1.久其ETL数据集成工具培训(基础知识)【宁夏理工学院培训】
《大数据ETL》课程标准精选全文
精选全文完整版（可编辑修改）《大数据ETL》课程标准一、课程名称大数据ETL。
二、适用专业大数据技术专业。
三、课程学时与学分72学时，4学分。
四、课程性质本课程是大数据技术专业的一门专业核心课程，是从事数据采集工程师、ETL工程师、数据仓库工程师等岗位必须学习的课程，将为后续学习《大数据集群运维监控》、《大数据集群运行问题排查、调优》、《数据仓库建设》等课程奠定基础。
本课程开设在第8学期，学习该课程之前需具备一定的SQL编程、数据采集、数据处理、数据分析能力，《互联网数据采集》、《大数据组件安装部署》、《数据清洗与预处理》是该课程的前导课程。
本课程学习的知识和技能可以为第9、10学期考取大数据分析与应用X证书（初级）、华为HCIA-Big Data大数据认证证书做知识和技能准备。
五、课程目标通过本课程的学习，能完成医疗数据中台数据汇总任务、商务机构交易数据汇总任务、汽车制造行业供应链数据汇总任务、传统生产系统数字化转型数据仓库数据建设任务、能源行业数字化转型数据仓库数据建设任务，达到以下具体目标：（一）素养目标1.培养学生的政治思维、政治洞察力与政治敏感性，培养学生的社会主义核心价值观、爱国主义情操。
（培养规格1）2.能够熟练掌握与本专业从事职业活动相关的国家法律、行业规定，掌握信息数据安全、网络安全防护、质量管理等相关知识与技能，了解大数据、网络信息等产业文化，遵守职业道德准则和行为规范，具备社会责任感和担当精神。
（培养规格2）3.具备大数据思维，具备较强的逻辑思维能力。
（培养规格5）4.关心国内外科技发展趋势，具备使用大数据技术服务于社会的意识，具备良好的自我管理能力，拥有较为清晰的职业与人生目标以及较好的职业生涯规划能力。
（培养规格4）5.具备自学能力，能适应大数据行业的不断变革发展，具备解决实际问题、持续学习的能力，能从事实际的数据采集工作，具有较强的规划观念、精益求精意识。
（培养规格5）（二）知识目标1.掌握不同类型的数据库接口操作方法。
3.久其ETL数据集成工具培训(基本应用)【宁夏理工学院培训】
计算字段
计算字段适配器用于对输入的数据根据一定的业务逻辑进行计算后输出一个 新的计算字段。
计算字段公式
1. 主要包括运算符和 函数两大部份。
2. 函数分为八个类型
3. 支持查找和自动查 错
查找
查找适配器是一个先查询后替换的功能适配器，将查询输入适配器中字段 的数据替换成目标数据，包括内建模式、数据库模式和文本模式三种类型
2. 多播：正常的ETL数据抽取过程一般都是加载到一个目标适配器，如果需要 将一份数据分发到多个输出表，将单一输入转化为多个输出，则需要用多播 适配器。
3. 分组统计：是一个先分组后统计功能的适配器，用于对输入适配器中的字段 进行统计并确定一个或多个字段进行分组。（相当于SQL中的group by）
久其ETL数据集成工具培训-基本应用
目录
1
数据流应用
2
控制流应用
3
参数及参数应用
4
公式体系
5
服务器端与计划任务
2
数据流&适配器
数据流任务
简称为数据流，是一种特殊的任务类型，能够独立完成一 次数据的提取、清洗、转化和加载过程，实现数据的流转 控制，是ETL的核心功能之一。数据流由输入适配器、转 换适配器、输出适配器和数据路径构成。
三种输出模式，分别为更新、追加和自 动。
1. 更新：针对库中已有的数据进行判 断后更新，需要设定逻辑主键以确 定该数据是唯一记录。
2. 追加：直接向库中追加、插入数据 ，无论数据库中是否有历史数据。
3. 自动（默认状态）：自动判断库中 有该数据则更新，无则追加；在自 动模式下，可判断如果有数据需要 进行更新，且该数据只更新某几个 字段，那么可将不需要更新的字段 勾选，意义是“更新式忽略该字段 ”。
etl的学习计划
etl的学习计划第一阶段：了解ETL的基本概念和原理阶段目标：了解ETL在数据处理中的作用和意义，理解ETL的基本工作流程和原理。
1.学习内容：- 什么是ETL，为什么它在数据处理中如此重要？- ETL的基本工作流程是什么？数据抽取、数据转换、数据加载各自的作用是什么？- ETL在数据仓库和商业智能系统中的应用场景和优势。
2.学习方法：- 阅读相关书籍和资料，如《The Data Warehouse Toolkit》、《ETL设计模式》等。
