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开源ETL工具kettle系列之建立缓慢增长维

发布时间:2021-02-07 13:15:23 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:摘要 本文主要介绍使用kettle 来建立一个Type 2的Slowly Changing Dimension 以及其中一些细节问题 Kettle 简介 Kettle 是一个强大的,元数据驱动的ETL工具被设计用来填补商业和IT之前的差距,将你公司的数据变成可增长的利润. 我们先来看看Kettle能做什么:

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官方文档中提到的注意事项:

  1. Stream date field : 如果你不想每次都改变时间的范围,你需要添加一个额外的这个字段,比如你打算每天的午夜来进行ETL过程,可以考虑加一个Join 步骤”Yesterday 23:59:59” 作为输入的时间字段.
  2. 这必须是一个Date 字段(不能是转换后的字符串,即使他们有相同的格式也不行),我们(Kettle 的开发小组)把功能实现隔离出来,如果你需要的话自己要先转换.
  3. 对于Date range start and end fields : 你只能指定一个表示年的数据,而不是时间戳,如果你输入YYYY(比如2100),这将会被当成一个时间戳来用: YYYY-01-01 00:00:00.000,(注意图6中的格式)

另外需要注意的地方:

  1. Technical key field : 其他一些ETL工具(比如OWB)也许叫做代理主键,只是名字上不同而已.
  2. SQL Button : 当你在目标数据库中还没有建立维表的时候,你点击SQL Button,Kettle 会弹出如下对话框帮你建立维表,你会发现它默认帮你在代理主键和业务主键上建立索引。

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  3. Creation of technical key : 在这个选项的第二种实现方式上,Use sequence ,这个要视你数据库支持而定,mysql 就不支持,Oracle 支持sequence,但是你要自己创建和管理这个sequence,如果这个sequence 的值因某种外部因素改变了,你要自己确定sequence 产生的值处于何种状态,如果可以的话尽量不要用,尽量用第一种:table maximum + 1,这种方式永远不要担心数据库的不同和实现方式的不同,而且简单易懂。
  4. Stream Datefield

    4.1 这个选项是用来控制时间的精度的,有的时候我们可能只是一个月进行一次ETL,这个时候Datefield 显然没有必要到秒的精度,而且这个选项严重影响你后面如果使用缓慢增长维的sql 的复杂度,因为你需要先把时间的精度调到你需要的精度,比如你使用的数据是到秒的精度,但是你实际需要的只是天的精度,你在sql 里面有大量的时间都浪费在toString( stream date field),然后把这个字符串substring(),执行效率会低一些.

    4.2 不要轻易改这个精度,一旦你确定了精度问题,不要尝试改变它,尤其是当精度变细的时候,你可能会损失掉已经存在与数据库中的数据的精度,如果你只是从 “Today 00:00:00.000” 改成 “Today 23.59.59.000” 的情况,需要手动处理好已经存在的数据格式问题.

    4.3 执行ETL的时间可能决定这个值,如果你一天可能存在5次执行ETL过程(包括自动执行或者手工执行)那么你显然不希望时间的精度是按天来计算的(比如Today 00.00.00这种格式)

    4.4 精度的损失并不可怕:考虑一下你的应用场景,比如我们要做表,列出2006年11月份和2006年12月份的所有销售总和,结合上图中的customer 的例子,假设是按客户聚合的,我们对于customer 的精度要求只要求到月,没有要求到天,如果我们执行ETL的过程是一个星期执行一次,可能一个客户在一个星期内改变了三次他的名字(虽然不是个好例子,完全是为了配合上面的图),而只有最后一次的改变被记录了下来,这完全跟你执行ETL的频度有关,但是考虑到用户需求,只要精度到月就够了,即使这种精度有数据损失也完全没关系,所以你如何指定你的Stream date field 的精度主要是看用户需求的精度。
    4.5 如果以上四点你觉得只是一堆让你头疼的字符串,那你完全可以把stream date field 设置成空(默认的到时间戳的精度)
    执行Type 2 SCD

    1. “Update the dimension?” 选中
    2. 在Field tabs 里面,对于每一个你想要保持全部记录的字段都要选择Insert 方式.

错误处理和依赖问题

如果你运行了这个转换,你会发现你的输出中有一条customer_tk为1,version为1的数据,你在图6和图7中没有看到这条数据是因为我不想一开始把这条数据跟SCD的实现混在一起,SCD的实现本身并不会告诉你要添加这条数据,这完全是跟数据建模有关系,为了理解这个问题,我们看一下如下情况该如何处理: 一个产品销售的记录是作为一个立方体的主要事实表,它包括一个客户维,现在因为某种原因客户维需要删除掉一部分数据,但是对映的产品销售记录却要保存起来,该如何处理外键约束的问题? SCD实现本身并不会考虑这个问题,因为它跟维表没有什么关系,你要处理的是事实表里面那些引用了维表的记录,如果你没有这个空行(它唯一的一个值就是 id,而且是为了满足主键约束,version那个字段有没有值不重要),事实表中的记录就不好处理这种情况,因为你把它赋予任何一个值都是不合适的。这种方法是为了处理像数据依赖(外键的关系)和错误处理比较常见的方法。

(编辑:瑞安网)

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