数据分析实战——12 | 数据集成

• 数据集成就是将多个数据源合并存放在一个数据存储中（如数据仓库），从而方便后续的数据挖掘工作
  • 大数据项目中 80% 的工作都和数据集成有关，这里的数据集成有更广泛的意义，包括了数据清洗、数据抽取、数据集成和数据变换等操作
  • 这是因为数据挖掘前，我们需要的数据往往分布在不同的数据源中，需要考虑字段表达是否一样，以及属性是否冗余
• 数据集成的两种架构：ELT 和 ETL
  • 数据工程师的工作包括了数据的 ETL 和数据挖掘算法的实现
  • 根据转换发生的顺序和位置，数据集成可以分为 ETL 和 ELT 两种架构
    • ETL 的过程为提取 (Extract)——转换 (Transform)——加载 (Load)，在数据源抽取后首先进行转换，然后将转换的结果写入目的地。
    • ELT 的过程则是提取 (Extract)——加载 (Load)——变换 (Transform)，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如 Spark 来完成转换的步骤。
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  • 目前数据集成的主流架构是 ETL，但未来使用 ELT 作为数据集成架构的将越来越多
    • ELT 和 ETL 相比，最大的区别是“重抽取和加载，轻转换”，从而可以用更轻量的方案搭建起一个数据集成平台；节省时间
    • 在 ELT 架构中，数据变换这个过程根据后续使用的情况，需要在 SQL 中进行，而不是在加载阶段进行
• ETL 工具有哪些？
  • Kettle与Sqoop的比较
    • kettle是传统ETL工具，Sqoop是针对大数据仓库的ETL工具
    • Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
    • Sqoop主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递
    • kettle有图形化的操作界面，只需要描述你想做什么，而不是你想怎么做。
    • sqoop没有图形化界面，具体的数据流向需要手工配置。
    • kettle底层使用多线程以提高效率
    • Sqoop专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块。
    • kettle可以利用transformation在数据传输过程中对数据的一些转换处理
    • Sqoop只是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具
    • kettle数据的具体流向可以指定，可以是各种数据的存储工具
    • sqoop只是完成hdfs到关系型数据库 或者 关系型数据库到hdfs的数据传输，在传输的过程中保证传输数据的类型
• Kettle 工具的使用
  • 该项目的目标是将各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出
  • Kettle 采用可视化的方式进行操作，来对数据库间的数据进行迁移。它包括了两种脚本：Transformation 转换和 Job 作业
    • Transformation（转换）：相当于一个容器，对数据操作进行了定义。你可以把转换理解成为是比作业粒度更小的容器。在通常的工作中，我们会把任务分解成为不同的作业，然后再把作业分解成多个转换。
    • Job（作业）：相比于转换是个更大的容器，它负责将转换组织起来完成某项作业。
  • 如何创建 Transformation（转换）
    • Transformation 可以分成三个步骤，它包括了输入、中间转换以及输出。
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    • 在 Transformation 中包括两个主要概念：Step 和 Hop。Step 的意思就是步骤，Hop 就是跳跃线的意思。
      • Step（步骤）：Step 是转换的最小单元，每一个 Step 完成一个特定的功能。在上面这个转换中，就包括了表输入、值映射、去除重复记录、表输出这 4 个步骤；
      • Hop（跳跃线）：用来在转换中连接 Step。它代表了数据的流向。
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  • 如何创建 Job（作业）
    • 完整的任务，实际上是将创建好的转换和作业串联起来。在这里 Job 包括两个概念：Job Entry、Hop。
      • Job Entry（工作实体）：Job Entry 是 Job 内部的执行单元，每一个 Job Entry 都是用来执行具体的任务，比如调用转换，发送邮件等。
      • Hop：指连接 Job Entry 的线。并且它可以指定是否有条件地执行。
    • 在 Kettle 中，你可以使用 Spoon，它是一种一种图形化的方式，来让你设计 Job 和 Transformation，并且可以保存为文件或者保存在数据库中
  • 案例 1：如何将文本文件的内容转化到 MySQL 数据库中
• 阿里开源软件：DataX
  • 在以往的数据库中，数据库都是两两之间进行的转换，没有统一的标准，转换形式是这样的：
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  • 但 DataX 可以实现跨平台、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互，它将自己作为标准，连接了不同的数据源，以完成它们之间的转换。
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• Apache 开源软件:Sqoop
  • 用来在 Hadoop 和关系型数据库中传递数据。通过 Sqoop，我们可以方便地将数据从关系型数据库导入到 HDFS 中，或者将数据从 HDFS 导出到关系型数据库中。
  • Hadoop 实现了一个分布式文件系统，即 HDFS。Hadoop 的框架最核心的设计就是 HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储，而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。
• 总结
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