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数据etl前沿信息_数据ETL指的是(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

数据etl

𐟔 数据产品埋点全解析：从采集到应用 𐟌 数据生产链路：在数据采集过程中，埋点技术被广泛运用。为了确保数据的准确性和一致性，业内通常将埋点数据模型集成到可复用的SDK中，从而避免了每次业务开发时重新定义采集格式的繁琐。这些SDK包括iOS SDK、Android SDK、JS SDK，以及用于离线数据处理的backload批量导入工具。 𐟚€ 数据消费链路：采集到的数据通过ETL（Extract, Transform, Load）方式进入传输流，支持实时和离线两种消费模式。实时数据主要用于算法推荐和需要分钟、秒级实时响应的业务场景。而离线数据则通常按照数仓分层的原则，从ODS（操作数据存储）到DWD（数据仓库维度模型），再到ADS（应用数据服务层），逐步进行处理和应用。 𐟛᯸ 数据应用系统保障：为了确保数据的准确性和可靠性，埋点平台通常包含三个关键部分：元数据管理（标准化规范）、自动化验收（确保数据质量），以及质量监控和埋点治理（持续优化和改进）。这些措施共同构成了数据应用系统的坚实基础。

数据仓库表设计模式大揭秘 𐟔 ✨数据仓库表设计模式多种多样，各有千秋 1️⃣ 全量表：全量表记录某一时刻数据的完整快照。每当数据更新时，旧数据会被新数据完全覆盖。 2️⃣ 增量表：增量表只记录自上次更新以来发生变化的数据部分（如新增、修改或删除的数据）。 3️⃣ 拉链表：拉链表记录数据的历史版本及其变化情况。每条记录通常包含时间戳、版本号等信息，以跟踪数据的演变过程。 ⚠️根据使用场景选择合适的表设计模式： 1️⃣ 全量表：数据加载：在数据仓库的初始加载阶段，全量表将数据从源系统完整地加载到数据仓库中。业务报表：用于生成需要完整数据的报表，例如全量的历史销售数据汇总。数据验证：有助于验证数据的完整性和一致性，因为它反映了每个时刻的数据状态。 2️⃣ 增量表：数据更新：在数据仓库中，增量表常用于定期更新数据仓库中的数据，避免了全量更新带来的性能开销。数据同步：用于与源系统同步数据，保持数据仓库与源系统的最新一致性。 ETL（提取、转换、加载）：在ETL过程中，增量表能显著提高效率，只需处理变化的数据。 3️⃣ 拉链表：历史数据分析：拉链表允许用户查看数据的历史状态，支持业务分析中的时间维度，例如跟踪客户的购买历史或员工的职位变动。审计和合规：在需要跟踪数据变更的场景（如金融服务、医疗等领域），拉链表有助于满足合规要求。数据恢复：能够恢复到特定时间点的数据状态，对灾难恢复和数据纠错有帮助。

数据工程师 𐟔婚着2024年云数据工程师市场的火热，你准备好成为其中的佼佼者了吗？ 1️⃣ 𐟓œ获取云平台认证：想要脱颖而出？尝试获取AWS、Google或Microsoft的云数据工程师认证吧！ 2️⃣ 𐟒𛦎Œ握核心技术：深入学习Hadoop、Spark等大数据技术和SQL、NoSQL数据库。别忘了Python、Scala或Java编程语言哦！ 3️⃣ 𐟛𐯸实战经验：参与实际项目，无论是实习还是职业项目，都能让你积累宝贵经验。尝试使用Apache Airflow自动化数据管道和ETL过程。 4️⃣ 𐟓Š了解数据建模：学习数据仓库、数据湖等现代数据架构，并掌握如何在云中设计高效的数据系统。 5️⃣ 𐟔强大的分析技能：培养问题解决和分析能力，与数据科学家、业务分析师等团队合作，共同解读数据。 6️⃣ 𐟓š持续学习：跟上云数据工程的最新趋势，参加研讨会和会议，与行业专家交流。 7️⃣ 𐟤建立人脉：与其他数据专业人士建立联系，加入相关社区，拓展职业机会。遵循这些步骤，你将离顶级Cloud Data Engineer更近一步！𐟌Ÿ

如何快速提升ETL技能？ 𐟎‰ETL是数据处理的核心步骤，包括提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。它涉及从源存储（如Hadoop、Hive、S3）读取数据，使用Python/PySpark等工具进行处理，然后存回目标系统（如数据库、数据仓库、S3）。 𐟌Ÿ近年来，许多Data岗位都要求具备ETL/ELT技能。对于留学生来说，掌握这份cheatsheet可以帮助你在求职过程中脱颖而出。这份cheatsheet详细介绍了使用PySpark进行ETL操作的方法，涵盖了100多个关键任务。从基本的DataFrame操作到高级的数据分析和机器学习集成，以及数据提取、复杂转换、实时分析、机器学习、图分析及云集成等。 𐟓š如果你需要提升ETL技能，可以参考这份cheatsheet，帮助你在数据处理方面达到更高的水平。

