ETL的可扩展性和可维护性

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Solo Zhu

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Sep 10, 2008, 3:26:41 AM9/10/08
to ttnn BI 观点
ETL的过程我想很多人都谈过了,最近我在比较SSIS,OWB和infomatica,结合以前的项目,加深了我对ETL过程的理解和认识。
其实这三种工具,除去应用平台以为,大同小异,各有利弊。今天我想分享一下我的经验,主要在扩展和维护方面。

1:数据落地和ELT
很多人谈到数据落地的概念,说白了,就是ODS或者DWH中,有数据input或者output的,都先把要操作的数据放到临时表里面,而数据传
输的两端的表的结构都是一样的,这样的操作比较便捷,几乎不用考虑转换的问题。
同时我们还要提到的就是ELT,ELT和ETL其实各有好处,一个是用工具来转化数据,一个用SP,工具一般都是一行行的处理,而SP一般都是一
列列的处理。我个人认为ELT,用SP处理数据比较好,因为我们的测试或者将来的维护,都需要经常改变表间的mapping关系。而SP只是需要在数据
库里面做一些修改和操作,而且还比较容易调试,去发现问题的根源。

2:脚本文件
这里的脚本文件可以分为FTP script,table Script,Stored proc Script还有Shell脚本,不管是
dos shell 还是unix shell,这些都是一些操作系统的控制文件,我们可以暂时不谈。为什么要谈谈这些脚本了,其实我们在设计和开发结
构的时候很简单,但是我们修改的时候,就比较麻烦了,特别是ETL工具在打开一个package的时候,需要加载和验证,有的时候很慢很慢,如果我们只
是修改一些小参数的话,花长时间就不值得,如果我们将脚本文件都放在一起的话,那么打开txt或者bat文件就很方便。还有就是我们对于一些临时表,有
的时候需要将数据全部删掉,我们可以用truncate table,有的时候用drop和create也是不错的选择。
当然,如果用脚本文件的话,主机的安全性一定要好,而且对于账号的表级操作权限也要分配好。

3. 策略表
我们按照不同的频率,定时执行package,有的时候可能遇到error,有的时候可能由于其他的问题不能按时执行。其实我们可以做一张策略
表,存储每个package的执行的时间规则,然后每天开始执行前,将所有的package初始化出当天的执行情况,记录开始结束时间,还有成功标记。
执行时,可以先读取上一个执行日的执行情况,将未完成的package,延续的到当日。

4. 日志表
准确的来说,ETL工作中,从package执行开始的那一刻,每一个小步都要记录日志,记录发生了什么,做了什么,还有出错的信息和控制情况,
必要时,我们还要按照数据库的事物处理方式,将相关的包的执行数据全部释放掉。这样日志表和策略表join,我们就可以清楚的看到我们执行的性能,效率
和准确的详细的执行信息。根据package的优先级,我们可以将日志报表和紧急的错误,通过SMS或者email,发给相关的人员。

5. 重新执行
重新刷新数据是经常遇到的,我们发现数据不准确,就有可能需要重新执行,重新执行有中断重新执行和完全重新执行,甚至需要全部重新执行。
我们用batchid来控制每一天或者每一批的数据,但是有的时候由于这样那样的问题,倒是我们的package在执行中中断,我们就需要去寻找
日志,解决问题,然后重新执行。这一步的手工操作比较多,完全重新执行就是重新执行某天的某个packge,需要将对应的数据表做一些操作,比如删除,
全部重新执行,就是将数据仓库里面的数据全部重新创新,相当于从0开始。
这几种操作都是我们会遇到的,我们在设计包的时候,尽量的让package自己去完成,我们人为的控制尽量的减少。可以用一些参数的方式去控
制。


6. 团队协作性
ETL的工作占整个数据仓库工作量的50%-70%,所以团队协作性一定要好。而ETL包含E,T,L还有日志的控制,数据模型,原数据验证,数
据质量等等方面。例如我们要整合一个企业亚太区的数据,但是每个国家都有自己的数据源,有的是ERP,有的是Access,而且数据库都不一样,好要考
虑网络的性能问题,如果直接用ODBC去连接两地的数据源,这样的做法很显然是不合理的,因为网络不好,经常连接,很容易数据库链接不能释放导致死机。
如果我们在各地区的服务器放置一个数据导出为access或者flat file的程序,这样文件就比较方便的通过FTP的方式进行传输。我们就需要有
几项工作:
1)有人写一个通用的数据导出工具,可以用java,可以用VB,或者其他的工具,总而言之就是要通用,可以通过不同的脚本文件来控
制,使各地区的不同数据库导出的文件格式是一样的。而且还可以实现并行操作。
2)有人写FTP的程序,可以用bat,可以用ETL工具,可以用其他的方式,总之要准确,而且方便调用和控制。
3)有人设计数据模型,包括1)点中的导出后的结构,还有ODS和DWH中的表结构
4)有人写SP,包括ETL中需要用到的SP还有日常维护系统的SP,比如检查数据质量之类的
5)有人分析原数据,包括表结构,数据质量,空值还有业务逻辑
6)有人负责开发流程,包括实现各种功能,还有日志的记录等等。
7)有人测试