- 关注知乎、CSDN等平台上的数据处理相关话题和文章，学习行业内的实践经验和案例。
3.学习时间：1周第二阶段：掌握ETL的常用工具和技术阶段目标：学习掌握ETL常用工具和技术，包括数据抽取工具、数据转换工具和数据加载工具，如Informatica、Talend、SSIS等，以及相关的数据预处理和清洗技术。
1.学习内容：- Informatica、Talend、SSIS等常用ETL工具的特点和适用场景。
- 数据抽取的常用技术和方法，如增量抽取、全量抽取等。
- 数据转换的常用技术和方法，如数据清洗、数据整合等。
- 数据加载的常用技术和方法，如事实表、维度表的设计和加载方式。
2.学习方法：- 在线学习平台上学习相关课程，如Coursera、Udemy等。
- 下载安装相关ETL工具，参考官方文档学习和实践。
- 参与行业内的技术交流和讨论，了解实际项目中的ETL工具和技术选择。
3.学习时间：2周第三阶段：实际操作和项目实践阶段目标：通过实际操作和项目实践，熟练掌握ETL工具和技术，能够独立完成数据抽取、转换和加载的任务。
1.学习内容：- 根据项目需求，使用ETL工具实现数据抽取、转换和加载。
- 学习和掌握数据预处理和清洗技术，如数据去重、数据脏值处理等。
- 学习并掌握ETL工具的性能优化技术，如并行抽取、增量加载等。
2.学习方法：- 参与实际项目，积累实践经验和技巧。
ETL培训详解
数据存储 ETL系统
CRM
ETL 过程
暂存 区
ETL 过 程
ETL 中心数 过 据仓库 程
数据集 市
SCM
…
数据集 市
数 据 服 务 平 台
报表 仪表板
决策人员
ETL过程
即席查询 …
管理人员
BI工具 主数据管理 元数据管理
操作人员
ETL架构原理
ETL介绍
• ETL模型主要描述了从各个数据源中抽取数据、转换数据并加载到数据仓库 的各个环节及流程，主要功能有数据抽取规则、数据抽取频率、数据校验、 数据转换规则、数据质量检查、错误处理、记录ETL日志、调度任务设置等。 1.从哪里抽取什么样的数据，即抽取规则。要支持增量抽取，即每次抽取只抽 取上次抽取后变化的数据。在复杂情况下，还需要检查上次抽取后修改或者 删除的数据，并依据数据安全策略进行相应的处理； 2.数据抽取频率即什么时间抽取，即抽取时间设置，确定每天晚上12点抽取， 或者每1小时正点时抽取1次，等等； 3.数据校验，确定每个抽取的数据是否是有效的，是否是没有缺陷的，是否需 要补充内容等； 4.数据转换规则，即源数据怎样转化成需要的数据的，经过什么样的计算、拆 分、合并等等；本数据转换完后，需要触发哪些数据的ETL过程； 5.数据质量检查，可以采用对账等方式对转换完后的数据进行统一检查，保证 数据的抽取质量； 6.错误处理，如果转换过程中出现错误，需要进行统一的、相应的处理，给出 明确的业务描述，记录错误日志，并发到系统信息中心； 7.记录ETL日志，包括转换的时间，数据源是哪个，转化的数据种类，转换的源 数据是哪些，对应的目标数据是哪些，等等。
Kettle使用及练习—Job
• 任务菜单介绍： B 核心对象： Job entries：一个Job中引用的环节列表 Job entries菜单列出的是Job中可以 调用的环节列表，可以通过鼠标拖动 的方式对环节进行添加。 每一个环节可以通过鼠标拖动来将 环节添加到主窗口中。 并可通过shift+鼠标拖动， 实现环节之间的连接。
(2024年)ETL培训教程
实时数据处理需求
随着实时数据流的应用场景增多 ，ETL需要支持实时数据处理和
分析。
2024/3/26
25
AI技术在ETL中应用前景展望
智能数据清洗
利用AI技术自动识别并清洗脏数据，提高数据质 量。
自动化流程优化
AI可分析ETL流程性能瓶颈，提出优化建议，实现 流程自动化调优。
智能数据映射
通过机器学习算法学习数据映射规则，实现自动 数据转换和映射。
ETL作用
ETL在数据仓库构建中占据重要地位，它能够将不 同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上 有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。通 过ETL过程，企业可以更加有效地管理和使用数据 ，提高决策效率和准确性。
