大家好，关于etl服务器很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于ETL服务器的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
一、大数据etl工具有哪些
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
下面给大家介绍一下什么是ETL以及ETL常用的三种工具——Datastage，Informatica，Kettle。
一、什么是ETL？
ETL，Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
数据仓库结构
通俗的说法就是从数据源抽取数据出来，进行清洗加工转换，然后加载到定义好的数据仓库模型中去。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。
ETL是BI项目重要的一个环节，其设计的好坏影响生成数据的质量，关系到BI项目的成败。
二、为什么要用ETL工具？
在数据处理的时候，我们有时会遇到这些问题：
▶当数据来自不同的物理主机，这时候如使用SQL语句去处理的话，就显得比较吃力且开销也更大。
▶数据来源可以是各种不同的数据库或者文件，这时候需要先把他们整理成统一的格式后才可以进行数据的处理，这一过程用代码实现显然有些麻烦。
▶在数据库中我们当然可以使用存储过程去处理数据，但是处理海量数据的时候存储过程显然比较吃力，而且会占用较多数据库的资源，这可能会导致数据资源不足，进而影响数据库的*能。
而上述遇到的问题，我们用ETL工具就可以解决。ETL工具具有以下几点优势：
1、支持多种异构数据源的连接。（部分）
2、图形化的界面操作十分方便。
3、处理海量数据速度快、流程更清晰等。
三、ETL工具介绍
1、Datastage
IBM公司的商业软件，最专业的ETL工具，但同时价格不菲，适合大规模的ETL应用。
使用难度：★★★★
2、Informatica
商业软件，相当专业的ETL工具。价格上比Datastage便宜一点，也适合大规模的ETL应用。
使用难度：★★
3、Kettle
免费，最著名的开源产品，是用纯j*a编写的ETL工具，只需要JVM环境即可部署，可跨平台，扩展*好。
使用难度：★★
四、三种ETL工具的对比
Datastage、Informatica、Kettle三个ETL工具的特点和差异介绍：
1、操作
这三种ETL工具都是属于比较简单易用的，主要看开发人员对于工具的熟练程度。
Informatica有四个开发管理组件，开发的时候我们需要打开其中三个进行开发，Informatica没有ctrl+z的功能，如果对job作了改变之后，想要撤销，返回到改变前是不可能的。相比Kettle跟Datastage在测试调试的时候不太方便。Datastage全部的操作在同一个界面中，不用切换界面，能够看到数据的来源，整个job的情况，在找bug的时候会比Informatica方便。
Kettle介于两者之间。
2、部署
Kettle只需要JVM环境，Informatica需要服务器和客户端安装，而Datastage的部署比较耗费时间，有一点难度。
3、数据处理的速度
大数据量下Informatica与Datastage的处理速度是比较快的，比较稳定。Kettle的处理速度相比之下稍慢。
4、服务
Informatica与Datastage有很好的商业化的技术支持，而Kettle则没有。商业软件的售后服务上会比免费的开源软件好很多。
5、风险
风险与成本成反比，也与技术能力成正比。
6、扩展
Kettle的扩展*无疑是最好，因为是开源代码，可以自己开发拓展它的功能，而Informatica和Datastage由于是商业软件，基本上没有。
7、Job的监控
三者都有监控和日志工具。
在数据的监控上，个人觉得Datastage的实时监控做的更加好，可以直观看到数据抽取的情况，运行到哪一个控件上。这对于调优来说，我们可以更快的定位到处理速度太慢的控件并进行处理，而informatica也有相应的功能，但是并不直观，需要通过两个界面的对比才可以定位到处理速度缓慢的控件。有时候还需要通过一些方法去查找。
