informatica与datastage对比
Informatica
VS
IBM-DataStage
化和扩展上，均有一定的限制。
项目实施的支
持➢Informatica结合15多年的数据集成领域的经验，
总结出一套针对Informatica产品实施数据仓库、
数据管理等项目的最佳方法论Velocity 2008。
该
成熟的开发方法论，是指导客户实现快速、高质
量项目实施的最佳武器。
➢现在全国拥有众多的名高级技术专家与顾问，与
国内如大唐，联创、神州数码、东软，中软等多
家知名集成商成立战略合作伙伴，Informatica产
品开发人员全国上千人规模。
➢Informatica支持服务中心是有非常熟练的技术支
持工程师充当的，这些工程师具备你需要的、成
功的专家知识。
在中国有专门的售后服务工程
师。
➢无专业/成熟，基于产品的项目最佳
开发方法论
➢很难找到熟悉类Basic开发语言的
Datastage开发工程师
➢IBM是以服务为主的公司，如果客
户采用了其DataStage产品，将要
支付大笔的IBM咨询服务费。
产品安装完全图形化安装，无需额外安装平台软件，且不需修
改系统内核参数
➢需耗用时间安装和准备C编译环
境，不同平台软件安装的C编译器
也不尽相同
➢需修改系统内核参数，对其他应用
影响较大，有潜在的危险。
产品升级➢平滑升级，完全图形化，不需修改已设计完作业。
➢主要是升级资料库，工作量很小。
➢需重新编译已有作业
➢大版本之间以及跨平台的升级，很
多作业需重新编写/编译代码，重复
操作和维护工作量大。
产品移植➢PowerCenter支持逻辑和物理设计分离的开发模
式，有一个Mapping（逻辑的）和Session（物理
的或者可运行）的概念，Mapping是逻辑上的ETL
规则，而Session才是真正可以实例化运行的任
务。
➢可以跨平台、跨不同数据库进行作业的单个、整
体移植。
不需改变作业设计等，原有的任务可以
直接在新环境下运行，并且只要更改Session的
数据库联接串，则使用原有的Session任务访问
不同的数据库类型数据，大大简化项目移植的工
作。
➢如果数据源，目标类型变化了，得
修改以前所有的Job。
➢必须在新平台上编译所有作业，此
移植的工作量较大。
元数据开放性➢元数据资料库可基于所有主流系统平台的关系➢DataStage的元数据DB是基于。
超详细的六款主流ETL工具介绍及功能对比
超详细的六款主流ETL⼯具介绍及功能对⽐概述ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或⾏业应⽤来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握⼀种etl⼯具的使⽤，必不可少。
最近⽤kettle做数据处理⽐较多，所以也就介绍下这⽅⾯内容，这⾥先对⽐下⼏款主流的ETL⼯具。
1、DataPipelineData Pipeline是⼀家为企业⽤户提供数据基础架构服务的科技公司，DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多⽅⾯特性，以保证数据质量的完整性、⼀致性、准确性及唯⼀性，彻底解决数据孤岛和数据定义进化的问题。
2、KettleKettle是⼀款国外开源的ETL⼯具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运⾏，数据抽取⾼效稳定。
Kettle 中⽂名称叫⽔壶，该项⽬的主程序员MATT 希望把各种数据放到⼀个壶⾥，然后以⼀种指定的格式流出。
Kettle家族⽬前包括4个产品：Spoon、Pan、CHEF、Kitchen。
SPOON 允许你通过图形界⾯来设计ETL转换过程（Transformation）。
PAN 允许你批量运⾏由Spoon设计的ETL转换 (例如使⽤⼀个时间调度器)。
Pan是⼀个后台执⾏的程序，没有图形界⾯。
CHEF 允许你创建任务（Job）。
任务通过允许每个转换，任务，脚本等等，更有利于⾃动化更新数据仓库的复杂⼯作。
任务通过允许每个转换，任务，脚本等等。
任务将会被检查，看看是否正确地运⾏了。
KITCHEN 允许你批量使⽤由Chef设计的任务 (例如使⽤⼀个时间调度器)。
KITCHEN也是⼀个后台运⾏的程序。
3、TalendTalend，是⼀家专业的开源集成软件公司，为企业提供开源的中间件解决⽅案，从⽽让企业能够在他们的应⽤，系统以及数据库中赢取更⼤的价值。
在传统软件公司提供封闭、私有的解决⽅案的领域Talend系列软件以开源的形式进⾏开发。
Datastage学习总结[范文大全]
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Datastage学习总结[范文大全]第一篇：Datastage学习总结Datastage学习总结 Datastage介绍1.1 产品概述DataStage企业版是Ascential Software公司所有企业整合系列产品中关键产品。
