ETL上升到了一定的理論高度，和原來小打小鬧的工具使用不同了。究竟什么不同，從名字上就可以看到，人家已經(jīng)將倒數(shù)據(jù)的過程分成3個步驟，E、T、L分別代表抽取、轉(zhuǎn)換和裝載。

其實ETL過程就是數(shù)據(jù)流動的過程，從不同的數(shù)據(jù)源流向不同的目標(biāo)數(shù)據(jù)。但在數(shù)據(jù)倉庫中，

9.?ETL有幾個特點，9.1.?一是數(shù)據(jù)同步，

它不是一次性倒完數(shù)據(jù)就拉到，它是經(jīng)常性的活動，按照固定周期運行的，甚至現(xiàn)在還有人提出了實時ETL的概念。

9.2.?二是數(shù)據(jù)量，一般都是巨大的，值得你將數(shù)據(jù)流動的過程拆分成E、T和L。

????現(xiàn)在有很多成熟的工具提供ETL功能，且不說他們的好壞。從應(yīng)用角度來說，ETL的過程其實不是非常復(fù)雜，這些工具給數(shù)據(jù)倉庫工程帶來和很大的便利性，特別是開發(fā)的便利和維護的便利。但另一方面，開發(fā)人員容易迷失在這些工具中。舉個例子，VB是一種非常簡單的語言并且也是非常易用的編程工具，上手特別快，但是真正VB的高手有多少？微軟設(shè)計的產(chǎn)品通常有個原則是“將使用者當(dāng)作傻瓜”，在這個原則下，微軟的東西確實非常好用，但是對于開發(fā)者，如果你自己也將自己當(dāng)作傻瓜，那就真的傻了。ETL工具也是一樣，這些工具為我們提供圖形化界面，讓我們將主要的精力放在規(guī)則上，以期提高開發(fā)效率。從使用效果來說，確實使用這些工具能夠非?？焖俚貥?gòu)建一個job來處理某個數(shù)據(jù)，不過從整體來看，并不見得他的整體效率會高多少。問題主要不是出在工具上，而是在設(shè)計、開發(fā)人員上。他們迷失在工具中，沒有去探求ETL的本質(zhì)。可以說這些工具應(yīng)用了這么長時間，在這么多項目、環(huán)境中應(yīng)用，它必然有它成功之處，它必定體現(xiàn)了ETL的本質(zhì)。如果我們不透過表面這些工具的簡單使用去看它背后蘊涵的思想，最終我們作出來的東西也就是一個個獨立的job，將他們整合起來仍然有巨大的工作量。大家都知道“理論與實踐相結(jié)合”，如果在一個領(lǐng)域有所超越，必須要在理論水平上達(dá)到一定的高度.

人一定要靠自己

分類:?數(shù)據(jù)倉庫

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