etl开发 更多内容
  • ETL Job

    ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据,经过数据准备对数据预处理后,导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点,不支持使用委托进行调度,建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度,详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置ETL

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  • ETL映射设计

    ETL映射设计 ETL映射设计用于将数据从源系统抽取出来,经过清洗、转换、加载等一系列操作后,将数据加载到目标系统的过程。解决方案工作台支持SDI、DWI和DWR层物理表、支持多种数据库、支持生成脚本等。 新建ETL映射 图1 新建ETL映射 参数 说明 映射名称 自定义 数据库数据类型

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  • ETL Mapping

    添加实施作业 配置ETL Mapping。 实施作业名称:自定义; 关联需求:可选,可与新建项目时的相关需求关联起来,关联后该ETL作业将会自动在实施进度管理中展示; ETL Mapping名称:选择配置好的ETL映射; DataArts Studio 目录:选填需要将该ETL映射同步至DataArts

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  • 数据使能方案实施

    ETL脚本开发 在开发过程中,开发人员需要仔细阅读并参考开发规范文档,遵循其中的命名规范,并根据mapping表和逻辑文档进行开发,以确保代码的一致性和可读性。 本示例项目以某零售行业客户为例,采用 MRS Hudi+DWS湖仓一体化架构。因此ETL开发主要使用两种数据库:MRS HUDI数据库(使用Spark

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  • 实例管理、补数据监控及配置环境变量

    和导出。 表1 环境变量列表 序号 变量名 变量配置 1 ETL_TODAY #{DateUtil.format(DateUtil.addDays(Job.planTime,0),"yyyy-MM-dd")} 2 ETL_YESTERDAY #{DateUtil.format(DateUtil

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  • 概述与连接管理

    概述与连接管理 概述 数据开发包含脚本开发和作业调度,脚本开发主要是指SQL的ETL脚本,数据从贴源层到集市层的加工和流动,作业是对数据入湖、ETL脚本、数据质量等进行时间编排和按照计划周期性执行。 连接管理 登录管理中心 > 单击右侧数据连接 > 单击创建数据连接 > 选择对应的数据库类型

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  • 作业开发

    每个作业使用作业开发算子,每个算子关联对应的ETL脚本。 每个开发算子的失败策略为“终止后续节点执行计划” 建议每个画布中的作业算子不超过20个。 按事实表创建调度作业画布 按照DWR层事实表作业 > DWR层汇总表作业顺序排列 每个作业使用作业开发算子,每个算子关联对应的ETL脚本 每

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  • 交付方案设计

    Hudi进行DWI层建模的目的是在ETL映射中需要使用,即,将SDI层的某个表映射至DWI层。 ETL映射 根据业务场景需要,可将数据从源端数据中进行移动和转换到指定的目标数据表中。如,本实践中需要将SDI层的门店表映射至DWI层的门店表。 图26 新建ETL映射 表2 ETL映射参数说明 参数

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  • 增量数据同步

    管理中心3 测试连接的连通性 创建脚本 入口路径:控制台 > 数据开发 单击“数据开发”,进入数据开发的界面 新建Spark SQL脚本 图10 数据开发1 选择数据连接和数据库 图11 数据开发2 添加表头注释 设置脚本参数 开发增转全脚本 增转全规则:通过增量时间戳获取180天的增量数

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  • 步骤6:数据开发处理

    步骤6:数据开发处理 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务,提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力,极大降低用户使用大数据的门槛,帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发,用户可进行数据管理、数据集成、脚本开

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  • 全量数据同步

    单击“历史记录”,可以看到历史运行记录及日志 图7 CDM 作业手动执行2 全量同步ETL脚本开发 创建数据开发连接 入口路径:一体化数据基础平台控制台 > 管理中心 图8 创建数据开发连接1 登录一体化数据基础平台控制台,单击“管理中心”,创建数据开发的连接(如果已创建,则跳过) 单击“创建数据连接”,创建

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  • 配置数据血缘

    Studio实例控制台,登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts Studio控制台首页,选择对应工作空间的“数据开发”模块,进入数据开发页面。 在数据开发组件,进入“数据开发 > 作业开发”页签,单击需要手动配置血缘关系的作业名,打开作业画布。 单击作业画布中的MRS Spark节点,并切换到“血缘关系”页签。

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  • 配置数据血缘

    Studio实例控制台,登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts Studio控制台首页,选择对应工作空间的“数据开发”模块,进入数据开发页面。 在数据开发组件,进入“数据开发 > 作业开发”页签,单击需要手动配置血缘关系的作业名,打开作业画布。 单击作业画布中的MRS Spark节点,并切换到“血缘关系”页签。

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  • 产品优势

    稳定运行保障 高性能、高可靠。 数据一致性 预校验、一致性校验。 立体化监测无忧运维 监控定位、故障恢复。 数据处理 ETL,边同步边处理。 降低成本 规格丰富,按需计费。 降低开发成本 开箱即用,生态丰富,无码对接。 父主题: 专享版事件流

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  • Storm应用开发简介

    Storm应用开发简介 目标读者 本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标

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  • 数据建模

    联关系,以便于数据开发人员在数据开发过程中,能够准确的理解各模型之间的关系并高效准确的设计 ETL 任务。 图9 可视化设计 逆向工程 支持通过数据库导入的方式,快速将外部数据库中的表逆向为逻辑模型,导入到 DataFacts平台中,帮助用户在数据同步、ETL 任务迁移等场景中,复用已有的逻辑模型,节省重复建设成本。

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  • Storm应用开发简介

    习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题: Storm应用开发概述

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  • Storm应用开发简介

    习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题: Storm应用开发概述

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  • 数据中心

    单击编辑,可以针对账户信息进行修改,也可以将账户进行另存为和删除的操作。 智能ETL 数据中心智能ETL,左上角搜索区,可以依据关键字快速查找所需ETL,也可以根据运行状态进行筛选。右上角可以新建文件夹和ETL。 图15 智能ET ETL列表内展示ETL的名称、输入/输出、最近更新时间、上次运行时长及其他

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  • 节点参考

    HetuEngine MRS Impala SQL MRS Flink Job MRS MapReduce CSS Shell RDS SQL ETL Job Python DORIS SQL GBase SQL ModelArts Train Http Trigger OCR Create

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  • 项目实施开发

    Studio)所属region、实例以及空间。 图29 添加 数据治理 实例 同步ETL Mapping。 图30 同步ETL Mapping 配置ETL Mapping。本实践中,需要将ETL映射配置好的ETL映射同步至DataArts Studio中。 实施作业名称:自定义; 关联需

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