企业版支持大容量数据的收集、整合和转换，数据从简单结构到很复杂的结构。
基于高可扩展性的软件架购，企业版使得企业能够通过高性能来解决大部分业务问题，并行处理大容量数据。
强大的企业元数据管理能力使得可以在数据整合生命周期中在所有工具中共享和使用工具。
DataStage企业版发布了四个核心功能来成功实施企业数据整合：1)先进的开发和简单化的维护； 2)企业级别的开发、监测和管理；3)在吞吐量和性能方面提供了无限制的高扩展的体系架构；4)端对端的企业级元数据管理。
DataStage企业版提供了全面的功能去最优化用户在建立、升级和管理数据整合架构时的速度、灵活性和效率。
DataStage企业版增强的功能减少了学习的周期、简单化了管理和优化了开发资源的使用，减少了数据整合应用的开发和维护周期。
结果，DataStage企业版使得企业能够花更少的时间开发他们的整合应用，更多的时间是不断的从中受益。
1.2 基础架构1.3 客户档介绍用户通过各个客户端工具访问DataStage企业版的开发、配置和维护功能。
这些工具包括：Designer：用来建立和编辑DataStage作业和表的定义。
Designer中的“Job Sequencer”控制作业的执行，其他作业成功完成（或失败，等）的条件。
Administrator：用来执行管理任务，如建立DataStage用户、建立和删除工程并且建立清洗标准。
Manager：用来编辑管理用户工程的DataStage资料库。
Director：用来验证、时序安排、运行和监测企业版作业。
日常操作2.1 登录客户端2.1.1 登录Datastage Administrator 客户机点击图标选择需要登录的服务器，输入用户名，密码登录进去后点击项目，可进行项目增加，删除，设置项目属性2.1.2 登录DatastageDesigner客户机点击图标选择需要登录的域，输入用户名，密码，选择需要登录的项目登录成功：2.1.3 登录DatastageDirector客户机点击图标选择需要登录的域，输入用户名，密码，选择需要登录的项目登录成功：2.2 启停服务端以dsadm用户进入，执行以下命令：1)Server启动命令：$HOMEDIR/uv–admin-start 注意：启动前,需要查看端口是否被释放,通过‘netsta t–afinet |grep ds’查看，如果有连接，则需要等待操作系统自动释放后在启动服务。
数据管理软件有哪些
数据管理软件有哪些数据管理软件是为管理和处理大量数据而设计的软件，可以帮助用户存储、组织、检索、分析和保护数据。
以下是几种常见的数据管理软件。
1. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是一种用于管理数据库的软件。
它可以帮助用户创建、删除、修改和查询数据库中的数据。
常见的数据库管理系统有Oracle、MySQL和SQL Server等。
2. 数据仓库软件：数据仓库软件用于存储和分析大量的历史数据。
它可以将来自不同数据源的数据整合在一起，提供一致和可靠的数据，以支持决策分析。
常见的数据仓库软件有Teradata和IBM InfoSphere等。
3. 文件管理软件：文件管理软件用于管理和组织计算机上的文件和文件夹。
它可以提供搜索、排序、筛选和备份文件的功能，以方便用户管理文件和文件夹。
常见的文件管理软件有Windows资源管理器和Mac的Finder等。
4. 数据备份和恢复软件：数据备份和恢复软件用于创建数据的副本并在需要时进行恢复。
它可以帮助用户保护数据免受丢失、损坏或不可访问的风险。
常见的数据备份和恢复软件有Acronis True Image和Symantec Backup Exec等。
5. 数据虚拟化软件：数据虚拟化软件用于将分散的数据源整合为一个统一的视图。
它可以帮助用户在不移动或复制数据的情况下访问和查询数据。
常见的数据虚拟化软件有Denodo和Informatica等。
6. 数据质量管理软件：数据质量管理软件用于管理和维护数据的质量。
它可以帮助用户检测和修复数据中的错误、不一致和重复，以提供高质量的数据。
常见的数据质量管理软件有Informatica Data Quality和SAS Data Quality等。
7. 数据整合软件：数据整合软件用于整合来自不同数据源的数据。
它可以帮助用户将数据转换为统一的格式，以支持数据分析和报告。
常见的数据整合软件有IBM InfoSphere DataStage和Informatica PowerCenter等。
DATASTAGE----DATASTAGE经验积累
DATASTAGE——一DATASTAGE经验积累一、JOB的分类与作用1、Server JOB:最为常用的Job类型，Job可以组合使用，Server Job是Job的最小单位。
