Talend ETL-værktøj - Talend Open Studio til databehandling

Denne blog på Talend ETL-værktøjet taler om et open source ETL-værktøj - Talend for Data Integration, som giver brugervenlig GUI til at udføre ETL-processen.

At håndtere heterogene data er helt sikkert en kedelig opgave, men efterhånden som datamængden øges, bliver den kun mere trættende. Det er her ETL-værktøjerne hjælper med at omdanne disse data til homogene data. Nu er disse transformerede data let at analysere og udlede de nødvendige oplysninger fra dem. I denne blog om Talend ETL vil jeg tale om, hvordan Talend undtagelsesvis fungerer som et ETL-værktøj til at udnytte værdifuld indsigt fra Big Data.



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



Du kan også gennemgå denne udførlige video tutorial, hvor vores Ekspert forklarer Talend ETL og databehandling med det på en detaljeret måde med skarpe eksempler.

Talend ETL vejledning | Talend Online-træning | Edureka

Hvad er ETL-proces?



ETL står for Extract, Transform and Load. Det refererer til en trio af processer, der kræves for at flytte rådataene fra kilden til et datalager eller en database. Lad mig forklare hver af disse processer i detaljer:

  1. Uddrag

    Ekstraktion af data er det vigtigste trin i ETL, som indebærer adgang til data fra alle lagersystemer. Lagringssystemerne kan være RDBMS, Excel-filer, XML-filer, flade filer, ISAM (Indexed Sequential Access Method), hierarkiske databaser (IMS), visuel information osv. Som det mest vitale trin skal det designes på en sådan måde at det ikke påvirker kildesystemerne negativt. Ekstraktionsprocessen sørger også for, at hvert artikels parametre identificeres tydeligt, uanset dets kildesystem.

  2. Transformer

    Transformation er den næste proces i rørledningen. I dette trin analyseres hele data, og forskellige funktioner anvendes på den for at omdanne det til det krævede format. Generelt er processer, der bruges til transformation af data, konvertering, filtrering, sortering, standardisering, rydning af duplikater, oversættelse og verifikation af sammenhængen i forskellige datakilder.

  3. belastning

    Indlæsning er den sidste fase af ETL-processen. I dette trin indlæses de behandlede data, dvs. de ekstraherede og transformerede data, til et måldatalager, der normalt er databaser. Mens du udfører dette trin, skal det sikres, at belastningsfunktionen udføres nøjagtigt, men ved at udnytte minimale ressourcer. Under indlæsningen skal du også opretholde den referentielle integritet, så du ikke mister dataens konsistens. Når dataene er indlæst, kan du hente en hvilken som helst del af data og nemt sammenligne dem med andre klumper.

ETL Process - Talend ETL - Edureka



Nu hvor du kender til ETL-processen, undrer du dig måske over, hvordan du udfører alle disse? Svaret er simpelt ved hjælp af ETL-værktøjer. I det næste afsnit af denne Talend ETL-blog vil jeg tale om de forskellige tilgængelige ETL-værktøjer.

Forskellige ETL-værktøjer

Men før jeg taler om ETL-værktøjer, lad os først forstå, hvad der præcist er et ETL-værktøj.

Som jeg allerede har diskuteret, er ETL tre separate processer, der udfører forskellige funktioner. Når alle disse processer kombineres til en enkelt programmeringsværktøj som kan hjælpe med at forberede dataene og administrere forskellige databaser.Disse værktøjer har grafiske grænseflader, der bruger, hvilket resulterer i en fremskyndelse af hele processen med at kortlægge tabeller og kolonner mellem de forskellige kilde- og måldatabaser.

Nogle af de største fordele ved ETL Tools er:

  • Det er meget let at bruge da det eliminerer behovet for at skrive procedurerne og koden.
  • Da ETL-værktøjerne er GUI-baserede, giver de en visuelt flow af systemets logik.
  • ETL-værktøjerne har indbygget fejlhåndteringsfunktionalitet, som de har operationel modstandsdygtighed .
  • Når man beskæftiger sig med store og komplekse data, giver ETL-værktøjer en bedre datahåndtering ved at forenkle opgaverne og hjælpe dig med forskellige funktioner.
  • ETL-værktøjer giver et avanceret sæt rensefunktioner sammenlignet med de traditionelle systemer.
  • ETL-værktøjer har en forbedret forretningsinformation som direkte påvirker de strategiske og operationelle beslutninger.
  • På grund af brugen af ​​ETL-værktøjerne er udgifter reduceres meget, og virksomhederne er i stand til at generere højere indtægter.
  • Ydeevne af ETL-værktøjerne er meget bedre, da strukturen på platformen forenkler opførelsen af ​​et datalagringssystem af høj kvalitet.

