ETL 映射设计⽂档

根据引用中的信息，ETL是指Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（装载）的过程，用于将结构化数据从不同的数据库来源抽取出来，并经过转换后加载到中间表中，以便后续的知识入库。ETL映射设计文档指的是在这个过程中，针对文档的逻辑结构设计的映射方案。具体来说，如果应用数据具有类似文档的结构（即一对多关系），那么使用文档模型更合适，可以将文档的结构映射到表的关系上。然而，文档模型有一定的局限性，比如不能直接引用文档中的嵌套项。但只要文档嵌套不太深，通常不会成为问题。但是，如果应用程序确实使用了多对多关系，那么文档模型就不太适用。在这种情况下，可以通过反规范化来减少对联结的需求，但应用程序代码需要额外的工作来保持非规范化数据的一致性。总之，ETL映射设计文档需要根据实际情况选择合适的数据模型，以确保数据的准确性和一致性。

相关问题

大数据架构 ETL 设计

大数据架构中的ET（Extract, Transform, Load是指从各种不数据源中提取数据，经过一系列的数据转换和加工操作，最终加载到目标系统中。以下是一个常见的大数据架构ETL设计的步骤：

1. 数据提取（Extract）：从各种数据源中获取需要处理的数据。这些数据源可以是关系型数据库、日志文件、传感器数据等等。常见的提取方式包括基于SQL的查询、API调用、文件读取等。

2. 数据转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、规范化和转换操作，以满足目标系统的要求。数据转换过程可能包括数据清洗、格式转换、字段拆分、合并、计算衍生指标等操作。

3. 数据加载（Load）：将转换后的数据加载到目标系统中。目标系统可以是关系型数据库、数据仓库、数据湖等。加载过程可能包括数据分区、索引创建、数据校验等操作。

在设计大数据架构ETL时，需要考虑以下几个方面：

1. 数据源选择：根据业务需求选择合适的数据源，并确定提取方式和频率。

2. 数据转换规则：根据目标系统的要求，设计合适的数据转换规则。可以使用编程语言（如Python、Scala）或者ETL工具（如Apache Spark、Apache Beam）来实现数据转换逻辑。

3. 并行处理：大数据处理通常需要并行处理以提高性能和效率。可以使用分布式计算框架（如Apache Hadoop、Apache Spark）来实现并行处理。

4. 容错和恢复机制：在设计ETL过程中，要考虑如何处理数据提取、转换和加载过程中的错误和异常情况，并设计相应的容错和恢复机制。

5. 数据质量保证：在ETL过程中，需要进行数据质量检查和校验，确保数据的准确性和完整性。

以上是关于大数据架构ETL设计的一些基本概念和注意事项，希望对你有帮助！如果有更具体的问题，请随时提问。

Etl 数据与数据库字段 映射关系怎么做

ETL(Extract-Transform-Load)是一种数据仓库建设过程中常用的数据抽取、转换、加载的技术，用于将源系统的数据抽取到数据仓库中，同时进行数据清洗、转换和整合。

在ETL过程中，数据与数据库字段的映射关系是非常重要的，常用的做法是在ETL工具中进行设置。具体步骤如下：

1. 创建数据源：在ETL工具中，需要先创建数据源，指定源系统数据库的类型和连接信息。

2. 抽取数据：在ETL工具中，通过设置抽取条件和SQL语句等方式，将源系统中的数据抽取到ETL工具中。

3. 数据转换：在ETL工具中，可以使用内置的函数和操作符等方式，对抽取的数据进行清洗、转换和整合，以满足数据仓库中的数据模型要求。

4. 数据加载：在ETL工具中，需要指定目标数据库的类型和连接信息，以及数据表名和字段名等信息。根据数据与数据库字段的映射关系，将转换后的数据加载到目标数据库中。

在具体实现过程中，ETL工具的设置方式会因具体的工具而有所不同。例如，在Pentaho Data Integration中，可以通过设置数据输入步骤、转换步骤和数据输出步骤等，来实现数据与数据库字段的映射关系。同时，需要考虑数据类型转换、数据校验等问题，以保证数据的准确性和一致性。