Berurusan dengan data yang heterogen tentunya merupakan tugas yang membosankan, tetapi apabila jumlah data meningkat, ia hanya akan menjadi lebih meletihkan. Di sinilah alat ETL membantu mengubah data ini menjadi data homogen. Kini, data yang diubah ini mudah untuk dianalisis dan memperoleh maklumat yang diperlukan daripadanya. Dalam blog ini di Talend ETL, saya akan membincangkan bagaimana Talend berfungsi dengan sangat baik sebagai Alat ETL untuk memanfaatkan pandangan berharga dari Big Data.
Dalam blog Talend ETL ini, saya akan membincangkan topik berikut:
Anda juga boleh melalui tutorial video yang terperinci ini di mana kami Pakar menerangkan Talend ETL dan pemprosesan data dengannya secara terperinci dengan contoh yang jelas.
Tutorial ETL Talend | Latihan Talend Online | Edureka
Apakah Proses ETL?
susun atur c ++ menaik
ETL bermaksud Extract, Transform and Load. Ini merujuk kepada tiga proses yang diperlukan untuk memindahkan data mentah dari sumbernya ke gudang data atau pangkalan data. Izinkan saya menerangkan setiap proses ini secara terperinci:
Ekstrak
Pengekstrakan data adalah langkah terpenting dari ETL yang melibatkan mengakses data dari semua Sistem Penyimpanan. Sistem penyimpanan boleh berupa RDBMS, fail Excel, fail XML, fail rata, ISAM (Kaedah Akses Berurutan Terindeks), pangkalan data hierarki (IMS), maklumat visual dan lain-lain. Sebagai langkah yang paling penting, ia perlu dirancang sedemikian rupa bahawa ia tidak mempengaruhi sistem sumber secara negatif. Proses pengekstrakan juga memastikan bahawa parameter setiap item dikenal pasti tanpa mengira sistem sumbernya.
Transformasi
Transformasi adalah proses seterusnya dalam perancangan. Dalam langkah ini, seluruh data dianalisis dan berbagai fungsi diterapkan padanya untuk mengubahnya menjadi format yang diperlukan. Secara amnya, proses yang digunakan untuk transformasi data adalah penukaran, penyaringan, penyortiran, penyeragaman, pembersihan pendua, penerjemahan dan pengesahan konsistensi dari berbagai sumber data.
Beban
Memuat adalah peringkat akhir proses ETL. Pada langkah ini, data yang diproses, yaitu data yang diekstrak dan diubah, kemudian dimuat ke repositori data sasaran yang biasanya merupakan pangkalan data. Ketika melakukan langkah ini, harus dipastikan bahwa fungsi beban dilakukan dengan tepat, tetapi dengan menggunakan sumber daya yang minimum. Juga, semasa memuatkan, anda harus menjaga integriti rujukan agar anda tidak kehilangan konsistensi data. Setelah data dimuat, anda dapat mengambil sebahagian data dan membandingkannya dengan potongan lain dengan mudah.
Sekarang setelah anda mengetahui mengenai proses ETL, anda mungkin tertanya-tanya bagaimana melakukan semua ini? Nah, jawapannya mudah menggunakan ETL Tools. Di bahagian seterusnya blog Talend ETL ini, saya akan bercakap mengenai pelbagai alat ETL yang ada.
Pelbagai Alat ETL
Tetapi sebelum saya bercakap mengenai alat ETL, mari kita fahami terlebih dahulu apa sebenarnya alat ETL.
Seperti yang telah saya bincangkan, ETL adalah tiga proses berasingan yang menjalankan fungsi yang berbeza. Apabila semua proses ini digabungkan menjadi satu alat pengaturcaraan tunggal yang dapat membantu dalam penyediaan data dan dalam menguruskan pelbagai pangkalan data.Alat-alat ini mempunyai antaramuka grafik menggunakan yang menghasilkan mempercepat keseluruhan proses pemetaan tabel dan lajur antara pelbagai sumber dan pangkalan data sasaran.
Beberapa faedah utama Alat ETL adalah:
- Ia sangat mudah untuk digunakan kerana menghilangkan keperluan untuk menulis prosedur dan kod.
- Oleh kerana Alat ETL berdasarkan GUI mereka menyediakan aliran visual logik sistem.
- Alat ETL mempunyai fungsi pengendalian ralat yang terpasang kerana yang ada daya tahan operasi .
- Semasa berurusan dengan data yang besar dan kompleks, alat ETL menyediakan a pengurusan data yang lebih baik dengan mempermudah tugas dan menolong anda dengan pelbagai fungsi.
- Alat ETL menyediakan satu set fungsi pembersihan yang maju berbanding dengan sistem tradisional.
- Alat ETL mempunyai kecerdasan perniagaan yang dipertingkatkan yang secara langsung mempengaruhi keputusan strategik dan operasi.
- Oleh kerana penggunaan alat ETL, perbelanjaan mengurangkan dengan banyak dan perniagaan dapat menjana pendapatan yang lebih tinggi.
- Persembahan alat ETL jauh lebih baik kerana struktur platformnya memudahkan pembinaan sistem pergudangan data berkualiti tinggi.
