大數據elt是什麼

A. elt是什麼意思

ELT是利用資料庫的處理能力。

ETL是數據倉庫中的非常重要的一環，它是承前啟後的必要的一步。

在搭建數據倉庫的過程中，ETL設計和實施的工作量一般要佔總工作量的60%以上，而且業務部門會不斷提出新的業務需求，任何前端業務模型的改變都會涉及到ETL設計，數據倉庫日常運維效率的好壞也依賴ETL設計，因此ETL工具的選擇對於整個數據倉庫項目的成功是非常重要的。

ELT優點：

1、ELT主要通過資料庫引擎來實現系統的可擴展性（尤其是當數據加工過程在晚上時，可以充分利用資料庫引擎的資源）

2、ELT可以保持所有的數據始終在資料庫當中，避免數據的載入和導出，從而保證效率，提高系統的可監控性。

3、ELT可以根據數據的分布情況進行並行處理優化，並可以利用資料庫的固有功能優化磁碟I/O。

4、ELT的可擴展性取決於資料庫引擎和其硬體伺服器的可擴展性。

5、通過對相關資料庫進行性能調優，ETL過程獲得3到4倍的效率提升一般不是特別困難。

B. ELT和AL是什麼專業

ELT(English Language Teaching)即教授母語為非英語的英語教學專業，AL是人工智慧專業，前些年可能還比較冷門

C. etl是什麼

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之後載入到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， ETL是BI（商業智能）項目重要的一個環節。

(3)大數據elt是什麼擴展閱讀：

ETL與ELT：

ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的編程語言去開發完成，由於ETL是極為復雜的過程，而手寫程序不易管理，有愈來愈多的企業採用工具協助ETL的開發，並運用其內置的metadata功能來存儲來源與目的的對應（mapping）以及轉換規則。

工具可以提供較強大的連接功能（connectivity）來連接來源端及目的端，開發人員不用去熟悉各種相異的平台及數據的結構，亦能進行開發。當然，為了這些好處，付出的代價便是金錢。

D. etl和elt數據處理上的區別是什麼

ETL分別是「Extract」、「 Transform」 、「Load」三個單詞的首字母縮寫也就是「抽取」、「轉換」、「裝載」，但我們日常往往簡稱其為數據抽取。x0dx0aETL是BI/DW（商務智能/數據倉庫）的核心和靈魂，按照統一的規則集成並提高數據的價值，是負責完成數據從數據源向目標數據倉庫轉化的過程，是實施數據倉庫的重要步驟。x0dx0aETL包含了三方面：x0dx0a「抽取」：將數據從各種原始的業務系統中讀取出來，這是所有工作的前提。x0dx0a「轉換」：按照預先設計好的規則將抽取得數據進行轉換，使本來異構的數據格式能統一起來。x0dx0a「裝載」：將轉換完的數據按計劃增量或全部導入到數據倉庫中。x0dx0a與ETL相比，ELT的優點是轉換的同時可以引用大量的數據。 缺點是可能僅僅抽取和裝載了數據，跳過了轉換過程。x0dx0a有些ETL工具是先將數據從源抽取(E)，裝載(L)到目標資料庫，再在目標資料庫做轉換(T)，所以有些人給這類工具一個專門的名稱叫ELT。

E. 大數據elt工具適用哪些方面

數據標准化及元數據管理解決方案;萬能數據管理解決方案;數據流動及品質指數管理並且以此為基礎的抽取誤差數據進行分析的解決方案;開發構造數據監管時必需性的需求數據品質管理解決方案產品群。大概就是這么幾種。
關注點：大數據以超越收集和儲存更實用為目標，由於全球化大數據商務戰略需求，實時企業運營的所需要的大數據分析用數據倉庫平台，此外為了有效的利用離線和在線往來的全能頻道的技術監管等都是比較收關注的。