4
数据仓库与ETL关系
数据仓库概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合 ，用于支持管理决策。
2024/3/26
选择高性能数据库
01
如Oracle、MySQL、PostgreSQL等，确保数据处理速度和数
据安全性。
合理配置数据库参数
02
根据硬件资源和业务需求，调整数据库缓存、连接池等参数，
提高数据处理效率。
建立索引和分区
03
针对查询频繁的字段建立索引，对大表进行分区，提高查询速
度和数据管理效率。
2024/3/26
12
批量传输与实时传输对比
2024/3/26
批量传输
适用于大量数据的定期或不定期 传输，如每日、每周的数据备份 或迁移。优点为传输效率高，缺 点为实时性差。
实时传输
适用于对数据实时性要求高的场 景，如实时监控、实时分析等。 优点为实时性强，缺点为传输效 率相对较低。
ETL数据集成
ETL数据集成数据集成是数据分析与处理的重要环节，而ETL（Extract-Transform-Load）过程则是数据集成的核心步骤。
ETL数据集成指的是将多个数据源中的数据提取、转换和加载到目标数据仓库或目标应用系统的过程。
本文将详细介绍ETL数据集成的概念、流程和重要性，并探讨一些常见的ETL数据集成工具。
一、ETL数据集成的概述ETL数据集成是数据仓库和商业智能系统中的关键环节，它从多个数据源中提取数据，经过转换处理后加载到目标存储系统。
它的核心目标是将异构数据源的数据进行集成、清洗和整合，使得数据能够符合目标系统的需求，并具备高质量、高可信度。
ETL数据集成过程通常由三个阶段组成：提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。
1. 提取（Extract）阶段：在该阶段，ETL工具从各种数据源中获取数据。
常见的数据源包括关系型数据库（如Oracle、SQL Server）、非关系型数据库（如MongoDB、Hadoop）、文件（如CSV、Excel）等。
ETL工具通过连接数据源，并执行相应的查询操作，将查询结果提取出来。
2. 转换（Transform）阶段：在提取阶段后，数据会经过一系列转换操作以满足目标系统的要求。
这些转换操作包括数据清洗、数据整合、数据计算和数据格式化等。
通过转换操作，可以消除不一致的数据，滤除脏数据，处理丢失的数据，使得数据质量得到提高。
3. 加载（Load）阶段：在转换阶段完成后，将经过处理的数据加载到目标存储系统中。
目标存储系统可以是数据仓库、数据集市或其他业务应用系统。
加载过程通常需要进行数据验证、数据策略处理和数据索引等操作，以确保数据的完整性和一致性。
二、ETL数据集成的重要性ETL数据集成在数据分析和决策支持中具有重要的作用，其重要性体现在以下几个方面：1. 数据一致性：企业常常存在着多个数据源，数据的格式、结构和存储方式都可能存在差异。
ETLSSIS培训教程
ETL和SSIS培训教程1.引言ETL（Extract,Transform,Load）是数据仓库领域中一个重要的概念，它涉及到从各种数据源提取数据，对数据进行转换和清洗，然后将数据加载到目标数据仓库中。
SSIS （SQLServerIntegrationServices）是微软公司提供的一款功能强大的ETL工具，它可以帮助我们高效地完成数据集成和数据转换任务。
本教程将详细介绍ETL和SSIS的基本概念、操作方法和实际应用。
2.ETL基本概念2.1数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库通常包含历史数据，可以为企业提供全面、准确的数据支持。
2.2ETL流程Extract（提取）：从各种数据源（如关系型数据库、平面文件、XML文件等）中读取数据。
Transform（转换）：对提取的数据进行清洗、聚合、合并等操作，以满足数据仓库的需求。
Load（加载）：将转换后的数据加载到目标数据仓库中。
3.SSIS基本操作3.1安装和配置在开始使用SSIS之前，需要确保已经安装了SQLServer数据库和SSIS组件。
安装完成后，可以通过SQLServerManagementStudio （SSMS）或VisualStudio来创建和管理SSIS项目。
