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informatica怎么连接数据库 informatica怎么编辑源的数据?

informatica怎么编辑源的数据?

首先是登录服务:账号和密码一样:administrator。

r操作(创建存储库)

a.在odbc数据源管理器中创建一个新的数据源,以连接到要创建存储库的数据库。

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b.在要连接的数据库中创建一个新用户。

c.在存储库管理器中创建一个文件夹。

d操作

informatica字符集去哪设置?

信息与文学。;的元数据(账号、密码……)信息保存在oracle上。

有信息s启动脚本startup_ininfa/bin。

3.修改windowshost的主机,地址为ceco3-@.comwindowssystem32driver等。

在文件中添加192.168.68.128infa,infa是当时连接配置的域名,192.168.68.128是informatica服务器主机的ip地址。

4.配置连接

*网关主机是我们刚刚修改的c:windowssyst

为什么建数据仓库需要使用etl工具?

只要涉及到数据源的数据抽取,数据计算,开发处理流程,就是etl,etl就是在这三个阶段:抽取抽取,转换转化,加载。

从不同的数据源提取数据,按照一定的数据处理规则和转换对数据进行处理,最后将处理后的数据输出到目标数据表,目标数据表可以是文件等。这是装货。

更通俗地说,etl的过程和每个人都是一样的。;日常烹饪。你需要在菜市场的各个摊位上买到好菜。买回来的时候要挑好,洗干净,切好一切,最后放锅里炸熟,端上桌。菜市场的每个摊位都是数据源,熟食是最终的输出结果。中间所有的过程,比如摘菜、洗菜、切菜、做饭,都是转换。

在开发的时候,大部分时间会通过etl工具来实现,比如kettle、pentaho、ibmdatastage、infornaica、微软sqlserver中的ssis等,整个etl过程将通过结合基础sql来实现。

也有的是自己通过程序开发,然后控制一些数据处理脚本批量运行,基本上就是这个过程了。顺序加法sql实现。

哪种更好还取决于使用场景和开发者用那种更舒服。我觉得大部分软件开发人员都来自,遇到数据项目,会更喜欢用程序来控制批量运行,这是程序思维的自然延续。大部分纯bi开发人员自然选择成熟的etl工具进行开发,当然也有一上手就写程序脚本的。这类bi开发者的师傅基本都是程序员调过来的。

使用程序的优点是适应性和扩展性强,可以集成或反汇编到任何程序处理过程中,有时使用程序效率更高。难点在于对维修人员有一定的技术要求,经验传递和可复制性不够。

使用etl工具的第一个好处是整个etl开发过程是可视化的,尤其是在数据处理流程的分层设计上,可以清晰的管理。第二是链接不同数据源时,各种数据源和数据库的链接协议已经内置,可以直接配置,不需要不需要写程序来实现它们。第三,各种转换控件都可以拖拽使用,简化了sql的一部分开发,不用写代码。第四,可以灵活设计各种etl调度规则,高度配置,而这不需要通过写代码来实现。

因此,在大多数一般项目中,etl标准组件开发会更多地用在项目上。

etl在逻辑上可以分为两层,控制流和数据流,这也是很多etl工具的设计理念,不同的etl工具可能会有不同的名称。

控制流是控制每个数据流和数据流处理的顺序,一个控制流可以包含多个数据流。比如数据仓库开发过程中,第一层是ods层或者staging层的开发,第二层是维度层的开发,后面几层是dw事实层和dm数据集市层的开发。通过etl的调度管理,可以将这些层串联起来,形成一个完整的数据处理流程。

数据流是从源数据到目标数据表的具体数据转换过程,所以有etl工具调用数据流转换。在数据流开发设计过程中,主要有三个环节,目标数据表的环节,可以通过etl控件直接配置。这时候中间转换环节可能有很多选择,比如调整sql语句,存储过程,或者使用etl控件。

有些项目习惯于使用etl控件来实现数据流中的转换,有些项目要求使用存储过程而不是标准的转换组件。还有一些因为数据仓库本身不支持存储过程,只能用标准sql实现。

我们平时说的bi数据架构师,其实指的是etl的架构设计,也就是整个bi项目。数据处理、数据清洗和建模都在etl中实现。一个好的etl架构设计可以同时支持上百个包,也就是控制流,每个控制流下可能有上百个数据流处理过程。我之前写过一篇技术文章,你可以搜索一下关键词biworketl。你也应该在网上找到这篇文章。这个框架设计不仅仅是etl框架的设计,还有etl项目管理和规范控制器的深层思考,包括后期运维、基于bi的bi分析、etl性能调优。因为一个大型bi项目可能需要几十个人同时开发etl,所以框架的顶层设计非常重要。

etl过程数据项目程序

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