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etl_load_date表是什么表
数据抽取、转换、加载表。etl_load_date表是数据抽取、转换、加载表。ETL 是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的简写，它的功能是从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗和转换，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去，是构建数据仓库最重要的一步。
什么是“ETL”
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。
扩展资料：
ETL与ELT：
ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。
ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。
工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。
ETL数据融合平台，实现业务数据集成
ETL的应用是将企业业务系统的数据经过抽取、清洗、转换之后加载到数据仓库的一个过程。用ETL的目的是为了把企业散落在各个系统中的数据集中起来，统一标准化管理。因此，ETL是构建数据仓库的重要的、必不可少的一环。RestCloud ETL平台是怎样的？ RestCloud ETL数据融合平台是基于微服务架构研发的新一代数据融合平台，是为企业提供业务系统数据之间的集成，以及异构数据源之间的数据传输于一体的一站式的数据处理平台。RestCloud ETL平台——功能 1、全web化配置，开箱即用； 2、可实现多种异构数据源之间通过平台快速进行数据交换，快速帮助企业构建数据融合平台，同时通过叠加API服务平台即可快速落地构建一个轻量级的数据中台。 3、平台通过可视化的拖、拉、拽即可完成数据集成流程的构建并实现数据抽取、转换、清洗、脱敏、加载等功能。RestCloud ETL平台——优势 RestCloud ETL从架构、易用性、传输性能、可视化、功能丰富性等方面均全面超越常见的开源ETL工具。通过容器化技术RestCloud ETL支持大规模的分布式部署架构，可以根据资源利用率，实现动态的弹性伸缩，实现上万流程的同时调度与并发运行。RestCloud ETL平台——适用场景 通过RestCloud ETL数据融合平台可以在多个业务系统之间实现复杂的数据分发以及推送、同时也支持跨集团公司的数据传输与共享发布，协助企业快速构建轻量级的数据中台等场景， 同时RestCloud支持实时数据流的处理，可以实时接入物联网、Kafka等的实时数据流并进行实时运算处理后存入企业的实时数仓中。
什么是ETL
Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。 ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、Informatic PowerCenter、Trinity、AICloudETL、DataStage、Repository Explorer、Beeload、Kettle、DataSpider目前，ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle……开源的工具有eclipse的etl插件。cloveretl.数据集成：快速实现ETLETL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。而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括:业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。它可以集中地体现为以下几个方面：1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。3、拆分数据：依据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861082585313-8148，可进行区域码和电话号码分解。4、验证数据正确性：可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如，主叫号861082585313-8148，进行区域码和电话号码分解后，可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区，进行数据验证。5、数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。6、Lookup：查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。7、建立ETL过程的主外键约束：对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键唯一记录的加载。
etl不包含哪个数据处理过程
数据采集、数据清洗、数据存储。1、数据采集：数据采集是获取原始数据的过程，包括从不同的数据源中提取数据、解析数据格式、过滤无用数据等操作。ETL的数据抽取过程通常是在数据采集之后进行的，因此不包括数据采集过程。2、数据清洗：数据清洗是指对数据进行去重、过滤、纠错等操作，以保证数据的准确性和一致性。数据清洗通常在数据抽取和数据转换之间进行，ETL的数据转换过程包括数据清洗过程。3、数据存储：数据存储是指将数据保存到数据库、数据仓库、数据湖等数据存储系统中。ETL的数据加载过程主要是将数据存储到目标数据存储系统中，因此不包括数据存储过程。
数据分析 数据抽取，数据加载，数据转换，哪个不是etl的过程
百度百科的ETL词条：ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。显然数据分析不属于etl的范畴。希望我的回答可以帮到你
