Wyodrębnij, załaduj, przekształć - Extract, load, transform

Wyodrębnianie, ładowanie, transformowanie ( ELT ) to alternatywa dla wyodrębniania, przekształcania, ładowania (ETL) używanej w implementacjach usługi Data Lake . W przeciwieństwie do ETL, w modelach ELT dane nie są transformowane przy wejściu do jeziora danych, ale przechowywane w oryginalnym formacie surowym. Umożliwia to szybsze ładowanie. Jednak ELT wymaga wystarczającej mocy obliczeniowej w silniku przetwarzania danych , aby przeprowadzić transformację na żądanie i zwrócić wyniki w odpowiednim czasie. Ponieważ dane nie są przetwarzane przy wejściu do jeziora danych, zapytanie i schemat nie muszą być definiowane a priori (chociaż często schemat będzie dostępny podczas ładowania, ponieważ wiele źródeł danych to wyciągi z baz danych lub podobnych strukturalnych systemów danych, a zatem mają powiązany schemat). ELT to model potoku danych .

Komponenty jeziora danych w chmurze

Wspólne opcje przechowywania

• AWS
  • Simple Storage Service (S3)
  • Amazon RDS
• Lazur
  • Usługa Azure Blob Storage
• GCP
  • Google Storage (GCS)

Zapytanie

• AWS
  • Widmo przesunięcia ku czerwieni
  • Atena
  • EMR (Presto)
• Lazur
  • Usługa Azure Data Lake
• GCP
  • BigQuery

Bibliografia

Linki zewnętrzne

• Dull, Tamara, „The Data Lake Debate: Pro is up First” , smartdatacollective.com , 20 marca 2015 r.

Ten artykuł o komputerach jest skrótem . Możesz pomóc Wikipedii, rozbudowując ją .

• v
• t
• mi