etl项目中的mapping文档

ETL项目中的mapping文档是指将源系统中的数据映射到目标系统中的过程。这个文档描述了源系统和目标系统之间的映射规则，以及每个字段的转换和处理方式。

这个文档通常包含以下内容：

1. 源系统和目标系统的数据结构和字段定义；
2. 每个源字段映射到目标字段的规则；
3. 数据转换和清洗规则，例如数据类型转换、数据格式转换、数据合并、数据拆分等；
4. 数据过滤和筛选规则，例如只导入特定日期范围内的数据或者只导入特定类型的数据；
5. 数据映射的流程和步骤，包括数据抽取、数据转换和数据加载。

这个文档是ETL项目中非常重要的一部分，它确保了数据从源系统正确地映射到目标系统中，并保证了数据的准确性和完整性。

相关问题

hadoop在etl项目中的流程

Hadoop在ETL（Extract-Transform-Load）项目中，可以使用以下流程：

1. Extract（数据提取）：从不同的数据源中提取数据，包括关系型数据库、文本文件、日志等。

2. Transform（数据转换）：对数据进行清洗、过滤、格式化等操作，使其符合业务需求和数据仓库的要求。

3. Load（数据加载）：将经过转换后的数据加载到数据仓库中。

具体的流程如下：

1. 数据提取：使用Hadoop的MapReduce或Spark等分布式计算框架，可以对数据源进行并行处理，提高数据提取的效率和速度。

2. 数据清洗：使用Hadoop的MapReduce或Spark等分布式计算框架，对数据进行清洗，包括去重、过滤、分割等操作。

3. 数据转换：使用Hadoop的MapReduce或Spark等分布式计算框架，对数据进行转换，包括数据格式化、数据合并、数据计算等操作。

4. 数据加载：使用Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）或Hive等分布式数据存储框架，将经过转换后的数据加载到数据仓库中。

在实际的ETL项目中，需要根据具体的业务需求和数据规模，选择合适的Hadoop工具和技术，优化数据处理流程，提高数据处理的效率和质量。

ETL项目中主要做哪些事情

在ETL项目中，主要做的事情包括：提取数据（Extract）、转换数据（Transform）和加载数据（Load）。具体来说，ETL项目需要从不同的数据源中提取数据，对数据进行清洗、转换和整合，最终将数据加载到目标系统中。这个过程需要使用各种工具和技术，如数据抽取工具、数据转换脚本、数据仓库等。