传统etl和大数据etl的发展

文章阐述了关于简述etl进行大数据处理的过程，以及传统etl和大数据etl的发展的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、什么是etl
• 2、大数据平台与数据采集过程_大数据平台数据采集系统
• 3、大数据的处理流程是
• 4、数据处理一般包括哪四个过程?

什么是etl

深入解析：ETL是什么？ETL，全称是Extract-Transform-Load，是现代企业数据管理的关键步骤，它如同数据的桥梁，将分散的、多样化的数据源整合并转化为对企业决策至关重要的分析资产。通过这个过程，数据从源头被提取、精心转换，然后精准加载到数据仓库中。

ETL，即Extract， Transform， Load的缩写，直译为中文就是“提取、转换、加载”。这个术语广泛应用于数据处理领域，特别是在数据仓库管理和数据迁移过程中。它的主要作用是将数据从不同的源提取出来，经过转换处理，然后加载到目标系统中，以满足分析和决策支持的需求。

ETL是指数据抽取、转换和加载的过程。ETL是数据集成和数据处理中的关键步骤。以下是关于ETL的详细解释：数据抽取：这一阶段涉及从各种源系统中提取或收集数据。这些数据可能来自不同的数据库、文件、实时数据流等。确保数据的准确性和完整性是此阶段的关键任务。

大数据平台与数据***集过程_大数据平台数据***集系统

1、大数据***集：就是对数据进行ETL操作，通过对数据进行提取、转换、加载，最终挖掘数据的潜在价值。然后提供给用户解决方案或者决策参考。ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，数据从数据来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）到目的端，然后进行处理分析的过程。

2、简述大数据平台的处理流程内容如下：数据***集：在数据***集方面，需要考虑不同来源的数据格式和协议，并***用合适的技术将其从源头获取。

3、现在，让我们来看一下几个主流且优秀的大数据平台： Apache Flume：Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据***集系统。它是一个分布式、可靠、可用的系统，运行在Java运行时环境JVM上，用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储。

4、离线***集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据***集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。

大数据的处理流程是

1、大数据处理流程包括数据***集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据***集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义***集的日志等）叫做数据***集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据***集到指定位置的这个过程叫做数据***集。

2、整个数据处理流程可以概括为统一的数据导入、存储与处理，以及最终的数据导出与应用。数据来源与类型 数据来源包括内部业务数据，如关系数据库（如mysql、oracle、hbase、es）、内部日志数据（如埋点数据、应用日志、系统日志），以及外部数据（如第三方平台数据API接口、下载的文档如excel、json等）。

3、数据部门接收来自前端和后端的数据，通过ETL（抽取、转换、加载）工具进行处理，包括去重、脱敏、转换和异常值处理，以实现数据的集中存储。 存：大数据的高性能存储与管理 需要高效的大数据存储系统对数据进行分类存储，以便于管理和后续使用。 用：数据的应用与分析 数据的最终目的是支持业务决策。

4、数据***集：大数据的处理流程首先涉及数据的***集，这一步骤是获取原始数据的基础。数据源可能包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等。 数据导入与预处理：***集到的数据需要导入到指定的数据仓库或处理平台，并进行预处理。预处理包括数据清洗、数据转换、数据整合等，以确保数据的质量和一致性。

数据处理一般包括哪四个过程?

1、数据处理通常包括以下四个关键过程： 数据梳理与规划：企业面临海量的实时数据，需明确***集哪些数据、数据存储位置及方式。这个过程涉及跨部门协作，需要前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等共同参与，确保数据资源有序规划。

2、数据治理流程是从数据规划、数据***集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“***”、“存”、“用”。

3、大数据处理之一：***集 大数据的***集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的***集。

4、大数据处理的四个主要流程如下： 数据收集：这一阶段涉及从各种来源搜集结构化和非结构化数据。数据可源自外部资源或内部数据源，并需确保其完整性。 数据存储：随后，需将收集来的数据储存在安全可靠的数据仓库中。这一步骤至关重要，因为它保证了数据的有序管理和长期保存。

5、数据治理流程涉及从数据规划到***集、存储、应用的有序转换，它是一个构建标准化流程的过程。这一流程可以概括为四个步骤：梳理、***集、存储和应用，简称“理”、“***”、“存”、“用”。 理：业务流程梳理与数据资源规划 企业面临TB级别的实时数据，需规划数据***集内容、存储位置及方式。

关于简述etl进行大数据处理的过程，以及传统etl和大数据etl的发展的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。