Talend ETL-verktøy - Talend Open Studio for databehandling



Denne bloggen på Talend ETL-verktøyet snakker om et open source ETL-verktøy - Talend for Data Integration, som gir brukervennlig GUI for å utføre ETL-prosessen.

Å håndtere heterogene data er helt sikkert en kjedelig oppgave, men når datamengden øker, blir den bare mer slitsom. Dette er hvor ETL-verktøyene hjelper til med å transformere disse dataene til homogene data. Nå er disse transformerte dataene enkle å analysere og hente den nødvendige informasjonen fra dem. I denne bloggen på Talend ETL vil jeg snakke om hvordan Talend fungerer unntaksvis som et ETL-verktøy for å utnytte verdifull innsikt fra Big Data.

I denne Talend ETL-bloggen vil jeg diskutere følgende emner:





Du kan også gå gjennom denne forseggjorte videoopplæringen der vår Expert forklarer Talend ETL og databehandling med det på en detaljert måte med skarpe eksempler.

Talend ETL opplæring | Talend Online Training | Edureka

Hva er ETL-prosess?



ETL står for Extract, Transform and Load. Det refererer til en trio prosesser som kreves for å flytte rådataene fra kilden til et datalager eller en database. La meg forklare hver av disse prosessene i detalj:

  1. Ekstrakt

    Utvinning av data er det viktigste trinnet i ETL som innebærer tilgang til dataene fra alle lagringssystemene. Lagringssystemene kan være RDBMS, Excel-filer, XML-filer, flate filer, ISAM (Indexed Sequential Access Method), hierarkiske databaser (IMS), visuell informasjon osv. Som det viktigste trinnet, må det utformes på en slik måte at det ikke påvirker kildesystemene negativt. Ekstraksjonsprosessen sørger også for at parameterne til hvert element blir identifisert uavhengig av kildesystem.

  2. Forvandle

    Transformasjon er neste prosess i rørledningen. I dette trinnet blir hele data analysert, og forskjellige funksjoner blir brukt på den for å transformere det til ønsket format. Vanligvis er prosesser som brukes til transformasjon av dataene konvertering, filtrering, sortering, standardisering, tømming av duplikatene, oversettelse og verifisering av konsistensen til forskjellige datakilder.

  3. Laste

    Lasting er den siste fasen av ETL-prosessen. I dette trinnet blir de behandlede dataene, dvs. de ekstraherte og transformerte dataene, deretter lastet til et måldatalager som vanligvis er databasene. Mens du utfører dette trinnet, bør det sikres at lastfunksjonen utføres nøyaktig, men ved å bruke minimale ressurser. Når du laster inn, må du også opprettholde referanseintegriteten slik at du ikke mister konsistensen av dataene. Når dataene er lastet inn, kan du plukke opp en hvilken som helst bit data og sammenligne den enkelt med andre biter.

ETL-prosess - talent ETL - Edureka



Nå som du vet om ETL-prosessen, lurer du kanskje på hvordan du skal utføre alle disse? Svaret er enkelt ved å bruke ETL-verktøy. I neste del av denne Talend ETL-bloggen vil jeg snakke om de forskjellige tilgjengelige ETL-verktøyene.

Ulike ETL-verktøy

Men før jeg snakker om ETL-verktøy, la oss først forstå hva som egentlig er et ETL-verktøy.

Som jeg allerede har diskutert, er ETL tre separate prosesser som utfører forskjellige funksjoner. Når alle disse prosessene kombineres til en enkelt programmeringsverktøy som kan hjelpe deg med å utarbeide dataene og administrere forskjellige databaser.Disse verktøyene har grafiske grensesnitt som bruker som fører til at prosessen med å kartlegge tabeller og kolonner raskere mellom de forskjellige kilde- og måldatabasene.

Noen av de største fordelene med ETL Tools er:

  • Det er veldig lett å bruke da det eliminerer behovet for å skrive prosedyrer og kode.
  • Siden ETL-verktøyene er GUI-baserte, gir de en visuell flyt av systemets logikk.
  • ETL-verktøyene har innebygd feilhåndteringsfunksjonalitet som de har operasjonell motstandskraft .
  • Når du arbeider med store og komplekse data, gir ETL-verktøy et bedre datahåndtering ved å forenkle oppgavene og hjelpe deg med forskjellige funksjoner.
  • ETL-verktøy gir et avansert sett med rensefunksjoner sammenlignet med de tradisjonelle systemene.
  • ETL-verktøy har en forbedret forretningsinformasjon som direkte påvirker de strategiske og operasjonelle beslutningene.
  • På grunn av bruken av ETL-verktøyene, utgifter reduserer mye og bedriftene er i stand til å generere høyere inntekter.
  • Opptreden av ETL-verktøyene er mye bedre da strukturen på plattformen forenkler konstruksjonen av et datalagringssystem av høy kvalitet.

