ETL客户化过程[归纳].pdf
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ETL(Extract, Transform, Load)是数据仓库和大数据处理中的关键步骤,它涉及从不同源系统中提取数据,经过转换以满足特定业务需求,然后加载到目标系统中。在这个客户化过程中,我们关注的是如何根据客户的特定需求来定制ETL流程。 1. **设计目标表结构** - **集结表结构设计**:在设计ETL过程时,首先要考虑的是目标系统的表结构。集结表结构是指将多个源系统的表合并成一个或几个大型的、统一的表,以优化查询性能和数据整合。这通常涉及到对源系统数据模型的理解,以及对目标系统数据模型的规划。 - **目标表结构设计**:这个阶段需要根据业务需求确定表的字段、数据类型、主键、外键等,确保目标表能准确反映业务逻辑并支持高效的数据操作。 2. **创建Informatica仓库文件夹** Informatica是一个流行的ETL工具,创建仓库文件夹是建立项目结构的第一步,它用于组织和管理不同的对象,如连接器、映射、工作流等,便于团队协作和版本控制。 3. **SDE(Source Definition Extract)过程实现** - **引入表结构**:此阶段是从源系统中获取表结构信息,可以是通过数据库元数据或者直接从数据库中读取,为后续的ETL流程提供源数据定义。 - **数据的抽取**:SDE阶段负责从源系统中抽取原始数据,这可能涉及SQL查询、API调用等多种方式,确保数据的完整性和一致性。 4. **SIL(Source Interface Loader)过程实现** - **引入表结构**:类似于SDE,SIL也需要识别和导入目标表结构,以确保数据加载的准确性。 - **数据的转换和加载**:在这一阶段,数据会经过一系列的清洗、验证、转换操作,如去除重复值、格式转换、计算新字段等,然后被加载到目标表中。这是ETL的核心部分,直接影响到数据质量。 5. **制定Workflow** - **创建Task**:Workflow是Informatica中的工作流概念,Task则是工作流中的子任务。创建Task是为了定义具体的数据处理步骤,如数据抽取、转换、加载等。 - **创建Workflow**:将多个Task组合成一个整体的工作流,按照预设的顺序执行,以完成整个ETL流程。Workflow的调度和监控也是在此阶段设置。 6. **DAC(Data Audit and Control)配置及制定任务计划** - DAC配置是为确保数据质量和合规性,包括设置数据验证规则、监控性能指标和设置异常处理策略。 - 制定任务计划则是设置ETL工作流的执行时间,这可以是定时任务,也可以根据其他事件触发。 7. **总结** ETL客户化过程是一个复杂且细致的过程,需要充分理解客户需求,设计合理的数据模型,选择合适的ETL工具和策略,以及确保数据质量。通过以上步骤,可以构建出符合客户业务需求的定制化ETL流程,从而有效地管理和利用数据资源。
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