ETL将数据经过抽取extract、转换transform、加载load 到数据仓库

数据清洗转换：

        清洗：即过滤，过滤什么呐？肯定不能把好的、符合要求的数据滤掉，过滤完不符合要求的数据后，交给相关部分确认是否对对口再接着往下抽取

        那什么是不符合要求的数据：

             不完整：应该有的你没有，那怎么能行，补上！

             错误的：何为错误，这个仁者见仁智者见智，格式不对、看不前的祸害、全角半角这种上世纪的错误那都是要我们去承担的，通过sql等找出来，那必须修正药业之后再抽取

             重复的：重复的这个词，不是money其他的都通通甩掉

       这个过程就是繁琐，需要细致面对，走过了之后也算是解决了一大半问题

     转换：不一致数据的转换、数据粒度的转换，一些（商务）规则的计算

               不一致数据：合并同类项 或者 归类 统一格式、一家人就要整整齐齐的，少一两个都不行

               数据粒度的转换：不同的粒度、不同的维度，聚合出不一样的火花，要四维的不要整成三维要不别人说你没有想象力

             （商务）规则计算：不同行业不同老板有不同的规则和癖好，列出奇奇葩葩的数据指标，作为小兵小虾的我们指定了要按规则办事，这也算是拿人钱财与人消灾吧

ETL日志、警告通知：

         日志：三大类*小点 总之要通过日志告诉我们etl的情况，出错了要让我们有章可循

                   执行过程日志：ETL执行记录，比如运行时间、影响了多少data

                   错误日志：模块出错那必须记下来，没错、活生生的嫉妒，必须清清楚楚明明白白记录错误的时间 模块 信息

                   总体日志：大概差不多的那种，什么时候开始、什么时候结束、结果怎么样，都有、ok、好了 可以走了

       警告：给我们发警告，及时发现问题，一般是发邮件，现在呐钉钉流行IT，用他也可以

谢谢：

https://www.cnblogs.com/Little-Li/p/11114643.html

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