Det er forskjellige ETL-verktøy tilgjengelig i markedet, som er ganske populært brukt. Noen av dem er:

øktadministrasjon i java webapplikasjon

Blant alle disse verktøyene, i denne Talend ETL-bloggen, vil jeg snakke om hvordan Talend som et ETL-verktøy.

Talend ETL-verktøy

Talend open studio for dataintegrasjon er et av de kraftigste ETL-verktøyene for dataintegrering tilgjengelig i markedet. Med TOS kan du enkelt administrere alle trinnene som er involvert i ETL-prosessen, fra den første ETL-designen til utførelsen av ETL-datalastingen. Dette verktøyet er utviklet på Eclipse grafiske utviklingsmiljø. Talend open studio gir deg det grafiske miljøet der du enkelt kan kartlegge dataene mellom kilden til destinasjonssystemet. Alt du trenger å gjøre er å dra og slippe de nødvendige komponentene fra paletten til arbeidsområdet, konfigurere dem og til slutt koble dem sammen. Det gir deg til og med et metadatalager hvor du enkelt kan bruke og re-formål arbeidet ditt. Dette vil definitivt hjelpe deg med å øke effektiviteten og produktiviteten over tid.

Med dette kan du konkludere med at Talend open studio for DI gir en improvisert dataintegrasjon sammen med sterk tilkobling, enkel tilpasningsevne og en jevn strøm av utvinnings- og transformasjonsprosess.

I neste avsnitt av denne Talend ETL-bloggen, la oss se hvordan du kan utføre ETL-prosessen i Talend.

Talend Open Studio: Kjører en ETL-jobb

For å demonstrere ETL-prosessen, vil jeg trekke ut data fra en excel-fil, transformere den ved å bruke et filtertildataene og deretter laste de nye dataene inn i en database. Følgende er formatet til excel-datasettet mitt:

Fra dette datasettet vil jeg filtrere ut dataradene basert på kundetypen og lagre hver av dem i en annen databasetabell. Følg trinnene nedenfor for å utføre dette:

TRINN 1: Opprett en ny jobb, og dra og slipp følgende komponenter fra paletten:
  1. tMysqlConnection
  2. tFileExcelInput
  3. tRepliker
  4. ( tFilterRow ) X4
  5. ( tMysqlOutput ) X4

STEG 2: Koble komponentene sammen som vist nedenfor:

TRINN 3: Gå til komponentfanen i tMysqlConnection, og velg hvilken type tilkobling du bruker innebygd eller repository fra 'Property Type'. Hvis du bruker en innebygd forbindelse, må du spesifisere følgende detaljer:
  1. Vert
  2. Havn
  3. Database
  4. Brukernavn
  5. Passord

Men hvis du bruker en Repository-tilkobling, vil den som standard hente detaljene fra Repository.

TRINN 4: Dobbeltklikk på tFileInputExcel og angi i komponentfanen stien til kildefilen din, antall rader som brukes til overskriften i 'Header' -feltet og nummeret på kolonnen der Talend skal begynne å lese dataene dine i 'First Column' ' felt. I 'Rediger skjema' design skjemaet i henhold til datasettfilen din.

TRINN 5 :I komponentfanen til tReplicate klikker du på ‘Synkroniser kolonner’.

TRINN 6: Gå til komponentfanen i den første tFilterRow og sjekk skjemaet. I henhold til din tilstand kan du velge kolonne (r) og spesifisere funksjonen, operatøren og verdien som data skal filtreres på.

TRINN 7: Gjenta det samme for alle tFilterRow-komponentene.

TRINN 8: Til slutt, i komponentfanen til tMysqlOutput, merker du av for ‘Bruk en eksisterende tilkobling’. Angi deretter tabellnavnet i 'Tabell' -feltet og velg 'Handling på bord' og 'Handling på data' etter behov.

TRINN 9: Gjenta det samme for alle tMysqlOutput-komponentene.

TRINN 10: Når du er ferdig, går du til 'Kjør' -fanen og utfører jobben.

java finn største nummer i listen

Dette bringer oss til slutten av denne bloggen på Talend ETL. Jeg vil avslutte denne bloggen med en enkel tanke som du må følge:

'Fremtiden tilhører de som kan kontrollere dataene sine'

Hvis du fant dette Talend ETL blogg, relevant, sjekk ut av Edureka, et pålitelig online læringsfirma med et nettverk av mer enn 250 000 fornøyde elever spredt over hele verden. Edureka Talend for DI og Big Data Certification Training hjelper deg med å mestre Talend og Big Data Integration Platform og enkelt integrere alle dataene dine med datavarehuset og applikasjonene dine, eller synkronisere data mellom systemene. Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.