趋近智
ETL管道入门
章节 1: 理解 ETL 基本知识
什么是数据整合？
ETL 介绍：抽取、转换、加载
ETL流程的目的
区分ETL与ELT
常见数据源和数据目标
明确ETL需求
章节 2: 提取阶段
连接数据源
完全抽取与增量抽取
处理结构化数据（例如：数据库、CSV）
半结构化数据（例如JSON、XML）简介
数据变化捕获（CDC）原理
处理提取错误
实践：模拟数据提取
章节 3: 转换阶段
数据转换的必要性
数据清洗：处理缺失值
数据清洗：纠正错误
数据验证规则
数据格式化与标准化
数据丰富：增加信息
数据结构化：数据连接与拆分
数据聚合简介
实践：应用简单转换
章节 4: 加载阶段
选择目标系统
加载策略：完整加载
加载策略：增量加载（追加/更新）
理解目标模式
模式映射：从源到目标
处理加载失败
加载后数据验证
练习：数据加载
章节 5: 搭建简单ETL数据管道
什么是 ETL 流水线？
管道工作流与依赖关系
ETL 工具分类介绍
可视化ETL工具概述
ETL 脚本编程概述
调度与自动化基础知识
监控与日志记录要点
动手实践：设计一个简单的数据管道
明确ETL需求
这部分内容有帮助吗？
- Building the Data Warehouse, William H. Inmon, 2005 (John Wiley & Sons) - 提供了数据仓库架构和开发的经典方法，强调了理解业务需求的重要性。
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 讨论了构建数据系统中的挑战，包括理解数据需求、一致性和可靠性，这些对ETL设计均相关。
- Data Quality: The Ten Big Problems and How to Avoid Them, Peter Aiken, 2017 (Technics Publications) - 探讨了常见的数据质量问题及其预防和解决策略，与定义数据质量需求直接相关。