真正好的ETL,都是团队来完成的,一个人的力量是有限的

本日志同步记录在blog:http://bidwhome.itpub.net/

yang...@gmail.com

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Sep 10, 2008, 4:35:33 AM9/10/08
to ttnn BI 观点
请问一下什么是SP啊,你说ELT用工具转化数据,什么工具啊?

Solo Zhu

unread,
Sep 10, 2008, 5:07:40 AM9/10/08
to ttnn BI 观点
SP 就是存储过程 stored procedure
ELT就是先抽取数据 extracting,在装载数据 loading,最后做转化 tranformation
ETL就是 extracting -》tranformation-》loading
通常ELT的转化就是用存储过程来做的
而ETL中的就是用工具

yang...@gmail.com wrote:
> ����һ��ʲô��SP������˵ELT�ù���ת����ݣ�ʲô���߰���
>
> On 9��10��, ����3ʱ26��, Solo Zhu <solof...@gmail.com> wrote:
> > ETL�Ĺ������ܶ��˶�̸���ˣ�������ڱȽ�SSIS��OWB��infomatica�������ǰ����Ŀ���������Ҷ�ETL��̵�������ʶ��
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> >
> > ����־ͬ����¼��blog��http://bidwhome.itpub.net/

innovate511

unread,
Sep 12, 2008, 12:29:36 PM9/12/08
to ttnn BI 观点
最近无论是IBM还是informatica对于元数据管理的竞争成为他们角逐ETL市场的焦点,IBM努力整合旗下information
server产品线,为的打通整个从技术元数据到业务元数据的道路,但目前看起来产品整合得好象还不够完美,只是理念不错,功能已经能演示出来了,应该
很快会有所突破。

而目前几乎所有元数据管理平台都不能很好地管理非工具开发的元数据,如SP。早期元数据管理初级阶段是将脚本、程序逻辑人工翻译出来记录进元数据库,但
这种管理肯定远不能满足需求,任何需求变化和新需求都得人工维护,人工成本太高且容易维护错误。所以ELT开发模式,以及大量使用View作为中间逻辑
的DW将面临元数据难管的问题。

On 9月10日, 下午5时07分, Solo Zhu <solof...@gmail.com> wrote:
> SP 就是存储过程 stored procedure
> ELT就是先抽取数据 extracting,在装载数据 loading,最后做转化 tranformation
> ETL就是 extracting   -》tranformation-》loading
> 通常ELT的转化就是用存储过程来做的
> 而ETL中的就是用工具
>
>
>
> yangta...@gmail.com wrote:
> > һ ʲô SP ˵ELT ù ת ݣ ʲô ߰
>
> > On 9 10 , 3ʱ26 , Solo Zhu <solof...@gmail.com> wrote:
> > > ETL Ĺ ܶ ˶ ̸ ˣ ڱȽ SSIS OWB infomatica ǰ Ŀ Ҷ­ ETL ̵ ʶ
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> > >    ͬʱ ǻ Ҫ ᵽ ľ ELT ELT ETL ʵ кô һ ù 4ת ݣ һ SP һ 㶼 ­һ еĴ ? SPһ 㶼 һ
> > > еĴ ? Ҹ ΪELT SP ݱȽϺã Ϊ ǵIJ Ի ߽ 4 ά Ҫ ı m­apping ϵ SPֻ Ҫ
> > > һЩ ޸ĺͲ һ Ƚ ׵ ԣ ȥ ĸ Դ
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> > > 2 ű ļ
> > >     Ľű ļ Է ΪFTP script table Script Stored proc Script Shell ű
> > > dos shell unix shell Щ һЩ ϵͳ Ŀ ļ ǿ ʱ ̸ ΪʲôҪ̸̸ Щ ű ˣ ʵ ƺͿ­
> > > ʱ ܼ򵥣 ޸ĵ ʱ 򣬾ͱȽ 鷳 ˣ ر ETL ڴ һ package ʱ Ҫ غ ֤ ­ е ʱ ֻ
> > > ޸ һЩС Ļ ʱ Ͳ ֵ ã ǽ ű ļ һ Ļ ô txt bat ļ ­ͺܷ 㡣 о Ƕ һЩ ʱ ?
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> > > 3. Ա
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>
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Solo Zhu