原文档：If you have the Web Services pack installed an additional check box, Web Service Enabled, appears. Select it to indicate the job can be made available as a web service.2、Parallel JOB:3、Mainframe JOB:运行于大型机的JOB。
4、JOB Sequences:Job Sequence主要用于Job间的协作工作控制，如各Job的实行流程，出错处理，文件监控等。
二、jobstatus的用法jobstatus-jobstatus waits for the job to complete, then returns an exit code derived from the job status.命令格式为：dsjob –run[ –mode [ NORMAL | RESET | VALIDATE ] ][ –param name=value ][ –warn n ][ –rows n ][ –wait ][ –stop ][ –jobstatus][–userstatus][-local]project job三、判断NULL值 实例STAGE ：JOIN STAGE设置：LEFT JOIN左输入语句：SELECT * FROM PMP_Insured_Amount右输入语句：SELECT COL_ID,TAB_NAME,WORK_DATE,REF_COLUMN1 AS UNIQUE_ID_IN_SRC_SYS,REF_COLUMN2,ROW_ID,HASHCODE AS B_HASHCODE,ANCHOR_ID,PARTITION_KEY,IS_DUPLICATED,'A' AS MARK --用以判断结果集右边是否为空FROM ETL_FOR_INC_TMP2SQL语句：SELECT A.*,B.*FROM PMP_Insured_Amount ALEFT JOIN ETL_FRO_INC_TMP2 BON A.UNIQUE_ID_IN_SRC_SYS = B.UNIQUE_ID_IN_SRC_SYS 功能：判断来自A表的所有记录，哪些能够B表关联，哪些不能与B表关联。
DataStage
数据仓库中的数据来自于多种业务数据源，这些数据源可能来自不同的硬件平台，使用不同的操作系统，数据模型也相差很远，因而数据以不同的方式存在于数据库中。
如何获取并向数据仓库中加载这些数据量大，种类多的数据，已成为建立数据仓库所面临的一个关键问题。
针对目前系统的数据来源复杂，而且分析应用尚未成型的现状，强烈推荐使用专业的数据抽取、转换和装载工具--DataStage数据仓库：Data Warehouse,简写DW或DWH.是决策支持系统和联机分析数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定、和时变性。
数据源：整个系统的数据源泉，数据仓库的基础。
数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库数据库:是整个数据仓库的核心，是数据存放的地方和提供对数据检索的支持。
6101,7111,7115,4111,5107,3141DataStage是IBM开发的，是一套专门针对多种操作数据源的数据抽取，转换，和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据仓库目标数据源的集成工具。
3 安装于初始化？reject 方式是什么？Continue,Output,Fail(后面有)Inputs、Outputs Stage 怎么添加自动化数据库连接Sequential File 中的View Data？View Data 不了?参数配置Save，Load分别什么作用，区别？Table 的格指什么？？Lookup Stage???，怎么匹配？？？？？？？Modify Stage怎么修改的表结构？2012-4-26Administrator的使用，如建立清洗标准？ViewData中value值是从数据库查询出来？DB2 Stage中#$SRC_INSTANCE#,#是临时表？什么意思？TestDemo is being accessed by another user?锁表已解决（有文档）：两种方式Copy Stage的作用？仅仅是交换字段输出怎么保存文件？自动保存2012-4-27DataStage Director中：Permission denied ?将多个字段相同的数据文件合并为一个单独的文件输出 ???输入的相同的字段合并输出到一个字段 ???2012-4-28Transformer 字段的转换是将字段名和数据类型都转换？？？？？Administrator：用来执行管理任务，如建立DataStage用户，建立和删除工程并且建立清洗标准。
Informatica
Informatica大数据带来大机遇我们正处于一个数据爆炸性增长的时代。
