ETL数据转换方式有哪些

ETL数据转换方式有哪些

ETL(Extract, Transform, Load)是一种常用的数据处理方式,用于从源系统中提取数据,进行转换,并加载到目标系统中。

数据清洗(Data Cleaning):对原始数据进行去重、删除异常值、填充缺失值等操作,以确保数据的准确性和完整性。

数据转换(Data Transformation):将原始数据进行格式转换、重组、映射等操作,使其适应目标系统的数据结构和要求。

数据集成(Data Integration):将来自不同源系统的数据进行整合和合并,以便在目标系统中进行统一管理和分析。

**数据规约(Data Aggregation):**对大量细粒度的数据进行汇总和聚合,生成更高层次的数据摘要,以便进行汇总分析和报表生成。

数据转载(Data Loading):将经过清洗、转换和集成处理后的数据加载到目标系统中,通常包括数据库、数据仓库或数据湖等存储系统。

数据质量验证(Data Quality Validation):对转换后的数据进行检查和验证,确保数据的准确性、一致性和完整性,包括数据验证规则的定义和执行。

数据增强(Data EnriChment):通过引入外部数据源或数据服务,为原始数据添加更多的信息和属性,以提升数据的价值和可用性。

以上是常见的ETL数据转换方式,根据实际需求和业务场景,还可以结合其他数据处理技术和工具进行定制化的数据转换操作。

以下做一个案例的演示,场景如下:

将SQLServer数据库中的商品表信息,经过清洗转换后,写入到Mongon数据库,再对某商品进行一个数据过滤,最后写入到Excel表格当中。

1、创建SQLServer数据源

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填写SQLServer数据源配置,保存提交:

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2、配置离线流程

添加组件,并连接流程线:

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(库表输入)从SQLServer读取数据:

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(数据清洗转换)对SQLServer商品表数据当中为手机一号的数据进行过滤清洗:

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(Mongo输出)将清洗后的数据输出到Mongo当中:

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(数据过滤器)输出到Mongo后,再对数据流进行过滤,只保留”电脑一号”的商品信息:

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(Excel输出)将过滤后的数据写入到Excel表当中:

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运行流程:

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运行结果:

(库表输入)源表SQLServer数据预览

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(Mongo输出)目标表Mongo数据预览:

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(Excel输出)Excel表格数据预览:

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ETL数据转换方法中的数据清理、字段映射和计算技术,在ETLCloud中得到了集成和优化。ETLCloud为企业提供了一个综合解决方案,帮助企业快速、准确地处理和转换数据,实现数据驱动的决策和创新。无论是小型企业还是大型组织,ETLCloud都是实现高效数据处理的理想选择。

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