深圳数据分析培训 2024年深圳的土木工程行业真是太难了，公司发不出工资，大家都在想办法转行。听说数据分析师现在特别吃香，于是我决定紧急学三个月，没想到还真成功了！现在拿到9k的offer，心情简直不要太好！想分享一下我这三个月特训数据分析的经历，希望能帮到那些也想转行的小伙伴们！ 𐟌Ÿ 训练周期：3个月 𐟑袀𐟏렩⥐‘人群：零基础想转行求职数据分析，或者在职想提升数据分析能力的小伙伴们 𐟓š 学习阶段内容第①阶段：商业数据分析这一阶段主要学习Excel基础知识、Excel函数、Excel数据表等基本操作。第②阶段：数据可视化包括商业智能分析概念、PowerBI数据处理、FineBI基础操作、Tableau可视化表盘等。第③阶段：数据运营指标体系涉及数据分析标准流程、指标体系搭建、AARRR流量漏斗模型、行业分析方法等。第④阶段：Mysql数据库包含数据库系统概论、Mysql数据查询、Mysql应用等。第⑤阶段：Python数据分析学习Python语言基础、面向对象编程、网络爬虫框架、Python数据分析、Python办公自动化等。第⑥阶段：机器学习涵盖无监督机器学习、有监督机器学习、Adaboost集成算法等。第⑦阶段：ETL和数据仓库包括Linux基础知识、Hadoop圈、数据治理和ELT工具、Hive和数据仓库、数据挖掘算法等。第⑧阶段：就业指导包含简历撰写基本要求、面试模拟与技巧分享、笔试常见题型讲解、语言表达逻辑培养等。 𐟑‰ 学习模式：录播、直播、面授 𐟑‰ 就业薪资：签订就业培训协议 𐟑‰ 就业岗位参考：数据分析、数据运营、BI数据分析、商业分析、数据产品经理、数据挖掘、数据仓库、算法等还有试学名额哦！录播直播面授都可以参加！欢迎感兴趣的小伙伴们来找我！

掌握ETL技能，数据领域求职必备！ 𐟌ŸETL，即数据处理的三大核心步骤：提取（Extract）、转换（Transform）与加载（Load）。它涉及从各种源存储系统（如Hadoop、Hive、S3等）中读取数据，利用Python、PySpark等工具进行数据处理，最终将处理后的数据存回目标系统，如数据库（DB）、数据仓库（DW）或再次存储到S3。 𐟌在北美，DATA相关岗位的要求中，ETL/ELT技能已成为常态。对于留学生而言，掌握这些技能在数据领域求职时尤为重要。 𐟓š我有一份详尽的PySpark ETL实战指南，涵盖了超过100个核心任务。从基础的DataFrame操作到高级的数据分析、机器学习集成，一应俱全。这份指南不仅包含了数据提取和复杂的转换处理，还涉及实时数据分析、机器学习应用、图数据分析和云平台集成，是你掌握PySpark ETL技能的得力助手。

数据管理八大核心概念，你了解几个？ 𐟔 什么是数据管理？数据管理是一套为了有效管理企业内部数据的架构、政策和措施。简单来说，就是确保数据的准确性、完整性和一致性。 𐟓Š 数据管理的核心维度数据管理框架包括三个关键维度：人、过程和技术。在这门课程中，我们会深入探讨这三个方面。 𐟓š 数据管理的八大核心部分元数据管理：管理关键数据元素和业务技术元数据，确保数据的一致性和准确性。数据质量：关注数据的准确性、完整性、一致性、有效性、及时性和唯一性，进行数据质量的评估和分析。数据治理：制定和执行数据标准和政策，建立数据治理原则和委员会，确保数据管理的规范性。主数据和参考数据管理：管理主数据和参考数据，确保数据的一致性和可靠性。数据集成：处理数据的实时和批处理，管理源数据和目标数据，实施ETL和ELT流程，实现数据的无缝集成。数据架构：设计和管理数据架构层，利用共享服务和数据仓库，处理大数据，确保数据架构的高效性。数据隐私：保护敏感和非敏感信息，制定和执行数据隐私政策，确保数据的安全性和隐私性。分析：利用仪表板、报告和分析工具进行数据分析，生成标准和临时报告，及时响应数据警报。 𐟎“ 欢迎来到数据管理课程！在这张图中，我们可以看到数据管理的八大核心部分。希望通过这门课程，你能更好地理解和管理企业数据！

