TechCodeview

Informatica ETL brukes til datautvinning, og den er basert på datavarehuskonseptet, hvor dataene trekkes ut fra flere forskjellige databaser.

Historie

De Fra Intium multinasjonalt programvareselskap oppfant ETL-verktøyet. Dette selskapet er lokalisert utenfor Lexington, Massachusetts. USA innrammet GUI-basert parallell prosesseringsprogramvare som kalles ETL.

Implementering av ETL Tool

1. Trekk ut

Dataene er hentet fra ulike datakilder. Relasjonsdatabasene, flate filer og XML, Information Management System (IMS) eller andre datastrukturer er inkludert i standard datakildeformater.

maskinskriftsdato

Øyeblikkelig datavalidering brukes til å bekrefte om de hentede dataene fra kildene har de riktige verdiene i et gitt domene.

2. Forvandle

For å forberede og laste inn i en måldatakilde brukte vi et sett med regler og logiske funksjoner på de utpakkede dataene. Rensing av data betyr å sende de riktige dataene inn i målkilden.

I henhold til forretningskravene kan vi bruke mange transformasjonstyper i dataene. Noen transformasjonstyper er nøkkelbaserte, kolonne- eller radbaserte, kodede og beregnede verdier, sammenføyning av forskjellige datakilder og mange flere.

3. Last

I denne fasen laster vi dataene inn i måldatakilden.

Alle tre fasene venter ikke på hverandre for start eller slutt. Alle trefaser utføres parallelt.

Brukes i sanntidsvirksomhet

Informatica-selskapet leverer dataintegrasjonsprodukter for ETL som datakvalitet, datamaskering, datavirtualisering, masterdatahåndtering, datareplika, etc. Informatica ETL er det vanligste dataintegreringsverktøyet som brukes til å koble til og hente data fra forskjellige datakilder.

For å nærme seg denne programvaren, er noen brukstilfeller gitt nedenfor, for eksempel:

android.process.acore fortsetter å stoppe

1. En organisasjon migrerer et nytt databasesystem fra et eksisterende programvaresystem.
2. For å sette opp et datavarehus i en organisasjon, må dataene flyttes fra produksjon til lager.
3. Det fungerer som et datarenseverktøy der data korrigeres, oppdages eller fjernes unøyaktige poster fra en database.

Funksjoner av ETL Tool

Her er noen viktige funksjoner i ETL-verktøyet, for eksempel:

1. Parallell behandling

ETL implementeres ved å bruke et konsept med parallell prosessering. Parallell prosessering utføres på flere prosesser som kjører samtidig. ETL jobber med tre typer parallellisme, for eksempel:

• Ved å dele opp en enkelt fil i mindre datafiler.
• Rørledningen gjør det mulig å kjøre flere komponenter samtidig på samme data.
• En komponent er de kjørbare prosessene som er involvert for å kjøre samtidig på forskjellige data for å gjøre den samme jobben.

2. Gjenbruk av data, gjenoppretting av data og gjenoppretting av data

Hver datarad er utstyrt med en row_id, og en del av prosessen er utstyrt med en run_id slik at man kan spore dataene etter disse IDene. For å fullføre visse faser av prosessen mens vi oppretter sjekkpunkter. Disse sjekkpunktene forteller behovet for å kjøre spørringen på nytt for fullføring av oppgaven.

git utsjekking

3. Visuell ETL

PowerCenter og Metadata Messenger er avanserte ETL-verktøy. Disse verktøyene bidrar til å lage raskere, automatiserte og effektive strukturerte data i henhold til forretningskravene.

Vi kan lage en database og metadatamoduler med en dra-og-slipp-mekanisme som løsning. Den kan automatisk konfigurere, koble til, trekke ut, overføre og laste dataene inn i målsystemet.

Egenskaper til ETL Tool

Noen attributter til ETL-verktøyet er som følger:

char + int i java

1. Det bør øke datatilkoblingen og skalerbarheten.
2. Den skal være i stand til å koble sammen flere relasjonsdatabaser.
3. Den skal støtte CSV-utvidelsesdatafiler, så kan sluttbrukerne importere disse filene enkelt eller uten koding.
4. Den bør ha en brukervennlig GUI slik at sluttbrukerne enkelt kan integrere dataene med den visuelle kartleggeren.
5. Det skal tillate sluttbrukeren å tilpasse datamodulene i henhold til forretningskravene.

Hvorfor trenger du ETL?

Det er vanlig at data fra ulike kilder samles på ett sted under oppretting av et datavarehus slik at det kan analyseres for mønstre og innsikt. Det er greit hvis data fra alle disse kildene hadde et kompatibelt skjema fra begynnelsen, men det skjer svært sjelden.

ETL tar de heterogene dataene og gjør dem homogene. Analysen av forskjellige data og utlede forretningsintelligens er umulig uten ETL.

ETL Tool produkter og tjenester

Informatica -ETL-produkter og -tjenester brukes til å forbedre forretningsdriften, redusere håndteringen av store data, gi høy datasikkerhet, datagjenoppretting under uforutsette forhold og automatisere prosessen med å utvikle og kunstnerisk designe visuelle data. ETL-verktøyets produkter og tjenester er delt inn i følgende:

1. ETL med Big Data
2. ETL med Cloud
3. ETL med SAS
4. ETL med HADOOP
5. ETL med Metadata
6. ETL som selvbetjent tilgang
7. Mobiloptimalisert løsning og mange flere.

Hvorfor er ETL Tool så populært?

Følgende kvaliteter ved ETL-verktøyet er det så populært, for eksempel:

1. ETL-verktøyet har nøyaktige og automatiserer distribusjoner.
2. Det minimerer risikoen ved å ta i bruk ny teknologi.
3. Det gir svært sikre data.
4. Det er selveid.
5. Det inkluderer gjenoppretting fra en datakatastrofe.
6. Det gir dataovervåking og datavedlikehold.
7. Den har en attraktiv og kunstnerisk visuell datalevering.
8. Den støtter den sentraliserte og skybaserte serveren.
9. Det gir konkret fastvarebeskyttelse av data.

Bivirkninger av ETL Tool

Organisasjonen er kontinuerlig avhengig av dataintegrasjonsverktøyet. Det er en maskin, og den fungerer bare etter å ha mottatt en programmert inngang.

Det er fare for fullstendig krasj av systemene, og det forteller hvor godt datagjenopprettingssystemene er bygget. Ethvert misbruk av enkle data kan skape et massivt tap i organisasjonen.