3.2创建SSIS项目打开VisualStudio，选择“文件”->“新建”->“项目”。
在“新建项目”对话框中，选择“IntegrationServices”项目类型，然后设置项目名称和存储位置。
“确定”按钮，创建一个新的SSIS项目。
3.3设计SSIS包在SSIS包设计器中，从工具箱中拖拽“数据流任务”到控制流区域。
双击“数据流任务”，进入数据流设计器。
从工具箱中拖拽“源”和“目标”组件到数据流设计器，并设置相应的属性。
根据需要，添加“转换”组件（如“查找”、“派生列”等）到数据流设计器，并设置相应的属性。
2024版史上最强Kettle培训教程资料
03
数据加载
使用Kettle的输出组件，如“文本文件输 出”、“表输出”等，将处理后的数据加载
到指定数据库或文件中。
05
02
数据抽取
使用Kettle的输入组件，如“文本文件输 入”、“表输入”等，从不同来源抽取数据。
06
04
数据转换
使用Kettle的转换组件，如“值映 射”、“计算字段”、“日期格式转 换”等，对数据进行格式转换和计算 处理。
功能
提供数据抽取、转换、加载等核心功能，支持多种数据格式和数据库类型，支 持自定义函数和插件扩展等。
02 Kettle安装与配置
系统需求与准备
操作系统
硬件要求
Kettle支持Windows、Linux和MacOS等主 流操作系统。
建议内存4GB以上，硬盘空间500GB以上， 以确保软件运行流畅。
问题1
01
无法启动Kettle软件。
解决方案
02
检查Java运行环境是否已正确安装并配置，确保Kettle的可执行
文件路径已添加到系统的环境变量中。
问题2
03
Kettle界面显示异常。
常见问题及解决方案
解决方案
调整系统的分辨率和字体大小设置，以适应Kettle软件的界面显示 要求。
问题3
无法连接数据库。
主界面布局及功能
01
02
03
04
主界面概览
Kettle主界面包括菜单栏、工 具栏、转换/作业设计区、组件
树、属性设置区等部分。
转换/作业设计区
用于可视化设计ETL转换流程 和作业调度流程，支持拖拽组
件并进行连线。
组件树
展示当前转换/作业中使用的所 有组件，方便用户快速定位和
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控制流参数：当前控制流中使用的参数（有效范围当前控制流下关联的所有流程） 数据流参数：当前数据流中使用的参数（有效范围当前数据流） 输入适配器通配参数：当前适配器提取时使用到的通配参数（有效范围当前提取流程）
注：通配公式不要与别的参数同名；其他参数可以同名，取值按照 就近原则。
控制流
• 控制流定义
久其ETL数据集成工具-基础知识
什么是ETL？
• ETL概念
• Extraction-Transformation-Loading的首字母 • 数据抽取、转换和加载 • 负责将分布的、异构数据源中的数据抽取到临时中间层后进行清洗、
转换、集成，最后加载到目标数据源中；成为联机分析处理、数据挖 掘的基础
决策分析数据仓库
动因和成本池
数据提取 ABM数据库
ETL
定制数据接口
分散数据采集
非财务核算系统
人力资源、工程项目、CRM、计费、 客服、结算、作业成本
离散数据
行业标准、宏观经济数据 、竞争情报
跨放火墙数据提取
跨防火墙数据提取 – 配置简单，代理透明化 – 性能优化，执行效率高 – 加密传输，数据安全
控制台视图：用于显示流程（控制流或数据流）在本地执行时的 输出信息。使用本地的流程执行引擎，流程开发人员可以在本地 试运行设计好的流程，这时引擎输出的信息将原封不动地输出到 控制台上。
久其ETL基本概念——方案 ETL方案
一个数据处理的解决方案。
ETL方案
久其ETL基本概念——数据连接
• 数据连接
数据预警 智能分析报告
主题导航树
Power Show
ABM客户端功能 分摊模型管理 结果查询
分摊计算
成本报表
浏览器
ABM分摊 客户端
多维查询 成本查询
数据 存储层
成本分摊 数据发布
BI建模平台
元数据库
部署
数据 整合层
财务数据引擎(FDE)
企业核心 业务数据层
财务核算系统
SAP、U8/NC、K3/EAS、 Oracle ERP、浪潮ERP、M8
– 对数据存储位置的抽象描述
– 用于定义数据来源和数据目标
• 数据连接的类型
– 关系数据库