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Sep 13, 2008, 8:28:22 AM9/13/08
to ttnn BI 观点
是的, innovate511 说的元数据是很重要,而且将来也越来越重要的
但是我们首先需要面临几个问题
1:有多少工具支持比较完整的元数据管理,包括
管理型的元数据,如各种server,application,FTP等等的账号密码
数据库的元数据,如table,view,SP等等以及PK和FK之间的关系等等
操作性的元数据,如mapping,workflow,ETL条件分支,front-end端和数据库之间的mapping等等
业务型的元数据,如业务之间的逻辑关系,业务数据的范围还有一些相关属性的取值
其他的元数据, 如一些手工录入的原数据的元数据,excel等等
2:企业有多少系统和数据仓库或者说统计分析系统有直接的联系,而且企业有多少人力资源去支持。
企业的原系统是否会经常性的变化或者业务逻辑经常发生变化。
3: 企业数据能否真正的在一起统一管理,IT部门和业务部门知否真的能有效的沟通

4: 业务部门是否不能手工来调整数据。有些我们的销售目标都是每个月都在调整的,而这些调整,你又不能生硬要在系统中调整,让企业的财务部门的数据和
销售部门的数据保持一致。

5: 企业的人员是否相对固定,比如每年的人员流动控制在10%一下。人员的流动给企业的系统维护带了很大的风险。

我曾经遇到这样两种不同的情况,两家都是全球500强的公司
一家大约IT部门有70个人,而这70人中有按照业务模块进行划分的 ,管理不同的IT系统,财务系统,人力资源,还有就是供应链的,客户关系管理
系统,6SIGEMA的,也有按照IT系统的功能来分的,报表,系统维护,培训等等,而亚太区各个国家也有10-20人来维护。
一家IT部门亚太总部只有10个人不到,各个国家,平均有1-3个人,有的国家没有什么真正的系统,很多数据都是用excel来录入的,走纸质记录
路线。
这两种情况,也许对于IT部门而言,也许第一种情况做得更合理一些,但是对于整个公司而言,你很难说谁对谁错。而大多数我接触的中国企业也是这样
的。

我现在要说的就是,这两个IT部门的管理模式,你很难做到数据统一,特别是一些元数据的管理。因为IT系统的很多设想都是太理想,很多都涉及到部门
间,部门内部的权利以及利益。这一点也就是在理想和现实之间存在的巨大矛盾。

如果不能很好的改变现状的话,我建议还是各自为政,按照系统或者业务模块进行自个的管理。
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innovate511

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Sep 13, 2008, 11:44:19 AM9/13/08
to ttnn BI 观点
如果IT不能逐步改变业务部门各自为战的状况,从技术平台角度统一起来的话,那么这个企业无论怎么做,都会出现难以维护和管理的情况,企业越大,越难管
理,直到老板想从战略管理角度改变状况。

业务部门要从自己角度分析没问题,但不能自己去搞没经过管理的数据源,也不能老是自己用最习惯的excel手工做报表或自己的简单olap分析。于是
IT做统一的平台,统一的可信的高质量数据源管控是必走的道路,至于他们是否自己开发报表,那已经不重要了,只要是在可管控的企业级BI平台下做。

元数据管理也支持导入多种系统的元数据统一管理,但无法自动更新和识别变动。所以工具管理自己平台上的元数据非常容易,而整合,会是一大难题。目前
informatica的元数据管理平台,也支持多个BI工具,包括BO等前端工具,不知道效果如何,是否能自动识别其变化,不过能方便地用工具导入管
理,也比手工导入便捷得多。但不清楚哪个工具是否支持数据库的元数据,能否自动导入重要的SP\VIEW内部的元数据?至于table及其他数据库元数
据,我认为并不重要,因为如果都是用像informatica这样的工具开发的话,工具本身会跟踪其元数据,否则工具会跑不起来的。

手工数据存在的重要原因是业务部门的信息化没有被规范起来,如果做好和IT的交流,每个手工数据都有对应的管理流程,都可以自动信息化掉,即便需要一个
过程,那也是在可预知的未来解决。不过手工数据至少最初需要进入DW管控起来,进入DW后统一出报表,这点可以初步保证企业统一的元数据管理。

yang...@sina.com

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Oct 7, 2008, 5:05:57 AM10/7/08
to ttnn BI 观点
元数据管理在做数据仓库项目时,都认为很重要,但是真正落地没有太成功的案例。其实关键的问题楼上几位都提到了!
> > 如果不能很好的改变现状的话,我建议还是各自为政,按照系统或者业务模块进行自个的管理。- 隐藏被引用文字 -
>
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