大数据elt是什么

A. elt是什么意思

ELT是利用数据库的处理能力。

ETL是数据仓库中的非常重要的一环，它是承前启后的必要的一步。

在搭建数据仓库的过程中，ETL设计和实施的工作量一般要占总工作量的60%以上，而且业务部门会不断提出新的业务需求，任何前端业务模型的改变都会涉及到ETL设计，数据仓库日常运维效率的好坏也依赖ETL设计，因此ETL工具的选择对于整个数据仓库项目的成功是非常重要的。

ELT优点：

1、ELT主要通过数据库引擎来实现系统的可扩展性（尤其是当数据加工过程在晚上时，可以充分利用数据库引擎的资源）

2、ELT可以保持所有的数据始终在数据库当中，避免数据的加载和导出，从而保证效率，提高系统的可监控性。

3、ELT可以根据数据的分布情况进行并行处理优化，并可以利用数据库的固有功能优化磁盘I/O。

4、ELT的可扩展性取决于数据库引擎和其硬件服务器的可扩展性。

5、通过对相关数据库进行性能调优，ETL过程获得3到4倍的效率提升一般不是特别困难。

B. ELT和AL是什么专业

ELT(English Language Teaching)即教授母语为非英语的英语教学专业，AL是人工智能专业，前些年可能还比较冷门

C. etl是什么

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。

(3)大数据elt是什么扩展阅读：

ETL与ELT：

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。

工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。

D. etl和elt数据处理上的区别是什么

ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。x0dx0aETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。x0dx0aETL包含了三方面：x0dx0a“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。x0dx0a“转换”：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。x0dx0a“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。x0dx0a与ETL相比，ELT的优点是转换的同时可以引用大量的数据。 缺点是可能仅仅抽取和装载了数据，跳过了转换过程。x0dx0a有些ETL工具是先将数据从源抽取(E)，装载(L)到目标数据库，再在目标数据库做转换(T)，所以有些人给这类工具一个专门的名称叫ELT。

E. 大数据elt工具适用哪些方面

数据标准化及元数据管理解决方案;万能数据管理解决方案;数据流动及品质指数管理并且以此为基础的抽取误差数据进行分析的解决方案;开发构造数据监管时必需性的需求数据品质管理解决方案产品群。大概就是这么几种。
关注点：大数据以超越收集和储存更实用为目标，由于全球化大数据商务战略需求，实时企业运营的所需要的大数据分析用数据仓库平台，此外为了有效的利用离线和在线往来的全能频道的技术监管等都是比较收关注的。

F. elt是什么意思

ELT是对临时表中数据进行转换的工具。

E=从源数据库抽取数据，L=把数据加载到目标库的临时表中，T=对临时表中的数据进行转换，然后加载到目标库目标表中。

在ELT架构中，ELT只负责提供图形化的界面来设计业务规则，数据的整个加工过程都在目标和源的数据库之间流动，ELT协调相关的数据库系统来执行相关的应用。

ELT的优点

1、ELT主要通过数据库引擎来实现系统的可扩展性。

2、ELT可以保持所有的数据始终在数据库当中，避免数据的加载和导出，从而保证效率，提高系统的可监控性。

3、ELT可以根据数据的分布情况进行并行处理优化，并可以利用数据库的固有功能优化磁盘I/O。

4、ELT的可扩展性取决于数据库引擎和其硬件服务器的可扩展性。

G. ETL和ELT傻傻分不清楚

背景：为了优化2019年知识总结效率，除了强制的月度更新外，计划2020年增加利用更多碎片化的时间总结碎片化的知识点，本文作为大数据序列碎片化知识开篇，还是先从普及概念开始。

以前认为数据是两个纬度的事情，数据平台和数据流，但最近发觉做数据工作更像练武术（三个纬度）。首先要你依据场景选武器，即 要根据各种数据应用场景，从上百种 工具中选择合适的组成数据平台；其次还要练心法，静心梳理你的数据流，做好拆招式的元数据管理；最后才是用选择的武器耍实际的招式，即用工具进行配置化开发或者sql开发；这样一整套数据三板斧才算耍完（题外话）。

主题：

今天先记录几个碎片化的概念，主要是针对数据对接或者数据接入的场景，有些工具可以应用于多个场景，我们只推荐更优的。

信息化实时业务的数据交互（对接）主要是两种：

实时数据交换（包括单向、双向），例如接口代理、数据交换（单双向均可）、服务路由，ESB很合适，脚本配置化；当然也有只专业做接口代理的叫api网关，例如微服务里架构里的zuul等;

实时消息交换（一对一、一对多等），例如通知、发布订阅、系统异步解耦等，MQ很合适，一般这时候就叫消息总线了；

准实时或者离线的数据对接或接入也包括两种（ETL和ELT）：

数据同步，推荐ETL， 抽取 转换 加载，例如使用kettle，我们写sql获取源数据，然后在脚本里转换，然后写数据到目标库；

数据治理，推荐ELT，抽取 加载 转换，例如使用讯飞大数据平台，用数据集成平台从外部源系统抽取数据，加载到仓库内的ODS层；然后用数据治理平台，在仓库内从ODS到DW层的清洗和转换。

依据不同业务场景，选择不同的数据接入工具是基础，需要依据实际的场景对号入座，基本原则是技术满足下选实施成本最低的。由于相关同类型工具、差异化工具很多，所以很难找到满足所有场景、简单好用还免费的，工具合适就好！

H. ETL是什么意思

ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。

从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。最终，数据会被加载（L）到对它进行具体分析的环境中，这就是ETL流程。

全写是Extract-Transform-Load。

1、E：Extract数据抽取

2、T：Transform转换

3、L：Load装载

(8)大数据elt是什么扩展阅读：

作用

ETL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。

以电信为例，A系统按照统计代码管理数据，B系统按照账目数字管理，C系统按照语音ID管理，当ETL需要对这三个系统进行集成以获得对客户的全面视角时，这一过程需要复杂的匹配规则、名称/地址正常化与标准化，而ETL在处理过程中会定义一个关键数据标准，并在此基础上，制定相应的数据接口标准。

I. 什么是数据ETL

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。

(9)大数据elt是什么扩展阅读：

ETL与ELT：

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。

工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。

参考资料来源：网络-ETL