8、网上的技术文档
Datastage< Informatica< kettle,相对来说，Datastage跟Informatica在遇到问题去网上找到解决方法的概率比较低，kettle则比较多。
五、项目经验分享
在项目中，很多时候我们都需要同步生产库的表到数据仓库中。一百多张表同步、重复的操作，对开发人员来说是细心和耐心的考验。在这种情况下，开发人员最喜欢的工具无疑是kettle，多个表的同步都可以用同一个程序运行，不必每一张表的同步都建一个程序，而informatica虽然有提供工具去批量设计，但还是需要生成多个程序进行一一配置，而datastage在这方面就显得比较笨拙。
在做增量表的时候，每次运行后都需要把将最新的一条数据操作时间存到数据库中，下次运行我们就取大于这个时间的数据。Kettle有控件可以读取数据库中的这个时间置为变量；对于没有类似功能控件的informatica，我们的做法是先读取的数据库中的这个时间存到文件，然后主程序运行的时候指定这个文件为参数文件，也可以得到同样的效果
二、etl是什么
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。
转换：这是ETL过程中最关键的部分。在提取数据后，需要对数据进行清洗、验证、合并、计算等一系列操作，以确保数据的准确*、一致*和完整*。转换可能包括数据格式的转换、数据质量的检查以及可能的业务规则应用等步骤。这一阶段的主要目的是将数据转化为适合数据存储和查询的格式。
加载：经过转换后的数据被加载到目标系统中，如数据仓库或数据湖。加载过程可以是增量加载或全量加载，取决于数据的更新频率和系统的需求。在这一阶段，数据被存储并准备好供后续的分析和处理使用。
总的来说，ETL是一个数据处理流程，旨在从源系统提取数据，进行必要的转换和处理，然后加载到目标系统以供分析和使用。这一流程在数据集成、数据仓库建设等领域中扮演着至关重要的角色。
三、阿里巴巴是用的什么服务器阿里巴巴是用的什么服务器的
转载:阿里巴巴为什么选择ApacheFlink？
本文主要整理自阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家莫问在云起大会上的演讲。
一棵大树从一棵小树苗长成；小小橡实可能长成参天大树
随着人工智能时代的到来和数据量的爆炸，在典型的大数据业务场景中，最常见的数据业务方式是使用批处理技术处理全量数据和流计算处理实时增量数据。在大多数业务场景中，用户的业务逻辑在批处理和流处理中往往是相同的。但是，用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。
因此，用户通常需要编写两套代码。无疑，这带来了一些额外的负担和成本。阿里巴巴的商品数据处理往往需要面对增量和全量两种不同的业务流程，所以阿里在想，我们能不能有一个统一的大数据引擎技术，用户只需要根据自己的业务逻辑开发一套代码就可以了。在这样不同的场景下，无论是全数据还是增量数据，还是实时处理，都可以有一套完整的解决方案支持，这也是阿里选择Flink的背景和初衷。
目前开源的大数据计算引擎有很多选择，如Storm、Samza、Flink、KafkaStream等。、以及Spark、Hive、Pig、Flink等批量处理。但是同时支持流处理和批处理的计算引擎只有两个选择:一个是ApacheSpark，一个是ApacheFlink。
技术、生态等多方面综合考虑。首先，Spark的技术思路是模拟基于批量的流量计算。另一方面，Flink使用基于流的计算来模拟批处理计算。
从技术发展的角度来看，用批处理来模拟流程存在一定的技术局限*，这种局限*可能很难突破。Flink基于流模拟批处理，在技术上具有更好的可扩展*。从长远来看，阿里决定将Flink作为统一通用的大数据引擎作为未来的选择。