数据分析学习路线：从零到专业嘿，刚入门数据分析的小伙伴们，欢迎来到这个充满挑战和机遇的世界！为了让你们少走弯路，我整理了一份详细的学习路线，赶紧收藏吧！𐟓š Excel：基础中的基础 𐟌Ÿ 首先，从Excel开始吧！这可是数据分析的入门神器。你需要掌握一些基本的函数，比如VLOOKUP和IF，熟悉数据处理，还要学会做透视表和透视图。相信我，这些技能会让你在后续的学习中如鱼得水。可视化工具：让数据更直观 𐟓Š 接下来，学习一些可视化工具吧，比如Power BI、Tableau和FineBI。这些工具不仅功能强大，而且非常直观，能让你轻松将数据转化为图表和可视化的形式。 MySQL：数据查询的基础 𐟔 了解MySQL的基础知识也是必不可少的。掌握SQL语言，能够进行数据查询和抽取，这对后续的学习和工作都非常有帮助。业务数据分析：理论与实践的结合 𐟓ˆ 这一阶段主要是结合业务场景，训练你的数据思维能力。你需要学会如何发现问题、分析问题和解决问题，并将数据分析结果转化为商业决策。 Python：编程语言的选择 𐟐 Python是数据分析中非常受欢迎的编程语言。你需要熟练掌握Python及其常用包，比如Pandas和Numpy，这些工具会让你在数据处理和分析上更加得心应手。 ETL：技能多样化 𐟛 ️ 掌握ETL技能会让你在数据分析岗位上更加抢手。作为ETL工程师、数据仓库工程师或数据清洗工程师，这些技能都是必不可少的。数据挖掘：深入探索 𐟔 如果你对数据挖掘感兴趣，那么SPSS和SAS是两个非常重要的工具。通过这些工具，你可以深入探索数据的内在规律和模式。机器学习：进阶之路 𐟚€ 如果你想在数据分析领域走得更远，掌握机器学习是关键。了解一些基本概念和算法，可能会让你在职业上获得更高的薪资待遇。项目实战：理论与实践的结合 𐟚€ 最后，别忘了实战项目。通过实战项目，你可以将理论知识与实际操作结合起来，全面理解和掌握数据分析的相关技术和工具。以上就是我的学习路线建议啦！希望对你们有帮助。根据自己的实际情况，可以选择自学或者参加一些靠谱的培训班来系统地学习。祝大家都能成为数据分析领域的佼佼者！𐟌Ÿ

ETL与ELT：数据处理的两种核心策略在数据工程的领域，ETL和ELT是两种最核心的数据处理方式，尤其在面试中高频出现。让我们来深入了解这两种策略的流程和特点。 ETL：传统的数据处理方式 𐟓抅：从各种数据源中提取数据，包括关系型数据库、文件、云存储和NoSQL数据库等。 T：使用独立的数据处理工具对数据进行处理。 L：将处理后的数据存储到目标位置。 ELT：更适合云存储的处理方式 ☁️ E and L：直接将数据从各个数据源加载到MPP（大规模并行处理）数据仓库或数据湖中。 T：在同一存储层提取数据到计算层进行MPP处理，然后再存回相同的存储层。应用范围：ETL vs ELT 𐟓Š Data compatibility：ETL适合元数据已经是结构化数据的情况，可以直接在T步骤进行SQL转换。而ELT则更加灵活，可以通过EL将任何格式的数据放入数据湖中。 Speed：ELT的速度更快，因为它可以利用并行计算工具快速将数据导入数据湖。 Complexity：ELT的流程更简单，不需要在一开始就定义所有业务逻辑。可以先将原始数据转入数据湖，再根据需求建立下游管道。 Data Management：ETL的源数据仍然分散在各个数据源中，管理起来较为困难。而ELT可以将源数据统一集中在数据湖中，形成单一数据源（SSO），这是数据湖和数据湖屋架构的最佳实践。通过以上对比，我们可以看到ETL和ELT各有千秋，选择哪种方式取决于具体的需求和场景。

DE单元测试秘籍𐟔劥•元测试不仅仅是一种软件开发的方法，在数据工程（DE）领域也非常重要。一个好的单元测试框架可以显著提高数据管道的稳定性。如果你正在考虑转行做DE，通过创建一个数据管道的单元测试框架，你可以快速熟悉整个ETL框架以及依赖关系的原理。以下是我对DE单元测试的一些理解，结合了我在工作中的实际经验。 ⭐️ unittest package 在我工作中，主要使用Python的unittest包来创建数据管道的单元测试。unittest非常简洁易懂，其中的测试用例、断言和测试套件等功能，对于快速创建和维护数据管道的测试案例非常有帮助。 ⭐️ 单元测试数据管道对于DE来说，单元测试可以划分为对ETL管道各个部分的测试。以我的工作为例，我们曾经创建一个从Atlassian API提取数据、进行转换并存储在GCP数据库的ETL管道。为了对ETL操作进行单元测试，我们将管道拆分为各个独立组件，并分别验证每个组件。提取测试（Extract test）：创建API数据提取的测试用例。数据模型测试（Data Model test）：为schema验证、约束检查和数据完整性添加测试用例。加载测试（Load test）：对GCP连接进行单元测试，验证数据是否正确加载到GCP数据库中。在我的例子中，数据从API提取并通过pandas进行转换，我们希望确保从json到table的转换函数运行正确。 ⭐️ 集成CI/CD和Airflow 在建立好管道单元测试框架后，最后一个步骤是将单元测试集成到CI/CD中，以便在代码库发生变化时自动运行测试。或者也可以集成到Airflow中，创建一个每天运行的DAG，这样就可以持续监控和验证ETL管道，确保管道的每个部分按预期工作。通过这些步骤，你可以创建一个强大的单元测试框架，帮助你更好地理解和维护数据管道的稳定性。

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