ETL

在这个主题中，有两个大家很熟悉的词：ETL 和数据管理。但同时，也有两个不太熟悉的词：NoETL 和自动化数据管理。我们是否在创造一种新的概念？今天我将回答这个问题，并通过回答这个问题来解释我们为什么要创立 Aloudata 这家公司，以及我们的定位是什么。

ETL工具用于将异构数据转换为同类数据，然后由数据科学家用于从数据中获得有价值的见解。 2021-02-19 13:19:30 ETL数据科学工具 “大数据杀熟”行为有了细化认定标准 对于社会关切的“二选一”“大数据杀熟”等平台经济领域垄断行为，如何细化认定？国务院反垄断委员会2月7日发布关于平台经济领域的反垄断指南，国务院反垄断委员会办公室负责同志对指南进行了解读。 2021-02-19 09:23:01 大数据监管大数据杀熟 Kubernetes上的Spark变得轻松 如果您正在寻找关于Kubernetes上的Spark的高级介绍，请签出在Kubernetes上运行Spark的优缺点，如果您正在寻找更深的技术潜水，那么阅读我们的指南设置，管理和监控Spark在kubernetes上。 2021-02-19 09:20:04 KubernetesSpark云帐户 大数据分析：Docker虚拟化解析 开发人员利用 Docker 可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。开发需要清楚的告诉运维部署团队，用的全部配置文件+所有软件环境不过，即便如此，仍然常常发生部署失败的状况。 2021-02-19 08:54:45 大数据云计算大数据分析 大数据“守护”，为城市织起安全网 就地过年，谁在助力大城小村的有序运行，谁来慰藉远方游子的一抹乡愁?除了各行各业坚守岗位的人们，“云端”过年、闪测闪查、大数据“守护”……这个牛年春节，还有这些挺“牛”的新科技! 2021-02-19 08:39:16 大数据“云端”过年数据安全 订单下降了怎么办？一个完整案例彻底解读这个难题！ 数据分析除了在零售电商行业中被经常应用之外，互联网运营、传统行业等也同样分布广泛。而订单下降这个问题，是很多行业都会遇到的问题，该怎么分析？

经过前面一系列的ETL过程（什么是ETL？一文掌握ETL设计过程），我们最终将数据装载到数据仓库中。 2021-09-30 18:27:38 数据仓库ETL 大数据时代下的数据治理 数据是企业最核心的价值，面对越来越激烈竞争，越来越多的企业开始重视对数据管理及运营，用以提升业务发展能力。 2021-09-30 16:28:34 大数据数据管理企业 这可能是全网最有用的数据分析师求职攻略 作为一名在数据行业摸爬滚打了十余年的老人，我面试过很多人，也参加过一些面试。所以在数据分析求职这块，我还算是有些经验，了解业内的用人需求情况。 2021-09-30 07:25:32 数据分析数据分析师工具 大数据环境下如何加强个人信息安全保护 前段时间滴滴事件闹得沸沸扬扬，滴滴公司被推上风口浪尖，“滴滴企业版”等25款App存在严重违法违规收集使用个人信息问题，被国家网信办下架。一石激起千层浪，个人信息安全问题又被提到日程中，使我们认识到在全方位保护个人信息的重要性。 2021-09-29 17:11:56 大数据信息安全数据安全 什么是大数据系统存储及管理？ 根据数据存储和管理的内容范围，大数据存储及管理技术需要重点研究，如何解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等问题。 2021-09-29 16:39:23 大数据存储存储 一张图，详解大数据技术架构 所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。

先聊一下什么是 ETL。聊一下大致的概念和一般意义上的理解。聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 2020-06-08 12:47:08 ETLHadoopSpark 数据分析专家对冠状病毒到暗数据的分析与探讨 数据分析领域的两位思想领袖对冠状病毒、暗数据、数据科学家的角色进行了分析和探讨，并对数据分析为何仍然如此困难的原因进行了阐述。 2020-06-08 10:17:37 数据分析冠状病毒机器学习 大数据和物联网的连接方式 大数据和物联网(IoT)具有内在的联系。在本文中，您将获得有关两个功能之间的关系的概述。

ETL作为传统数据仓库的底层技术组件，主要是服务于数据采集的，因此，一般数据流动往往是单向的，但在新的时期，我们需要拓展其概念的内涵，从ETL升级到交换，以适应更多的应用场景，这是大数据平台规划人员特别需要考虑的。

今天特地给大家汇总了一些目前市面上比较常用的ETL数据迁移工具，希望对你会有所帮助。

目前市场上此类工具可谓林林总总。本文将为您筛选出七大顶级、八大补充ETL软件工具，在逐一介绍其特点和社区得分的基础上，最后给出各种适用的场景。

时序数据带来了额外的复杂性。从本质上讲，每个时序数据点的值会随着时间的推移而减少，因为数据的粒度会随着数据过时而失去相关性。因此，团队必须仔细规划数据集成到时间序列数据库（TSDB） 中的策略，以确保分析近乎实时地反映趋势和情况。

ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。

ELT和ETL都有各自的应用场景，可以说现在大数据环境下，很多已经是ELT架构了，所以这也是我近几年一直不看好很多厂商在推“拖拉拽”的ETL工具或者平台，未来肯定是需要一种通用语言来实现所有的ELT过程。

TL 的全称是 extract, transform, load，意思就是：提取、转换、 加载。ETL 是数据分析中的基础工作，获取非结构化或难以使用的数据，把它变为干净、结构化的数据，比如导出 csv 文件，为后续的分析提供数据基础。

亚马逊云科技在​​2022 re:Invent全球大会​​​上发布两项全新的集成功能，使客户可以连接和分析多地存储的数据，无需在不同服务间进行数据迁移。客户可以使用​​Amazon Redshift​​​近乎实时地分析​​Amazon Aurora​​​中的数据，无需在不同服务之间提取、转换和加载（ETL）数据。