目錄

一、什么是ETL？

二、ETL &?ELT

三、常用的ETL工具

3.1 sqoop

3.2 DataX

3.3?Kettle

3.4?canal

3.5 StreamSets

四、ETL加載策略

4.1 增量

4.2 全量

4.3 流式

小編有話

---

一、什么是ETL？

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)過抽取（extract）、轉(zhuǎn)換（transform）、加載（load）至目的端的過程，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的生命線。

? ? ? ?抽取（Extract）主要是針對(duì)各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)及不同服務(wù)器的分散數(shù)據(jù)，充分理解數(shù)據(jù)定義后，規(guī)劃需要的數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)定義，制定可操作的數(shù)據(jù)源，制定增量抽取和緩慢漸變的規(guī)則。

? ? ? ?轉(zhuǎn)換（transform）主要是針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立的模型，通過一系列的轉(zhuǎn)換來實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)模型到分析模型，通過ETL工具可視化拖拽操作可以直接使用標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)置代碼片段功能、自定義腳本、函數(shù)、存儲(chǔ)過程以及其他的擴(kuò)展方式，實(shí)現(xiàn)了各種復(fù)雜的轉(zhuǎn)換，并且支持自動(dòng)分析日志，清楚的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的狀態(tài)并優(yōu)化分析模型。

裝載（Load）主要是將經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)裝載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里面，可以通過直連數(shù)據(jù)庫(kù)的方式來進(jìn)行數(shù)據(jù)裝載，可以充分體現(xiàn)高效性。在應(yīng)用的時(shí)候可以隨時(shí)調(diào)整數(shù)據(jù)抽取工作的運(yùn)行方式，可以靈活的集成到其他管理系統(tǒng)中。

二、ETL &?ELT

伴隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展（傳送門：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的八個(gè)發(fā)展階段），數(shù)據(jù)量從小到大，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性從T+1到準(zhǔn)實(shí)時(shí)、實(shí)時(shí)，ETL也在不斷演進(jìn)。

在傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)中，數(shù)據(jù)量小，計(jì)算邏輯相對(duì)簡(jiǎn)單，我們可以直接用ETL工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（T），轉(zhuǎn)換之后再加載到目標(biāo)庫(kù)，即（Extract-Transform-Load）。但在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)量越大越大，計(jì)算邏輯愈發(fā)復(fù)雜，數(shù)據(jù)清洗需放在運(yùn)算能力更強(qiáng)的分布式計(jì)算引擎中完成，ETL也就變成了ELT（Extract-Load-Transform）。

即：Extract-Transform-Load? >>? Extract-Load-Transform

通常我們所說的ETL，已經(jīng)泛指數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)清洗全過程，而不僅限于數(shù)據(jù)的抽取-轉(zhuǎn)換-加載。

三、常用的ETL工具

下面小編將介紹幾類ETL工具（sqoop，DataX，Kettle，canal，StreamSets）。

3.1 sqoop

• 是Apache開源的一款在Hadoop和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器之間傳輸數(shù)據(jù)的工具。
• 可以將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL ,Oracle等）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。
• sqoop命令的本質(zhì)是轉(zhuǎn)化為MapReduce程序。
• sqoop分為導(dǎo)入（import）和導(dǎo)出（export），
• 策略分為table和query
• 模式分為增量和全量。

3.2 DataX

• DataX 是阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)被廣泛使用的離線數(shù)據(jù)同步工具/平臺(tái)
• 實(shí)現(xiàn)包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間高效的數(shù)據(jù)同步功能。

3.3?Kettle

• 一款國(guó)外免費(fèi)開源的、可視化的、功能強(qiáng)大的ETL工具，純java編寫，可以在Windows、Linux、Unix上運(yùn)行，數(shù)據(jù)抽取高效穩(wěn)定。

3.4?canal

• canal是阿里巴巴旗下的一款開源項(xiàng)目，純Java開發(fā)。基于數(shù)據(jù)庫(kù)增量日志解析，提供增量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)訂閱和消費(fèi)，目前主要支持了MySQL，也支持mariaDB。

3.5 StreamSets

• 是大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集ETL工具，可以實(shí)現(xiàn)不寫一行代碼完成數(shù)據(jù)的采集和流轉(zhuǎn)。通過拖拽式的可視化界面，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管道(Pipelines)的設(shè)計(jì)和定時(shí)任務(wù)調(diào)度。
• 創(chuàng)建一個(gè)Pipelines管道需要配置數(shù)據(jù)源(Origins)、操作(Processors)、目的地(Destinations)三部分。

四、ETL加載策略

4.1 增量

• 有些表巨大，我們需要選擇增量策略，新增delta數(shù)據(jù)需要和存量數(shù)據(jù)merge合并。
• 兩種方法：
  • merge（一）

• merge（二）
  • 只有新增(full join。能拿更新表就拿更新表)

?

• 新增+刪除
  • history-table Left join delet-table where delect-table.value is null == 表a
  • 表a full join update-table (能拿update就拿update)

4.2 全量

每天一個(gè)全量表，也可一個(gè)hive天分區(qū)一個(gè)全量。

4.3 流式

使用kafka，消費(fèi)mysql binlog日志到目標(biāo)庫(kù)，源表和目標(biāo)庫(kù)是1：1的鏡像。

小編有話

無(wú)論是全量還是增量的方式，都會(huì)浪費(fèi)多余的存儲(chǔ)或通過計(jì)算去重，得到最新的全量數(shù)據(jù)。為解決這一問題，墻裂建議kafka的數(shù)據(jù)同步方案，源表變化一條，目標(biāo)表消費(fèi)一條，目標(biāo)表數(shù)據(jù)始終是一份最新全量數(shù)據(jù)，且為實(shí)時(shí)同步的。?

ps.極端情況下可能會(huì)丟數(shù)，需要寫幾個(gè)監(jiān)控監(jiān)本（詳見數(shù)據(jù)質(zhì)量篇）和補(bǔ)數(shù)腳本即可~

?

數(shù)倉(cāng)系列傳送門：https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_8871528.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一篇文章搞懂数据仓库：常用ETL工具、方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。