数据仓库ETL:调度、设计与集成解析
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更新于2024-08-09
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"调度和支持-电感电容频率一体化简易测量仪设计"
本文涉及的知识点主要集中在数据仓库的ETL(提取、转换、加载)过程和相关的设计策略。ETL是构建数据仓库的关键组成部分,它负责从不同的源系统中抽取数据,对数据进行清洗和转换,然后将处理后的数据加载到数据仓库中。
在"调度和支持"部分,讨论了ETL执行策略的调度方面。调度不只是简单地安排作业在特定时间执行,而是涉及到更复杂的管理任务,如确定作业之间的关联和依赖关系。一个有效的调度系统需要确保ETL作业按照预定的逻辑顺序执行,同时考虑到各种可能的延迟和异常情况,以实现可靠的数据处理流程。这通常需要设计出能够适应多种场景的执行策略,比如在某个作业完成后再启动下一个作业,或者在出现错误时能够自动重试。
在《The Data Warehouse ETL Toolkit》这本书的内容摘录中,作者详细阐述了数据仓库的需求、现状和架构,以及数据流的相关概念。书中提到了:
1. 需求:数据仓库的构建始于业务需求,需要理解用户对于数据的需求,以便设计出满足这些需求的系统。
2. 架构:数据仓库的架构决定了系统的整体结构,包括数据的存储方式、处理流程和访问模式。
3. 数据仓库的任务:主要在于提供对企业数据的统一视图,支持决策制定,以及长期的数据保留。
4. ETL小组的任务:负责设计和实现ETL过程,包括数据的抽取、清洗、转换和加载。
5. ETL数据结构:讨论了是否需要集结数据、如何设计集结区,以及ETL系统中各种数据结构的规划和设计标准。
书中进一步深入探讨了数据流的各个阶段:
1. 抽取:从各种源系统中抽取数据,涉及逻辑数据映射、异构数据源的集成、从不同平台抽取数据的挑战,以及变化数据的抽取策略。
2. 清洗和规范化:定义数据质量,制定清洗目标,设计清洗报告,使用过滤器和度量,以及规范化报表的生成。
3. 提交维表:讨论了维度表的设计,包括基础框架、粒度、加载计划、不同类型的维度(扁平、雪花等)、缓慢变化维的处理方法(类型1、2、3)等。
这些内容为我们提供了构建高效数据仓库ETL流程的理论基础和实践经验,对于理解和优化数据仓库的运作至关重要。
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