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etl开发需要学什么
ETL
工程师
要学什么
?
答:
技术方面:需要学习使用数据源、目标端工具的基本使用(如 oracle
MySQL hive等);需要学习etl工具的安装配置常用错误解决(如 kettle DataStage infa sqoop datax等)理论方面:
懂得数仓分层架构,维度建模等
。从ETL的字面来看,它主要包含三大阶段,分别是数据抽取、数据转换、数据加载。1.数据抽取 这个...
ETL
工程师的主要用那种
开发
语言?
答:
ETL(Extract, Transform,
Load)工程师主要使用的开发语言是SQL和编程语言,如Java,C#,Python等
。其中SQL语言用于
数据抽取
和转换,而编程语言则用于构建ETL流程,实现数据处理和转换。具体选择什么语言取决于具体项目的需求,ETL工程师必须熟悉SQL和多种编程语言,以便根据需要使用合适的语言来实现 ...
ETL
基本常识是
什么
?
答:
在开发的时候,
大部分时候会通过 ETL 工具去实现
,比如常用的像
KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微软 SQL SERVER 里面的 SSIS 等等
,在结合基本的 SQL 来实现整个 ETL 过程。也有的是自己通过程序开发,然后控制一些数据处理脚本跑批,基本上就是程序加 SQL 实现。哪种方式更好,也是需要看...
大数据
开发
工程师
要学习什么
答:
数据开发:细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等
数据系统开发:偏重Web系统开发,比如报表系统、推荐系统等 这里面有很多内容其实是十分重合的,下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么,以及侧重点。2.集群运维 数据工程师,基本上是离不开集群搭建,比如hadoop、Spark、Kafka,不要指望有专门的...
数据开发需要
掌握
哪些
技术
答:
数据开发需要掌握以下技术:数据库:熟练掌握SQL语言
,了解关系型数据库的基本操作,如表的创建、查询、更新、删除等。数据仓库:了解数据仓库的设计、构建和维护,熟悉数据集成、转换和加载(ETL)技术,如使用工具如Apache Kafka,Flink,Spark等实现数据传输和处理。大数据平台:熟悉Hadoop、Spark、Hive等...
如何自学大数据
答:
4、第四阶段:到这个阶段,你会真正接触到大数据,
学习
大数据的知识,学完能够独立
开发
爬虫系统,能够独立开发搜索系统,能够完成实时数据采集、存储、计算及商业应用。找工作工资会在八千到一万之间 5、第五阶段:主要和大数据息息相关的Hadoop知识,学完能够胜任离线相关工作,包括
ETL
工程师、任务调度工程师、...
大数据
开发需要学习哪些
内容?
答:
大数据开发
需要学习的内容包括三大部分,分别是:大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分:数学、统计学和计算机;大数据渠道常识:是大数据开发的根底,往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。大数据方面有许多的技能:一是大数据渠道自身,一般是根据某些Hadoop产品如CDH的产品...
大数据分析:菜鸟的逆袭之路
答:
本文将为大家指明学习大数据分析的明路,帮助那些还在迷茫中的菜鸟们逆袭成功。学习大数据分析的必备技能要想成为合格的大数据分析师,你需要掌握Linux操作系统、shell脚本编程;熟悉数据抓取、数据清洗(ETL)
、数据仓库建模
;还有Hadoop大数据平台架构、HDFS/HBase/Hive/MapReduce等,都要了如指掌。对了,Mapreduce程序开发...
etl开发
主要做
什么
答:
1、数据需求分析和数据映射设计 ETL开发要根据业务需求和数据来源,熟悉各种数据源的结构和数据的含义,推导出相应的数据映射规则和
数据抽取
方案,设计出ETL作业中的流程和逻辑。2、ETL作业开发 ETL开发要编写ETL作业的程序脚本,根据目标数据库的数据结构和数据需求,使用ETL工具,如InformaticaPowerCenter、ODI...
要
成为一名大数据
开发
工程师必备
哪些
技能?
答:
掌握至少一种数据库开发技术:Oracle、Teradata、DB2、Mysql等,灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理;有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验,熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先,重点考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase;熟悉
数据仓库
领域知识和技能者优先,包括但不局限于:元数据管理、
数据开发
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