ETL 概念
ETL 是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
一、数据的抽取（Extract）
这一部分需要在调研阶段做大量的工作，首先要搞清楚数据是从几个业务系统中来,各个业务系统的数据库服务器运行什么 DBMS,是否存在手工数据，手工数据量有多大，是否存在非结构化的数据等等，当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计。
1、对于与存放 DW 的数据库系统相同的数据源处理方法
这一类数据源在设计上比较容易。一般情况下，DBMS（SQLServer、Oracle）都会提供数据库链接功能，在 DW 数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系就可以写 Select 语句直接访问。
2、对于与 DW 数据库系统不同的数据源的处理方法
对于这一类数据源，一般情况下也可以通过 ODBC 的方式建立数据库链接——如 SQLServer 和 Oracle 之间。如果不能建立数据库链接，可以有两种方式完成，一种是通过工具将源数据导出成.txt 或者是.xls 文件，然后再将这些源系统文件导入到 ODS 中。另外一种方法是通过程序接口来完成。
3、对于文件类型数据源（.txt,.xls）
可以培训业务人员利用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库，然后从指定的数据库中抽取。或者还可以借助工具实现，如 SQLServer2005 的 SSIS 服务的平面数据源和平面目标等组件导入 ODS 中去。
4、增量更新的问题
对于数据量大的系统，必须考虑增量抽取。一般情况下，业务系统会记录业务发生的时间，我们可以用来做增量的标志,每次抽取之前首先判断 ODS 中记录最大的时间，然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间所有的记录。利用业务系统的时间戳，一般情况下，业务系统没有或者部分有时间戳。
二、数据的清洗转换（Cleaning）
一般情况下，数据仓库分为 ODS、DW 两部分。通常的做法是从业务系统到 ODS 做清洗，将脏数据和不完整数据过滤掉，在从 ODS 到 DW 的过程中转换，进行一些业务规则的计算和聚合。
1、数据清洗
数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。
（1）不完整的数据：
这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同 Excel 文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。
（2）错误的数据：
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写 SQL 语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致 ETL 运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用 SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。
（3）重复的数据：
对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。
数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。
对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入 Excel 文件或者将过滤数据写入数据表，在 ETL 开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。
三、数据转换（Transform）
数据转换的任务主要进行不一致的数据转换、数据粒度的转换，以及一些商务规则的计算。
（1）不一致数据转换：
这个过程是一个整合的过程，将不同业务系统的相同类型的数据统一，比如同一个供应商在结算系统的编码是 XX0001,而在 CRM 中编码是 YY0001，这样在抽取过来之后统一转换成一个编码。
（2）数据粒度的转换：
业务系统一般存储非常明细的数据，而数据仓库中数据是用来分析的，不需要非常明细的数据。一般情况下，会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合。
（3）商务规则的计算：
不同的企业有不同的业务规则、不同的数据指标，这些指标有的时候不是简单的加加减减就能完成，这个时候需要在 ETL 中将这些数据指标计算好了之后存储在数据仓库中，以供分析使用。
四、数据加载（Load）
把数据加载至目的地，比如数据仓库中。通常的做法是，将处理好的数据写成特定格式（如 parquet、csv 等）的文件，然后再把文件挂载到指定的表分区上。也有些表的数据量很小，不会采用分区表，而是直接生成最终的数据表。
ETL 开发工作流程
数据仓库和 ODS 并存方案
经过调研，发现大体上有三种解法：
1、业务数据 － ODS － 数据仓库
优点：
这样做的好处是 ODS 的数据与数据仓库的数据高度统一；开发成本低，至少开发一次并应用到 ODS 即可；可见 ODS 是发挥承上启下的作用，调研阿里巴巴的数据部门也是这么实现的。
缺点：
数据仓库需要的所有数据都需要走 ODS，那么 ODS 的灵活性必然受到影响，甚至不利于扩展、系统的灵活性差
2、OB － ODS
优点：
结构简单。一般的初创数据分析团队都是类似的结构，比如我们部门就应该归结到这一范畴
缺点：
这样所有数据都归结到 ODS，长期数据决策分析能力差，软硬件成本高，模块划分不清晰，通用性差
3、数据仓库和 ODS 并行
可见这个模型兼顾了上面提高的各自优点，且便于扩展，ODS 和数据仓库各做各的，形成优势互补！可以解决现在互联网公司遇到的快速变化、快速开发等特点！特别是对于那些刚刚创建数据团队，数据开发人员紧缺的公司，可以尝试使用这个数据架构解决问题！
Data Mart 数据集市
为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样再以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。
作者：GTW_Zeus
链接：https://juejin.cn/post/6989530429644603429
来源：掘金
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