Der er forskellige ETL-værktøjer tilgængelige på markedet, som er meget populært brugt. Nogle af dem er:

Blandt alle disse værktøjer, i denne Talend ETL-blog, vil jeg tale om, hvordan Talend som et ETL-værktøj.

Talend ETL-værktøj

Talend open studio for dataintegration er et af de mest kraftfulde ETL-værktøjer til dataintegration, der findes på markedet. Med TOS kan du nemt styre alle de trin, der er involveret i ETL-processen, begyndende fra det indledende ETL-design til udførelsen af ​​ETL-datalæsning. Dette værktøj er udviklet på Eclipse grafisk udviklingsmiljø. Talend open studio giver dig det grafiske miljø, hvor du nemt kan kortlægge dataene mellem kilden til destinationssystemet. Alt du skal gøre er at trække og slippe de nødvendige komponenter fra paletten til arbejdsområdet, konfigurere dem og til sidst forbinde dem sammen. Det giver dig endda et metadata-lager, hvorfra du nemt kan genbruge og genanvende dit arbejde. Dette vil helt sikkert hjælpe dig med at øge din effektivitet og produktivitet over tid.

Med dette kan du konkludere, at Talend open studio for DI giver en improviseret dataintegration sammen med stærk forbindelse, let tilpasningsevne og en jævn strøm af ekstraktions- og transformationsprocessen.

Lad os se i det næste afsnit af denne Talend ETL-blog, hvordan du kan udføre ETL-processen i Talend.

Talend Open Studio: Kører et ETL-job

For at demonstrere ETL-processen udtrækker jeg data fra en excel-fil, transformerer dem ved at anvende et filtertildataene og derefter indlæse de nye data i en database. Følgende er formatet på mit excel-datasæt:

Fra dette datasæt filtrerer jeg datarækkerne ud fra kundetypen og gemmer hver af dem i en anden databasetabel. Følg nedenstående trin for at udføre dette:

TRIN 1: Opret et nyt job, og træk og slip følgende komponenter fra paletten:
  1. tMysqlConnection
  2. tFileExcelInput
  3. tRepliker
  4. ( tFilterRow ) X4
  5. ( tMysqlOutput ) X4

TRIN 2: Forbind komponenterne som vist nedenfor:

TRIN 3: Gå til komponentfanen i tMysqlConnection, og vælg hvilken type forbindelse du bruger indbygget eller lager fra 'Ejendomstype'. Hvis du bruger en indbygget forbindelse, skal du angive følgende detaljer:
  1. Vært
  2. Havn
  3. Database
  4. Brugernavn
  5. Adgangskode

Men hvis du bruger en Repository-forbindelse, henter den detaljerne som standard fra Repository.

TRIN 4: Dobbeltklik på tFileInputExcel og angiv i komponentfanen stien til din kildefil, antallet af rækker, der bruges til overskriften i feltet 'Overskrift' og nummeret på kolonnen, hvorfra Talend skal begynde at læse dine data i 'Første kolonne ' Mark. I 'Rediger skema' design skemaet i henhold til din datasætfil.

er postgraduate en kandidatgrad

TRIN 5 :Klik på 'Synkroniser kolonner' i komponentfanen i tReplicate.

TRIN 6: Gå til komponentfanen i den første tFilterRow, og kontroller skemaet. I henhold til din tilstand kan du vælge kolonne (r) og specificere funktion, operatør og den værdi, som data skal filtreres på.

TRIN 7: Gentag det samme for alle tFilterRow-komponenter.

TRIN 8: Endelig skal du markere afkrydsningsfeltet på 'Brug en eksisterende forbindelse' på tMysqlOutput's fane for komponenter. Angiv derefter tabelnavnet i feltet 'Tabel', og vælg 'Handling på tabel' og 'Handling på data' efter krav.

TRIN 9: Gentag det samme for alle tMysqlOutput-komponenterne.

TRIN 10: Når du er færdig, skal du gå til fanen 'Kør' og udføre jobbet.

Dette bringer os til slutningen af ​​denne blog på Talend ETL. Jeg vil afslutte denne blog med en simpel tanke, som du skal følge:

'Fremtiden tilhører dem, der kan kontrollere deres data'

Hvis du fandt dette Talend ETL blog, relevant, tjek af Edureka, et pålideligt online læringsfirma med et netværk på mere end 250.000 tilfredse elever spredt over hele kloden. Edureka Talend for DI og Big Data Certification Training kursus hjælper dig med at mestre Talend og Big Data Integration Platform og nemt integrere alle dine data med dit Data Warehouse og Applications eller synkronisere data mellem systemer. Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet, og vi vender tilbage til dig.