1、对于做过 BI 开发的朋友，ETL 并不陌生，只要涉及到数据源的数据抽取、数据的计算和处理过程的开发，都是 ETL，ETL 就这三个阶段，Extraction 抽取，Transformation 转换，Loading 加载。
2、迁移到HDFS后BLOB字段存储为16进制形式。
3、Linux系统和Hadoop生态体系：大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面，Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、外理、分析、统计等业务。
数据抽取的流程包括以下几个步骤：预处理、抽取、转换和加载（ETL）以及后处理。预处理阶段主要是对原始数据进行清洗和整理，以确保数据的质量和准确性。这个过程中，数据工程师需要对数据进行去重、缺失值处理、异常值检测和修正等操作。
DataStage数据抽取工作通常包括四个关键步骤：首先，抽取阶段是核心环节，它涉及从各个业务系统和不同网点收集分散的数据。在这个阶段，理解数据的定义至关重要。你需要规划所需的源和数据定义，制定明确的数据获取策略，特别是针对增量数据的抽取规则。其次，清洗步骤是为了确保数据的准确性和一致性。
网络数据抽取技术的实现过程通常涉及以下步骤，以Knowlesys采集为例：首先，明确采集目标是关键，用户需要选定他们想要抓取数据的特定网站。其次，特征信息的提取是核心环节。开发者需要分析目标网站的网页结构，识别出包含所需数据的共同模式或标签，以便有效地定位和提取数据。
在excel工作表里，随机抽取一个数或两个数。02 选择数据区域，随机重复，随机抽取 03 选择抽取的个数。
从数据处理的角度，数据处理的流程如下：数据采集 大数据的采集一般采用ETLQ（Extract-Transform-Load）工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据以及其他非结构化数据等抽取到临时文件或数据库中。
1、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。
2、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。
3、ETL工程师：从事系统编程、数据库编程与设计。要求不同 BI工程师：要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQLServer、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。数据库工程师：理解数据备份/恢复与灾难恢复；工具集的使用。
1、ETL是数据处理中的一个关键过程，代表提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。它指的是从各种来源提取数据，对数据进行清洗、转换、加工，并最终加载到目标系统中的一系列操作。
2、总的来说，ETL是一个在数据处理流程中不可或缺的概念，它简化了数据管理和分析过程。这个缩写词在数据库管理、数据仓库和数据分析等领域有着广泛的应用和高流行度，是数据工程师和分析师必备的工具词汇。
3、ETL是指提取、转换、加载的过程。ETL是数据预处理的核心流程，主要应用于数据仓库的集成和构建。以下是关于ETL的详细解释：提取：这一阶段是从源系统中获取数据。可能涉及的源系统包括数据库、文件服务器、其他软件系统等。ETL工具会识别并读取这些数据，将其提取出来，为后续的转换和加载做准备。
4、ETL，即Extract， Transform， Load的缩写，直译为中文就是“提取、转换、加载”。这个术语广泛应用于数据处理领域，特别是在数据仓库管理和数据迁移过程中。它的主要作用是将数据从不同的源提取出来，经过转换处理，然后加载到目标系统中，以满足分析和决策支持的需求。
5、ETL的意思 ETL是一个缩写，通常用于描述数据集成领域中的三个主要过程：抽取、转换和加载。以下是关于ETL的详细解释：抽取：这一步骤是从各个数据源中提取数据。数据源可以是数据库、数据仓库、外部系统或任何其他存储数据的介质。抽取过程确保从数据源中获取所需的数据，为后续的数据处理做准备。
6、ETL是指数据抽取、转换和加载的过程。ETL是数据集成和数据处理中的关键步骤。以下是关于ETL的详细解释：数据抽取：这一阶段涉及从各种源系统中提取或收集数据。这些数据可能来自不同的数据库、文件、实时数据流等。确保数据的准确性和完整性是此阶段的关键任务。