Terdapat pelbagai alat ETL yang tersedia di pasaran, yang cukup popular digunakan. Sebahagian daripadanya adalah:
Di antara semua alat ini, dalam blog Talend ETL ini, saya akan membincangkan bagaimana Talend sebagai Alat ETL.
Alat Talend ETL
Talend open studio untuk penyatuan data adalah salah satu alat ETL penyatuan data yang paling kuat yang terdapat di pasaran. TOS membolehkan anda mengurus semua langkah yang terlibat dalam proses ETL dengan mudah, bermula dari reka bentuk ETL awal hingga pelaksanaan pemuatan data ETL. Alat ini dibangunkan di persekitaran pengembangan grafik Eclipse. Talend open studio memberi anda persekitaran grafik dengan menggunakan mana anda dapat memetakan data antara sumber ke sistem tujuan dengan mudah. Yang perlu anda lakukan hanyalah menyeret dan melepaskan komponen yang diperlukan dari palet ke ruang kerja, mengkonfigurasinya dan akhirnya menghubungkannya bersama. Ia bahkan menyediakan repositori metadata dari mana anda boleh menggunakan semula dan mengarahkan semula kerja anda dengan mudah. Ini pasti akan membantu anda meningkatkan kecekapan dan produktiviti anda dari masa ke masa.
Dengan ini, anda dapat menyimpulkan bahawa Talend studio terbuka untuk DI menyediakan penyatuan data yang disempurnakan bersama dengan penyambungan yang kuat, mudah menyesuaikan diri dan aliran proses pengekstrakan dan transformasi yang lancar.
Di bahagian seterusnya blog Talend ETL ini, mari kita lihat bagaimana anda dapat melakukan proses ETL di Talend.Talend Open Studio: Menjalankan Kerja ETL
Untuk menunjukkan proses ETL, saya akan mengekstrak data dari fail excel, mengubahnya dengan menggunakan penapiskedata dan kemudian memuatkan data baru ke dalam pangkalan data. Berikut adalah format set data excel saya:
Dari kumpulan data ini, saya akan menyaring baris data berdasarkan jenis pelanggan dan menyimpan masing-masing dalam jadual pangkalan data yang berbeza. Untuk melakukan ini, ikuti langkah berikut:
bagaimana mencari jenis data di pythonLANGKAH 1: Buat pekerjaan baru dan dari palet, seret dan lepas komponen berikut:
- tMysqlSambungan
- tFileExcelInput
- tGandakan
- ( tFilterRow ) X4
- ( tMysqlOutput ) X4
LANGKAH 2: Sambungkan komponen bersama seperti gambar di bawah:
LANGKAH 3: Pergi ke tab komponen tMysqlConnection dan dari 'Jenis Properti' pilih jenis sambungan yang anda gunakan Built-in atau Repository. Sekiranya anda menggunakan sambungan terpasang maka anda harus menentukan butiran berikut:- Tuan rumah
- Pelabuhan
- Pangkalan data
- Nama pengguna
- Kata Laluan
Tetapi jika anda menggunakan sambungan Repositori maka ia akan mengambil butiran secara lalai dari Repositori.
LANGKAH 4: Klik dua kali pada tFileInputExcel dan pada tab komponennya tentukan jalan fail sumber anda, bilangan baris yang digunakan untuk tajuk di medan 'Header' dan bilangan lajur dari mana Talend harus mula membaca data anda di 'First Column' 'bidang. Dalam ‘Edit skema’ reka skema mengikut fail set data anda.
LANGKAH 5 :Pada tab komponen tReplicate, klik pada ‘Sync columns’.
LANGKAH 6: Pergi ke tab komponen tFilterRow pertama dan periksa skema. Mengikut keadaan anda, anda dapat memilih lajur dan menentukan fungsi, operator dan nilai data yang harus disaring.
tukar dari double ke int javaLANGKAH 7: Ulangi perkara yang sama untuk semua komponen tFilterRow.
LANGKAH 8: Akhirnya, di tab komponen tMysqlOutput, tandakan pada 'Gunakan sambungan yang ada'. Kemudian tentukan nama jadual di medan ‘Table’ dan pilih ‘Action on table’ dan ‘Action on data’ mengikut keperluan.
LANGKAH 9: Ulangi perkara yang sama untuk semua komponen tMysqlOutput.LANGKAH 10: Setelah selesai, pergi ke tab ‘Run’ dan laksanakan tugas.
Ini membawa kita ke akhir blog ini di Talend ETL. Saya akan mengakhiri blog ini dengan pemikiran sederhana yang mesti anda ikuti:
'Masa depan adalah milik mereka yang dapat mengendalikan data mereka'
Sekiranya anda menjumpai Talend ETL ini blog, berkaitan, lihat oleh Edureka, sebuah syarikat pembelajaran dalam talian yang dipercayai dengan rangkaian lebih daripada 250,000 pelajar berpuas hati yang tersebar di seluruh dunia. Kursus Latihan Edureka Talend for DI dan Big Data Certification menolong anda menguasai Talend dan Big Data Integration Platform dan menggabungkan semua data anda dengan Gudang Data dan Aplikasi anda, atau menyegerakkan data antara sistem dengan mudah. Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen dan kami akan menghubungi anda.