Flink是一个统一的大数据计算引擎，具有低延迟、高吞吐量。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台每秒可以处理数亿条消息或事件，延迟为毫秒级。同时，Flink提供了一次*的一致*语义。保证了数据的正确*。这样，Flink大数据引擎就可以提供金融数据处理能力。
弗林克在阿里的现状
基于ApacheFlink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，从阿里巴巴的搜索和推荐两个场景实现。目前，包括阿里巴巴所有子公司在内的所有阿里巴巴业务都采用了基于Flink的实时计算平台。同时，Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群上。Hadoop的YARN作为资源管理调度，HDFS作为数据存储。所以Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。
目前，这个基于Flink的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团，还通过阿里云的云产品API向整个开发者生态系统提供基于Flink的云产品支持。
Flink在阿里巴巴的大规模应用表现如何？
规模:一个系统是否成熟，规模是一个重要的指标。Flink最初推出阿里巴巴只有几百台服务器，现在已经达到上万台服务器，在全球屈指可数；
状态数据:基于Flink，内部积累的状态数据已经是PB规模；
事件:如今，每天在Flink的计算平台上处理的数据超过万亿条；
PS:高峰期每秒可承担超过4.72亿次访问，最典型的应用场景是阿里巴巴双11的大屏；
弗林克的发展之路
接下来，从开源技术的角度，我们来谈谈ApacheFlink是如何诞生，如何成长的。而阿里又是如何在这个成长的关键时刻进来的？你对它做过哪些贡献和支持？
Flink诞生于欧洲大数据研究项目平流层。这个项目是柏林工业大学的一个研究项目。早期，Flink做的是批量计算，但2014年，同温层的核心成员孵化了Flink，同年将Flink捐赠给Apache，后来成为Apache最顶尖的大数据项目。同时，Flink计算的主流方向被定位为流式，即使用流式计算来计算所有的大数据。这就是Flink技术诞生的背景。
2014年，Flink作为专注于流计算的大数据引擎，开始在开源大数据行业崭露头角。不同于Storm、SparkStreaming等流计算引擎，它不仅是一个高吞吐量、低延迟的计算引擎，还提供了许多高级功能。比如提供有状态计算，支持状态管理，支持数据语义的强一致*，支持事件时间，水印处理消息无序。
Flink核心概念和基本概念
Flink区别于其他流计算引擎的地方其实是状态管理。
是什么状态？比如开发一套流量计算系统或者任务做数据处理，可能经常需要对数据做统计，比如Sum，Count，Min，Max，这些值都需要存储。因为它们是不断更新的，所以这些值或变量可以理解为一种状态。如果数据源正在读取Kafka，RocketMQ，可能需要记录读取的位置并记录偏移量。这些偏移变量是要计算的状态。
Flink提供了内置的状态管理，可以将这些状态存储在Flink内部，而不需要存储在外部系统中。这样做有以下优点:第一，减少了计算引擎对外部系统的依赖和部署，运维更简单；其次，在*能上有了很大的提升:如果是通过外部访问，比如Redis，HBase必须通过网络和RPC访问。如果Flink在内部访问这些变量，它只通过自己的进程访问这些变量。同时，Flink会定期让这些状态的检查点持久化，并将检查点存储在分布式持久化系统中，比如HDFS。这样，当Flink的任务出错时，它会从最新的检查点恢复整个流的状态，然后继续运行它的流处理。对用户没有数据影响。
Flink如何保证在检查点恢复的过程中没有数据丢失或冗余？要保证计算准确？
原因是Flink使用了一套经典的Chandy-Lamport算法，其核心思想是将这种流计算视为一种流拓扑，在这种拓扑的头部有规律地插入来自源点的特殊屏障，并将屏障从上游广播到下游。当每个节点接收到所有栅栏时，它将拍摄状态快照。每个节点完成快照后，整个拓扑将被视为一个完整的检查点。接下来，无论发生什么故障，都会从最近的检查点恢复。
