ETL实验4-字段处理的优化是数据处理流程中关键的一环。通过精细调整字段处理策略,可以显著提升数据质量和处理效率。在这个实验中,我们探索了如何利用最新的数据处理技术来优化字段处理步骤,确保数据的准确性和一致性。
ETL实验4-字段处理优化
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第二章球杆控制系统分析设计入门实验一简化模型的建立和稳定性分析。实验目的包括了解机理法建模的基本步骤,掌握机理法建立球杆系统的简化数学模型,以及控制系统稳定性分析的方法。实验要求使用机理法建立球杆系统的数学模型,并在Matlab中进行稳定性分析验证。实验设备包括球杆系统和Matlab计算机平台。系统建模方法涵盖机理建模和实验建模两种,机理建模基于研究对象的运动规律和物理、化学知识建立输入输出关系,而实验建模通过预设输入信号激励对象并检测输出信号建立输入输出关系。文中详细介绍了球杆系统的机械部分及其控制原理。
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1. 输入Excel
在Kettle中,通常使用Excel输入步骤来读取Excel文件。这一步骤允许用户指定工作表名,选择要读取的列,并定义数据类型。在实验中,创建一个包含序号、学号、班级、学籍、籍贯、数学和英语成绩的Excel文件作为数据源。
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计算字段并非数据库表中实际存在的字段,而是在查询时动态生成的。SQL 语句的 SELECT 子句支持使用 +, -, *, / 等运算符以及列名和常量来创建表达式,实现数据的计算和转换。
拼接字段可以使用 || 或 + 运算符,建议优先使用 || 运算符 (MySQL 中 || 表示逻辑或,拼接字段一般使用 concat() 函数)。
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etl 逻辑清晰的etl_upd_idu.sql,蛮适合拿来当标准模板用的。批量更新+增删逻辑得挺干净,字段命名规范,流程也不绕,用在数据中转层或者 ODS 层都比较合适。
MERGE语句写得比较巧,利用主键比对再区分INSERT和UPDATE,还带条件删,数据同步的场景就挺合适,像你做用户信息或订单明细表更新的时候,用这个思路就不容易出错。
语法上没太花哨的东西,适合直接套用改字段名就能上手。适合配合一些ETL 工具用,比如你如果是用Kettle,直接挂脚本就行;SSIS也能调得起来。哦对了,跟Spark那种流比起来,这种脚本方式适合定时跑批,不太适合实时场景。
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