根据IDC的预测，从2009年到2020年，数据总量将增长44倍，达到35ZB(Zettabyte)。
其中，80%的数据都是非结构化数据。
这些庞大的数据信息考验着企业对大数据的处理能力。
事实上，不少企业已经感受到失控的数据增长对绩效造成的冲击。
比如，越来越多的机构为了应对大数据现象，开始部署更加先进的大规模并行处理（MPP）数据库、Hadoop 分布式文件系统、MapReduce 算法、云计算及存档存储设施。
“对各个组织来说，让业务部门能够访问所有数据，以便将其应用于整个大数据基础设施极为重要。
而数据集成让组织机构能够利用大数据的最大优势，将传统的交易数据与全新的交互数据组合起来，从而获得在其他情况下无法达成的洞察力和价值。
”Informatica企业数据集成产品管理总监郑玮告诉记者。
“比如，可以通过社交媒体了解客户的喜恶，以此充实客户资料来提高目标行销效率。
没有数据集成，大数据就仅仅是许多海量数据孤岛。
”郑玮指出，Informatica在2011年6月推出的Informatica 9.1 for Big Data，就是专门针对大数据分析而创建的统一数据集成平台。
“Informatica 9.1 for Big Data平台的开发目标非常明确，就是将海量数据带来的挑战转化为重大机遇。
”郑玮说，该平台提供了3个方面的创新功能：在与大交易数据的连接方面，其提供的全新关系/数据仓库设备包括将该连接扩展到专为大数据定制的解决方案；与大交互数据的连接方面，借助其提供的与新型社交媒体的连接器，用户能够访问Facebook、Twitter等新数据源；在海量数据处理方面，该平台可让IT 部门将来自任何来源的数据输入Hadoop，同时从Hadoop 中抽取数据发送给任何目标。
此外，该连接还允许对Hadoop中的数据应用Informatica 数据质量、数量探查和其他技术。
第4章数据采集与清洗习题答案
第4章数据采集与清洗习题答案1）请阐述数据采集有哪些方法？（1）系统日志采集许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统。
因此日志采集系统的主要工作就是收集业务日志数据供离线和在线的分析系统使用。
这种大数据采集方式可以高效地收集、聚合和移动大量的日志数据，并且能提供可靠的容错性能。
高可用性、高可靠性和可扩展性是日志采集系统的基本特征。
目前常用的开源日志采集平台包含有：Apache Flume、Fluentd、Logstash、Chukwa、Scribe以及Splunk Forwarder等。
这些采集平台大部分采用的是分布式架构，以满足大规模日志采集的需要。
具体的日志采集平台在下一节会介绍。
（2）网络数据采集网络数据采集是指利用互联网搜索引擎技术实现有针对性、行业性、精准性的数据抓取，并按照一定规则和筛选标准进行数据归类，并形成数据库文件的一个过程。
目前网络数据采集采用的技术基本上是利用垂直搜索引擎技术的网络蜘蛛（或数据采集机器人）、分词系统、任务与索引系统等技术进行综合运用而完成，并且随着互联网技术的发展和网络海量信息的增长，对信息的获取与分拣会成为一种越来越大的需求。
目前常用的网页爬虫系统有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等框架。
由于采用多个系统并行抓取数据，这种方式能充分利用机器的计算资源和存储能力，大大提高系统抓取数据的能力，同时大大降低了开发人员的开发速率，使得开发人员可以很快的完成一个数据系统的开发。
（3）数据库采集数据库采集是将实时产生的数据以记录的形式直接写入到企业的数据库中，然后使用特定的数据处理系统进行进一步分析。
目前比较常见的数据库采集主要有MySQL、Oracle、Redis、Bennyunn以及MongoDB等。
这种方法通常在采集端部署大量数据库，并对如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片进行深入的思考和设计。
数据仓库中ETL工具的选型与使用
数据仓库中ETL工具的选型与使用随着企业信息化的深入发展，数据仓库在企业的日常运营中扮演着越来越重要的角色。
而在数据仓库建设中，ETL工具起着至关重要的作用。
本文将结合笔者多年的从业经验，深入探讨数据仓库中ETL工具的选型与使用，旨在为读者提供一些有用的参考。
一、ETL工具的概述首先，我们来了解一下ETL工具的概念。
ETL工具是指一类用于将不同来源的数据进行抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）等操作的软件。
在数据仓库中，ETL工具类似于“数据加工车间”，可以完成数据的清洗、整合、转换等多种工作。
目前市面上比较流行的ETL工具有很多，例如IBM DataStage、Informatica PowerCenter、Oracle Data Integrator等。
每个ETL工具都有其独特的特点及适用场景，选择一款合适的ETL工具非常关键。
