etl和dm的区别 etd和eta有什么区别

1、ETL 从逻辑上一般可以分为两层，控制流和数据流，这也是很多 ETL 工具设计的理念，不同的 ETL 工具可能叫法不同控制流就是控制每一个数据流与数据流处理的先后流程，一个控制流可以包含多个数据流比如在数据仓库开发过程中，第一层的处理是ODS层或者Staging 层的开发，第二层是 DIMENSION维度层的etl和dm的区别；ETL，是英文ExtractTransformLoad的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取extract转置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；而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括业务系统不同时期系统之间数据模型不一致业务系统不同时期业务过程有变化旧系统模块在运营人事财务办公系统等相关信息的不一致遗留系统和新业务管理系统数据集成不完备带来的不一致性实现ETL，首先要实现ETL转换的过程体；4 DM 含义DM层是面向特定应用目的的独立数据集合它通常是从数据仓库中抽取出的针对特定业务需求的数据子集数据集市使得业务人员能够更方便地访问和分析与业务相关的数据数据流转关系 业务系统操作和日志数据首先流向ODS层，在这里保持原始数据的状态和变化历史 然后，通过ETL过程对ODS层中；数据仓库的核心是ETL过程，即抽取转换加载，将原始数据加工整合后存储数据仓库内部存储着不同类型的数据，如同千万张Excel表格的集合，用户可以按需查询但数据仓库的建设和落地还需依赖工具平台，包括存储系统和数据服务平台遇到跨地域异构的业务系统时，数据仓库需要实现数据的统一化和数据中心化；ODSDW和DM在协作层次图中分别代表了数据集成的不同阶段ODS提供实时数据，DW整合历史数据，而DM则提供特定业务领域的分析视图整体协作关系从ODS收集实时数据，通过ETL过程整合到DW中，再通过DM提供给决策层进行分析和决策支持通过一个简单例子，可以直观理解ODSDW和DM的协作关系在实际应用中，ODS。

2、主流数据流转涉及三个层级ODS层DWD数据仓库层DW数据应用层DMODS层作为过渡层，保持与数据来源的一致性，便于ETL操作，并记录数据变动历史数据仓库层存储汇总数据，提供查询服务，而数据应用层则面向特定应用需求，提供分析支持二数据层概念解析 ODSDWD层，作为操作性数据存储；ETL过程通过ETL技术，从数据源中抽取数据，进行必要的格式转换和清洗ODS层数据进入操作型数据存储层，作为数据准备区，是数据库到数据仓库的过渡环节DW层经过进一步处理的数据进入数据仓库层，存储汇总后的数据，并长期保存DM层根据特定应用目的或范围，从DW层中独立出来的部分数据形成数据集市；举例来说，早期的设计曾包含缓冲层和明细层，其中缓冲层存储增量变化数据，而明细层负责处理接口层数据和历史数据的整合DWD和DM是轻度汇总层的进阶，DWD处理生产数据质量，生成宽表以支持统计分析，而DM则面向更深度的分析，采用持久化存储在设计优化阶段，etl和dm的区别我们摒弃了缓冲层，将DWS与轻度汇总层合并，维。

3、可通过查看安全路径将导入文件放入安全路径中然后加载安全路径中的数据来解决常见数仓结构包括ODS层原始数据层，存放对接其他部门数据的原始表DW层数据仓库层，经过ETL处理后，清洗后的数据表，可供报表开发和分析使用DM层数据集市层，面向业务开发的报表，直接提供前端展示用表；12 用户画像数据架构 1数据底层整理 数据仓库ETL加工流程是将每日的业务数据日志数据埋点数据等经过ETL处理，加工到数据仓库对应的ODS层DW层DM层中数据指标梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过大数据平台接入数据仓库中数仓底层主要依托hadoophdfshive2用户画像建模 用户；依赖的基础设施包括SparkHiveHBaseAirflowMySQLRedisElasticsearch等系统主体包括Spark StreamingETL产品端3个重要组成部分数据仓库ETL加工流程包括将业务数据日志数据埋点数据等经过ETL过程，加工到数据仓库的ODS层DW层DM层中数据加工与存储用户画像是对数据仓库中与用户相关。

4、DM，数据集市，是为了特定应用目的或范围，从数据仓库中独立出来的部分数据，也可称为部门数据或主题数据数据流向根据框架分为串联型与并联型串联型中，数据从不同业务来源进入各数据库，经过ETL技术处理后进入ODS数据库，再次处理后进入数据仓库DW，然后流入各自的数据集市DM，最后投入应用并联型则包；联机事务处理OLTP涉及源数据生产系统和业务系统ODS作为临时存储区和数据缓冲区，直接从生产环境抽取数据数据仓库EDW面向主题，集成的，稳定的，反映历史变化的数据挖掘DM按照不同的维度与指标进行汇总的数据联机事务分析OLAP和可视化是数据仓库应用中的关键ETL开发在数据仓库应用中；本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程ETL的处理方式19和数据清洗的实现方法联机事务处理OLTP 联机分析处理 OLAP 的概念最早是由关系数据库之父于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 OLTP 明显区分；为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库线上分析处理OLAP工具和数据挖掘等技术因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL数据仓库OLAP数据挖掘数据展现等技术的综合运用2把BI看成是一种解决方案应该比较恰当商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取；控制流就是控制每一个数据流与数据流处理的先后流程，一个控制流可以包含多个数据流比如在数据仓库开发过程中，第一层的处理是ODS层或者Staging 层的开发，第二层是DIMENSION维度层的开发，后面几层就是DW 事实层DM数据集市层的开发通过ETL的调度管理就可以让这几层串联起来形成一个完整的数据处理。