F. elt是什麼意思

ELT是對臨時表中數據進行轉換的工具。

E=從源資料庫抽取數據，L=把數據載入到目標庫的臨時表中，T=對臨時表中的數據進行轉換，然後載入到目標庫目標表中。

在ELT架構中，ELT只負責提供圖形化的界面來設計業務規則，數據的整個加工過程都在目標和源的資料庫之間流動，ELT協調相關的資料庫系統來執行相關的應用。

ELT的優點

1、ELT主要通過資料庫引擎來實現系統的可擴展性。

2、ELT可以保持所有的數據始終在資料庫當中，避免數據的載入和導出，從而保證效率，提高系統的可監控性。

3、ELT可以根據數據的分布情況進行並行處理優化，並可以利用資料庫的固有功能優化磁碟I/O。

4、ELT的可擴展性取決於資料庫引擎和其硬體伺服器的可擴展性。

G. ETL和ELT傻傻分不清楚

背景：為了優化2019年知識總結效率，除了強制的月度更新外，計劃2020年增加利用更多碎片化的時間總結碎片化的知識點，本文作為大數據序列碎片化知識開篇，還是先從普及概念開始。

以前認為數據是兩個緯度的事情，數據平台和數據流，但最近發覺做數據工作更像練武術（三個緯度）。首先要你依據場景選武器，即 要根據各種數據應用場景，從上百種 工具中選擇合適的組成數據平台；其次還要練心法，靜心梳理你的數據流，做好拆招式的元數據管理；最後才是用選擇的武器耍實際的招式，即用工具進行配置化開發或者sql開發；這樣一整套數據三板斧才算耍完（題外話）。

主題：

今天先記錄幾個碎片化的概念，主要是針對數據對接或者數據接入的場景，有些工具可以應用於多個場景，我們只推薦更優的。

信息化實時業務的數據交互（對接）主要是兩種：

實時數據交換（包括單向、雙向），例如介面代理、數據交換（單雙向均可）、服務路由，ESB很合適，腳本配置化；當然也有隻專業做介面代理的叫api網關，例如微服務里架構里的zuul等;

實時消息交換（一對一、一對多等），例如通知、發布訂閱、系統非同步解耦等，MQ很合適，一般這時候就叫消息匯流排了；

准實時或者離線的數據對接或接入也包括兩種（ETL和ELT）：

數據同步，推薦ETL， 抽取 轉換 載入，例如使用kettle，我們寫sql獲取源數據，然後在腳本里轉換，然後寫數據到目標庫；

數據治理，推薦ELT，抽取 載入 轉換，例如使用訊飛大數據平台，用數據集成平台從外部源系統抽取數據，載入到倉庫內的ODS層；然後用數據治理平台，在倉庫內從ODS到DW層的清洗和轉換。

依據不同業務場景，選擇不同的數據接入工具是基礎，需要依據實際的場景對號入座，基本原則是技術滿足下選實施成本最低的。由於相關同類型工具、差異化工具很多，所以很難找到滿足所有場景、簡單好用還免費的，工具合適就好！

H. ETL是什麼意思

ETL是指獲取原始大數據流，然後對其進行解析，並產生可用輸出數據集的過程。

從數據源中提取（E）數據，然後經過各種聚合、函數、組合等轉換（T），使其變為可用數據。最終，數據會被載入（L）到對它進行具體分析的環境中，這就是ETL流程。

全寫是Extract-Transform-Load。

1、E：Extract數據抽取

2、T：Transform轉換

3、L：Load裝載

(8)大數據elt是什麼擴展閱讀：

作用

ETL是構建數據倉庫的重要一環，用戶從數據源抽取出所需的數據，經過數據清洗,最終按照預先定義好的數據倉庫模型，將數據載入到數據倉庫中去。

以電信為例，A系統按照統計代碼管理數據，B系統按照賬目數字管理，C系統按照語音ID管理，當ETL需要對這三個系統進行集成以獲得對客戶的全面視角時，這一過程需要復雜的匹配規則、名稱/地址正常化與標准化，而ETL在處理過程中會定義一個關鍵數據標准，並在此基礎上，制定相應的數據介面標准。

I. 什麼是數據ETL

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之後載入到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， ETL是BI（商業智能）項目重要的一個環節。

(9)大數據elt是什麼擴展閱讀：

ETL與ELT：

ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的編程語言去開發完成，由於ETL是極為復雜的過程，而手寫程序不易管理，有愈來愈多的企業採用工具協助ETL的開發，並運用其內置的metadata功能來存儲來源與目的的對應（mapping）以及轉換規則。

工具可以提供較強大的連接功能（connectivity）來連接來源端及目的端，開發人員不用去熟悉各種相異的平台及數據的結構，亦能進行開發。當然，為了這些好處，付出的代價便是金錢。

參考資料來源：網路-ETL