ETL架构师面试题是一系列针对ETL(Extract, Transform, Load)领域专业知识的面试问题,这些问题涵盖了ETL过程的各个方面,包括概念理解、实施策略和最佳实践。以下是对每个部分知识点的详细解读:
1. **逻辑数据映射**:逻辑数据映射是ETL过程中定义数据在数据仓库中存储和组织的方式,它描述了源数据如何转换成适合分析的形式。在项目组中,它起到关键作用,帮助团队理解数据流并确保数据的一致性和准确性。
2. **数据探索阶段**:在数据仓库项目中,数据探索阶段主要目的是理解原始数据的结构、质量和内容,以便进行后续的数据清洗和集成,从而为数据分析提供准确的基础。
3. **确定起始来源数据**:这涉及识别数据源的优先级和重要性,通常基于业务需求、数据可用性和更新频率等因素,以决定数据抽取和处理的顺序。
4. **ETL过程的四个基本步骤**:包括数据抽取(Extract)、数据转换(Transform)、数据加载(Load)和数据验证(Validation),确保数据从源头到目标仓库的完整性和正确性。
5. **数据准备区的数据结构**:可能包括星型模型、雪花模型或更复杂的维度-事实模型。星型模型简单易懂但扩展性差,雪花模型可以处理更复杂的关系,但可能增加复杂性。选择哪种取决于数据的特性和项目需求。
6. **安全写入磁盘**:在数据加载过程中,出于安全考虑,应将临时或敏感数据临时存储在内存中,直到确认数据处理无误后才写入磁盘,以防数据丢失或泄露。
7. **异构数据源的数据抽取**:利用适配器或转换工具处理不同格式和类型的源数据,如XML、CSV、数据库等,确保数据的统一处理。
8. **从ERP源系统抽取数据**:最有效的方法可能是使用专用接口或API直接访问,确保数据质量和性能。
9. **数据库连接方式**:直接连接优点是效率高,缺点是依赖特定数据库;ODBC连接通用性强,但性能可能稍逊一筹。
10. **变化数据捕获技术**:如快照、触发器和事务日志,各有优缺点,如快照成本低但不能实时更新,触发器实时但可能增加数据库负担。
11. **数据质量检查**:包括数据准确性、完整性、一致性、时效性等。实现技术可能涉及数据校验规则、元数据驱动的数据清洗等。
12. **概况分析实现**:通常在数据加载完成后,在数据仓库层面上执行,用于发现数据趋势和异常。
13. **数据质量交付物**:可能包括数据质量报告、数据清洗规则、数据字典等,这些都是衡量项目成功的重要指标。
14. **量化数据仓库质量**:通过度量标准,如数据完整率、错误率、响应时间等来评估数据的质量。
15. **代理键和代理键替换管道**:代理键是一种临时标识符,用于跨系统间数据匹配,代理键替换是在ETL过程中使用这些键进行数据整合。
16. **日期处理**:日期字段可能涉及到时区、格式、历史日期等问题,需要特殊处理以确保一致性和准确性。
17. **一致性维度处理**:包括设计、加载和维护维度数据,确保与事实表的关联正确。
18. **基本事实表和处理**:事实表通常存储测量值,可能涉及事实表的设计、维度表链接和聚合计算。
19. **桥接表与维度事实关联**:通过桥接表在维度表和事实表之间建立多对多关系,便于查询和分析。
20. **迟到数据处理**:迟到数据可能导致分析结果不准确,需通过记录迟到数据、调整加载策略或使用时间戳处理。
21. **元数据示例**:ETL过程中涉及的数据源描述、数据结构、转换规则等都属于元数据。
22. **获取操作型元数据**:可以通过系统监控、用户反馈和数据库元数据来获取。
23. **共享元数据方法**:可能涉及企业级元数据管理平台、数据字典和规范化的元数据存储。
24. **数据仓库表类型与加载顺序**:包括事实表、维度表、事实维度表等,加载顺序要考虑引用完整性约束。
25. **ETL技术支持级别**:可能涉及初级支持、中级故障排除、高级优化和解决方案设计。
26. **查找ETL瓶颈**:分析CPU使用、内存占用、I/O操作、网络性能等因素,逐步定位问题。
27. **评估大型ETL加载时间**:考虑硬件配置、数据量、数据类型和复杂性,使用性能监控工具进行分析。
28. **实时ETL架构**:可能包含实时数据管道、流处理组件和数据订阅机制,适应快速数据变化场景。
29. **实时ETL实现方法**:如实时数据湖、流处理平台、微服务架构等,选择取决于业务需求和实时性要求。
30. **实时ETL难点与解决方法**:可能涉及延迟处理、数据一致性、低延迟计算等挑战,通过优化算法和系统架构来应对。
这些面试题旨在测试应聘者对ETL全生命周期的理解,从概念到实践,从基础到高级,全面考察候选人的专业知识和实际操作能力。