• Oracle、SQL Server • Sybase、DB2、MySQL等
– 文本文件
– 特殊格式文件
• Excel等
– FTP服务
– 专用系统
• CI、DNA • 久其BI、EFDC等
– 邮件服务
– ……
• 控制流：将ETL数据处理过程分解为多个独立的执行过程，对 这些过程进行调度和管理，并处理过程间的依赖和先后关系， 是一个简化的工作流模型。
• 任务：控制流构成的基本单位，是一个可以独立执行的数据 提取过程，能够完成数据的整理、准备、提取等操作。
• 数据流任务：ETL的核心，用于实现数据的提取、清洗、转换和加载； • SQL任务：执行预处理的SQL脚本； • 邮件任务：用于发送邮件通知； • 迭代任务：对控制流进行迭代执行操作； • 文件任务：对文件进行多种类型的操作； • 控制流任务：嵌套控制流，用于控制流之间的调度先后管理； • 数据校验任务：验证来源数据的正确性，保证数据质量； • EFDC任务：支持久其EFDC产品线，提供EFDC的整合能力； • 其它任务。
两种登录模式
服务器模式 主要用于正式ETL方案制作， 支持多人共同开发ETL方案， 支持计划任务、调度方案来自 动调度流程执行。
本地模式 主要用于ETL工具的学习
以及一次性方案的制作，只能 一个单独使用，不支持计划任 务、调度方案。
8
ETL的构成
• ETL的构成
– 方案、数据连接、公共参数、控制流、调理服务器
数据目标1
网络2 数据目标2
ETL服务器
路由器
防火墙
（http:80)
路由器
第三方接口调用
通用的WebService调用接口 与第三方业务系统无缝集成
CI
RO
……
第三方应用系统
调用
控制流
调用
数据流
调用 WebService服务
目标 数据库
源数据库
ETL服务搭建的软硬件要求
服务器端：
操作系统 中间件 数据库
JDK 浏览器
客户端：
操作系统 JDK
Windows、Unix、Linux Tomcat、Weblogic、WebSphere等 ORACLE、SQLSERVER、MySql等
JDK1.6以上版本 IE6.0以上版本
Windows JDK1.6以上版本
7
ETL客户端两钟模式
• 控制流的构成
– 任务、转移
• 数据流的构成
– 适配器、路径
ETL方案 数据连接 公共参数 控制流
调度方案
任务 转移
数据流任务
数据流
适配器 输入 输出 转换
路径
9
ETL客户端视图
部分透视图介绍
大纲视图：用于显示控制流的结构 。
ETL编辑器：是建模客户端的核心部件，包含了两个编辑器：控 制流编辑器和数据流编辑器。
工具箱视图：包括控制流的工具箱和数据流的工具箱，主要用 于各种任务和适配器的添加及任务转移和适配器的路径设计。
属性视图：属性视图用于查看和修改编辑器中当前选中对象的属 性，这些对象包括控制流、任务、转移、数据流适配和数据路径
问题视图：用于显示在控制流验证过程发现的问题。问题分为错 误和警告两个级别，在配置控制流验证时将检查中每个任务和适 配器的设置和流程的整体结构，如果发现存在问题，将显示在这 些问题记录下来显示在问题视图中 。
13
参数
方案参数
数据流参数
2020/8/10
控制流参数
参数
参数
ETL中的变量，可以在ETL控制流和数据流之间进行传递。
参数的三种类型
系统参数：启动ETL服务时加载的参数，修改系统参数之后必须重启服务 才能生效。（有效范围整个服务中的所有流程）
方案参数：当前方案中可以使用的参数变量。（有效范围整个方案下的 所有流程）
ERP 人力资源系统
离散数据
ETL过程
抽取 转换 加载
目标数据源
ETL中的概念
数据迁移
将数据从一个或者多个源，通过ETL工具迁移到目标库中，数据迁移 是将数据从原数据源向目标数据源转化的过程。
数据清洗( Data Cleaning)
• 对目标系统无用的或者不符合数据格式规范的数据称之为脏数据。 • 清洗的过程就是清除脏数据的过程。数据清洗是一个减少错误和不一致性、
解决对象识别的过程。
财务核算系统
目标数据源
非财务核算系统 离散数据
久其BI产品中所处位置
应用发布层
久其信息门户
业务 模型层
财务 KPI分析
整体情况 分析
量收、资本性 支出
成本 分析
预算 分析
收入结构 分析
综合 分析
成本交叉 分摊查询
展现 工具层
BI Web端功能
即席查询
预定义报表
数字仪表盘 OLAP多维查询