Flink使用这种经典算法来确保语义的强一致*。这也是Flink与其他无状态流计算引擎的核心区别。
以下是Flink解决无序问题的方法。比如星球大战的序列，如果按照上映时间来看，可能会发现故事在跳跃。
在流量计算上，和这个例子很像。所有消息的到达时间与源在线系统日志中实际发生的时间不一致。在流处理的过程中，希望消息按照它们在源端实际发生的顺序进行处理，而不是按照它们实际到达程序的时间。Flink提供了一些先进的事件时间和水印技术来解决乱序问题。以便用户可以有序地处理该消息。这是Flink的一个很重要的特点。
接下来介绍一下Flink起步时的核心概念和理念，这是Flink发展的第一阶段；第二阶段是2015年和2017年。这个阶段也是Flink发展和阿里巴巴介入的时候。故事源于2015年年中我们在搜索事业部做的一项调查。当时阿里有自己的批处理技术和流计算技术，既有自研的，也有开源的。但是，为了思考下一代大数据引擎的方向和未来趋势，我们对新技术做了大量的研究。
结合大量的研究成果，我们最终得出结论，解决一般大数据计算需求，整合批量流的计算引擎是大数据技术的发展方向，最终我们选择了Flink。
但2015年的Flink还不够成熟，规模和稳定*都没有付诸实践。最后我们决定在阿里成立Flink分公司，对Flink进行大量的修改和改进，以适应阿里巴巴的超大型业务场景。在这个过程中，我们团队不仅改进和优化了Flink的*能和稳定*，还在核心架构和功能上做了大量的创新和改进，并贡献给了社区，比如:Flink全新的分布式架构、增量式检查点机制、基于信用的网络流量控制机制和流式SQL。
阿里巴巴对Flink社区的贡献
我们来看两个设计案例。第一个是阿里巴巴重构了Flink的分布式架构，对Flink的作业调度和资源管理做了明确的分层和解耦。这样做的第一个好处是Flink可以在各种开源资源管理器上本地运行。这种分布式架构改进后，Flink可以原生运行在HadoopYarn和Kuberes这两种最常见的资源管理系统上。同时将Flink的任务调度由集中式调度改为分布式调度，使Flink可以支持更大的集群，获得更好的资源隔离。
另一个是实现增量检查点机制，因为Flink提供了有状态计算和规则检查点机制。如果内部数据越来越多，检查点就会越来越大，最终可能导致做不下去。提供增量检查点后，Flink会自动找出哪些数据是增量更改的，哪些数据是修改的。同时，只有这些修改过的数据被持久化。这样检查点就不会随着时间的运行越来越难，整个系统的*能也会非常稳定，这也是我们贡献给社区的一个非常重要的特*。
经过2015-2017年对Flink流媒体能力的提升，Flink社区逐渐走向成熟。Flink也成为了流媒体领域最主流的计算引擎。因为Flink最开始是想做一个统一流式、批量处理的大数据引擎，这个工作在2018年就已经开始了。为了实现这一目标，阿里巴巴提出了新的统一API架构和统一SQL解决方案。同时，在流式计算的各种功能得到改进后，我们认为批量计算也需要各种改进。无论在任务调度层还是数据洗牌层，在容错*和易用*方面都有很多工作需要改进。
究其原因，这里有两个要点与大家分享:
●统一的API堆栈
●统一的SQL方案
我们来看看FlinkAPI栈的现状。研究过Flink或者用过Flink的开发者应该知道。Flink有两个基本的API，一个是数据流，一个是数据集。数据流API提供给流用户，数据集API提供给批量用户，但是这两个API的执行路径完全不同，甚至需要生成不同的任务来执行。所以这和统一API是冲突的，这也是不完善的，不是最终的解决方案。在运行时之上，应该有一个统一批量流程集成的基础API层，我们希望API层能够统一。
因此，我们将在新架构中采用一个DAG(有限非循环图)API作为批处理流的统一API层。对于这种有限无环图，批量计算和流量计算不需要明确表示。开发者只需要在不同的节点和不同的边定义不同的属*，就可以规划数据是流属*还是批属*。整个拓扑是一个统一的语义表达，可以集成批量流。整个计算不需要区分流量计算和批量计算，只需要表达自己的需求。有了这个API，Flink的API栈就统一了。
