大数据ETL技术方案详解

"该文档是关于大数据ETL技术的详细方案，共110页，涵盖了ETL的基本概念、常用工具、具体操作步骤、不同场景的应用以及常见问题解答。" ETL（Extract, Transform, Load）是大数据处理的核心环节，用于从不同的数据源抽取数据，经过清洗、转换后，加载到目标数据存储中。本方案首先介绍了ETL的基本概念，包括其直接通过JDBC连接源和目标数据的优势，如数据不落地、逐条数据验证与清理，以及增量抽取的条件。 文档详述了多种ETL工具的使用方法： 1. Kettle：Kettle是一个开源的数据集成工具，支持多种数据源的连接，包括介绍、配置数据源等步骤。 2. Sqoop：Sqoop是一个用于在Hadoop和传统关系型数据库之间传输数据的工具，本方案中提到无需安装ORC客户端即可使用。 3. OratoMPP：主要用于从Oracle数据库导出数据到文件，包括工具简介、客户端安装及使用教程。 4. 数据库自带工具：如SQL Server Management Studio、MySQL和PostgreSQL的数据导出功能，提供了详细的操作指南。 接着，文档阐述了数据加载的不同方法，包括将文件加载到MPP、HDFS和Hive中，针对这些操作提供了具体的步骤指导。 在场景应用部分，方案分别讨论了结构化全量和增量数据导入到MPP中的多种方法，包括Kettle的各种导入策略以及MPP工具OratoMPP和dispatch的使用。此外，还详细讲解了ETL数据到Hadoop的流程，涵盖了结构化和非结构化数据的导入，以及增量数据的处理。 最后，FAQ部分提供了解决常见问题的方法，如获取MPP工具、SQL建表语句，处理Kettle错误中断、SQLServer数据导出编码问题，以及与换行符、MPP数据类型的有关问题。MPP数据类型包括数值、字符、二进制和日期时间类型，并给出它们的特性。 这份110页的大数据ETL技术方案是全面而深入的，适合于希望了解和掌握ETL工具和流程的IT从业者参考学习。