二、ETL工具的选型在ETL工具的选型中，需要考虑以下几个方面：1. 企业规模及需求企业规模及需求是选择ETL工具的首要考虑因素。
对于规模较小的企业，可以选择一些开源的ETL工具，如Kettle和Talend Open Studio。
这些工具具有操作简便、易于掌握、可扩展性强等优点，适合小型企业以及需要快速实现数据仓库的项目。
而若企业具有大规模的数据仓库及数据流转需求，可以考虑一些成熟的商业ETL工具，如IBM DataStage、Informatica PowerCenter、Oracle Data Integrator等。
这些工具具有高度可靠性、高性能、强大的数据处理能力等优点，可以满足企业不断发展的需求。
2. 数据量及复杂度数据量及复杂度也是选择ETL工具的一个重要考虑因素。
对于数据量较小、简单的企业，可以选择一些基础的ETL工具，如Microsoft SQL Server Integration Services等。
这些工具主要用于数据提取、转换、加载等基础操作，适合数据量较小及较为简单的企业。
Informatica Data Quality 和Data Integration
Informatica 的数据质量功能允许企业分析、标准化、验证、更正、扩充和监控任 何数据源。这样做可最大限度地提高企业最为重要信息资产的完整性和价值，并可 为用户提供准确的、与业务相关的信息。借助 Informatica 的数据集成功能，根据全面 的访问、连接性、元数据管理、并行能力和 Informatica 产品套件提供的线性扩展，可 在整个企业内部署此数据质量功能。总之，它们可提供满足企业数据质量要求所必 需的基础结构和处理能力。
Informatica 的企业数据质量管理
Informatica 提供了企业数据集成和 数据质量平台，允许您的企业实施全面 的完全生命周期的数据集成，以同时解 决上游和下游的数据质量问题。此企业 平台包括领先的探查、质量和集成产品 ： Informatica PowerExchange® Informatica Data Explorer/Pro ler 、Informatica Data QualityTM 和 Informatica PowerCenter®。
据源，数据质量流程的下一阶段将使用 探查结果设计和自动化数据清洗策略， 此举旨在改进、扩充和监控基于业务规 则和参考数据的内容。Informatica 的数 据集成和数据质量解决方案，使业务和 IT 能够有效合作，以实现企业数据资产 的真正价值。企业可获得时刻决策、跨 业务单位的可见性、关键任务的运营同 步以及合规透明性的诸多优势。
Informatica 数据质量和数据集成 平台
具有市场所望尘莫及的最为独特的 数据质量控制能力。包括 ：
● 访问和为所有系统、应用程序或数据 库提供数据的能力 ；
● 持续保证处理大量数据质量任务所需 的性能、扩展性、高可用性和容错；
● 适合元数据分析和重复使用的共享元 数据环境。
etl工具的使用方法(一)
ETL工具的使用方法ETL（Extract, Transform, Load）工具是在数据仓库中广泛使用的一种工具，它能够从各种数据源中提取数据并将这些数据转换成可用的格式，最后加载到数据仓库中。
下面将详细介绍ETL工具的使用方法。
1. 选择合适的ETL工具在使用ETL工具之前，首先需要选择一款合适的工具。
常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage、Microsoft SQL Server Integration Services（SSIS）等。
每款工具都有自己的特点和适用场景，需要根据具体的需求来选择合适的工具。
2. 设计数据抽取策略在使用ETL工具时，首先需要设计数据抽取策略。
这包括确定数据源、抽取的时间范围、抽取的数据量等。
根据具体的需求和业务场景，可以采用全量抽取或增量抽取的方式。
3. 配置数据连接使用ETL工具需要连接数据源和目标数据库。
在配置数据连接时，需要提供数据源的连接信息，包括数据库类型、主机地址、端口号、用户名、密码等。
同时，还需要配置目标数据库的连接信息。
4. 编写数据转换逻辑数据抽取后，需要进行数据转换。
这包括数据清洗、数据过滤、数据合并、数据格式转换等操作。
在ETL工具中，可以通过可视化的方式来设计数据转换逻辑，也可以使用SQL或脚本语言来编写复杂的转换逻辑。
5. 设计数据加载策略在数据转换完成后，需要设计数据加载策略。
这包括确定数据加载的方式，是全量加载还是增量加载，以及如何处理目标数据库中已有的数据等。
6. 调度任务配置ETL工具的调度任务，可以实现自动化的数据抽取、转换和加载过程。
这包括设置定时任务、监控任务执行情况、处理异常情况等。
7. 监控和优化在ETL工具的使用过程中，需要不断监控任务的执行情况，并对任务进行优化。
这包括优化数据抽取的性能、避免数据丢失或重复加载、优化数据转换和加载的性能等。