除了统一的基础API层和统一的API栈，SQL解决方案在上层也是统一的。而批处理SQL，我们可以认为有流计算和批处理计算的数据源，我们可以把这两个数据源模拟成数据表。可以认为流数据的数据源是一个不断更新的数据表，而批量数据的数据源可以认为是一个相对静态的表，没有更新的数据表。整个数据处理可以看作是SQL的一个查询，最终结果也可以模拟成一个结果表。
对于流计算，它的结果表是一个不断更新的结果表。对于批处理，其结果表是相当于一次更新的结果表。从整个SOL语义表达来看，flow和batch是可以统一的。此外，流SQL和批处理SQL都可以使用同一个查询来表示重用。通过这种方式，所有流批次都可以通过同一个查询进行优化或解析。甚至许多流和批处理操作符都可以重用。
弗林克的未来方向
首先，阿里巴巴要基于Flink的本质做一个全能的统一大数据计算引擎。放在生态和场景的地面上。目前Flink是主流的流计算引擎，很多互联网公司已经达成共识，Flink是大数据的未来，是最好的流计算引擎。接下来的重要任务是让Flink在批量计算上有所突破。在更多的场景下，已经成为主流的批量计算引擎。然后进行流量和批次的无缝切换，流量和批次的界限越来越模糊。使用Flink，在一个计算中，可以同时进行流量计算和批量计算。
第二个方向是Flink得到更多语言的生态支持，不仅仅是J*a，Scala，还有Python和Go进行机器学习。未来希望用更丰富的语言开发Flink计算任务，描述计算逻辑，连接更多生态。
最后不得不说AI，因为很多大数据计算需求和数据量都在支撑非常热门的AI场景。所以我们会在完善Flink流批生态的基础上，继续往上走，完善上层Flink的机器学习算法库。同时，Flink会借鉴成熟的机器，深度学习融合。比如Flink上的Tensorflow，可以用来整合大数据的ETL数据处理和机器学习的特征计算、特征计算，以及训练的计算，让开发者同时享受多个生态系统带来的好处。
阿里巴巴云境是什么东西？
这个是阿里巴巴做的一款信息化系统产品，主要针对中小企业，它的服务器??硬件的支持，都是阿里放在云端的。相当于都是由阿里来帮你管理数据??，客户的硬件投入非常低，系统管理成本也很低，通常是以年费的形式来运行。
为什么阿里巴巴，腾讯等这些公司要把服务器放在美国？
为了让美国人民享受到阿里巴巴和腾讯的服务啊，另外国内的人到美国去，也是需要相关的服务的。
阿里巴巴属于哪个行业？
阿里巴巴主营属于电子商务，还包括互联网金融、电子支付、物流等。同时，阿里巴不断发展还涉及到更广的领域，比如传媒、物联网等。
阿里巴巴集团本家产业：阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里软件、阿里妈妈、口碑网、阿里云、中国雅虎、一淘网、淘宝商城、中国万网，聚划算、云峰*、蚂蚁金服。
一般的网店需要多大的服务器？
不需要因为你申请的淘宝店是一个虚拟空间来着，在阿里巴巴自已建设的机房之中，可使用，无需自备服务器。装修店铺，上架商品即可
阿里千岛湖数据中心建在湖底吗？
是的，阿里巴巴的一个服务器中心就放在千岛湖湖底。阿里云千岛湖数据中心建筑面积30000平方米，共11层，可容纳至少5万台设备。作为水冷驱动的工业数据中心建设的模板，很有创新*和代表*。数据中心90%时间不需要电制冷，深层湖水通过完全密闭的管道流经数据中心，帮助服务器降温，再流经2.5公里的青溪新城中轴溪，作为城市景观呈现，自然冷却后又回到千岛湖。
四、ETL服务器***是什么
推荐一款比较好的ETL+BI的解决方案，FineBI！
ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/DW（Business Intelligence）的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，约占整个项目的60%～80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。