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优化您的数据管道：选择正确的方法通过 ETL 和 ELT 进行高效数据处理和转换
随着企业收集的数据比以往任何时候都多，有效管理、集成和访问这些数据的能力变得至关重要。两种主要方法主导了这个领域：提取、转换和加载(ETL) 以及提取、加载和转换(ELT)。两者都有相同的核心目的，即将数据从不同来源转移到中央存储库中进行分析，但它们的实现方式不同。了解差异、相似之处和适当的用例是完善数据集成和可访问性实践的关键。
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设计大数据系统架构的分析
大数据的系统架构设计主要包含3个方面ETL设计、ODS层、OLAP(联机分析处理)，重点对ETL和OLAP进行分析：
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Atitit etl之道
Atitit etl之道 attilax著 1. ETL 11.1. （数据仓库技术） 21.2. ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性 22.
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Atitit etl之道
Atitit etl之道 attilax著 1. ETL 11.1. （数据仓库技术） 21.2. ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性 22.
