培训提纲
1.ETL定义说明
ETL过程指的是从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行清洗、转换，最终加载到目标数据库和数据仓库中。
数据抽取：数据抽取主要是针对各个业务系统及不同网点的分散数据，充分理解数据定义后，规划需要的数据源及数据定义，制定可操作的数据源，制定增量抽取的定义。
数据转化和清洗：数据转换是真正将源数据变为目标数据的关键环节，它包括数据格式转换、数据类型转换、数据汇总计算、数据拼接等等。但这些工作可以在不同的过程中处理视具体情况而定，比如，可以在数据抽取时转换，也可以在数据加载时转换。
数据清洗主要是针对系统的各个环节可能出现的数据二义性、重复、不完整、违反业务规则等问题，允许通过试抽取，将有问题的纪录先剔除出来，根据实际情况调整相应的清洗操作。
数据加载：数据加载主要是将经过转换和清洗的数据加载到数据仓库（或数据库）里面，即入库，操作者可以通过数据文件直接装载或直连数据库的方式来进行数据装载。
2.ETL工具的选择
2.1.支持平台
随着各种应用系统数据量的飞速增长和对业务可靠性等要求的不断提高，人们对数据抽取工具的要求往往是将几十、上百个GB的数据在有限的几个小时内完成抽取转换和装载工作，这种挑战势必要求抽取工具对高性能的硬件和主机提供更多支持。
因此，我们可以从数据抽取工具支持的平台，来判断它能否胜任企业的环境，目前主流的平台包括SUN Solaris、HP-UX、IBM AIX、AS/400、OS/390、Sco UNIX、Linux、Windows等。
2.2.支持数据源
对数据源支持的重要性不言而喻，因此这个指标必须仔细地考量。首先，我们需要对项目中可能会遇到的各种数据源有一个清晰的认识；其次对各种工具提供的数据源接口类型也要有深入了解，比如，针对同一种数据库，使用通用的接口（如ODBC/JDBC）还是原厂商自己的专用接口，数据抽取效率都会有很大差别，这直接影响到我们能不能在有限的时间内完成ETL任务。
这里,列出一些常见的数据源供参考：DB2、Informix、Oracle、Sybase、SQL Server、Teredata、OleDB、SAS、Text、Excel、SAP、Peoplesoft、IMS、VSAM、QSAM on 390、FTP、XML、MessageQueue、Weblogic等。
2.3.数据转换功能
我们遇到的ETL转换要求包括：字段映射；映射的自动匹配；字段的拆分；多字段的混合运算；跨异构数据库的关联；自定义函数；多数据类型支持；复杂条件过滤；支持脏读；数据的批量装载；时间类型的转换；对各种码表的支持；环境变量是否可以动态修改；去重复记录；抽取断点；记录间合并或计算；记录拆分；抽取的字段是否可以动态修改；行、列变换；排序；统计；度量衡等常用的转换函数；代理主键的生成；调试功能；抽取远程数据；增量抽取的处理方式；制造样品数据；在转换过程中是否支持数据比较的功能；数据预览；性能监控；数据清洗及标准化；按行、按列的分组聚合等。
2.4.管理和调度能力
管理和调度的基本功能包括：抽取过程的备份与恢复；升级；版本管理；开发和发布；
支持统一以及自定义的管理平台；支持时间触发方式；支持事件触发方式；支持命令行执行方式；支持用户对计算机资源的管理和分配；负载均衡；文档的自动生成；调度过程中能否执行其他任务等。
2.5.集成和开放性
随着数据仓库技术在国内应用的不断深入，许多开发商希望不向用户提供ETL工具的原来操作界面，而是将其一些主要功能模块嵌入到自己的系统或其他厂商的系统中，因为在大多数情况下一般项目只会用到ETL工具的少数几个功能，同时也没有必要给用户提供那么复杂的操作环境，其结果反而使用户容易产生操作错误。
上述问题就要求ETL工具能提供很好的集成性和开放性，可以从几方面考量：与OLAP 集成；与前端工具集成；与建模工具集成；开放的API可将产品集成到统一界面；是否能调用各种外部应用，包括存储过程、各种流行语言开发的应用程序等；是否支持客户化定制的转换过程；是否支持与统计分析工具的集成等。
3.DataStage整体架构
DataStage的开发环境基于c/s模式的，通过DataStage client连接到DataStage server上。DataStage client只能运行在windows平台上，DataStage server可以安装在多种平台上。如windows、redhat linux、AIX、HP Unix。
Datastage client提供四种工具：DataStage administrator、DataStage manager、
DataStage direcotor、DataStage designer。
下面是一幅DataStage整体架构图：
上图描述了DataStage 的整个系统架构。DataStage 的客户端工具连接到DataStage Server 上进行 ETL Job 的开发，DataStage Server 再与后台的数据库连接起来进行数据处理。DataStage 的客户端工具之间的是一个相互合作的关系。
4.DataStage客户端工具
4.1.DataStage Administrator
DataStage Administrator主要完成以下几个功能：
设置客户端和服务器连接的最大时间；
添加和删除项目；
License的管理。
4.2.DataStage Manager
DataStage Manager用来管理项目的资源，它提供以下几个方面的功能：
完成项目的备份；
将job从一个project中导出，然后导入到另一个project中使用；
导入table defines；
可以使用该工具对多个job进行compile。
4.3.DataStage Director
Datastage Director用于监控job的运行状态。它提供以下几个方面的功能：
查看到job的运行状态、运行日志、出错等信息；
对job进行计划调度；
4.4.DataStage Designer
Datastage designer 是client中最重要的工具，我们平时开发job都在该工具上
完成。Designer的功能主要体现在以下三个方面：
Job的开发；
Job的编译；
Job的运行。
5.DataStage 的开发流程
用Datastage Administrator新建一个项目；
用 Datastage Designer设计job；
用Datastage Director设置job的运行模式，即计划调度；
用Datastage Manager完成project的备份。
6.DataStage开发用例
本节我们开发一个简单的ETL Job，使大家对用DataStage进行ETL开发有一个整
体的认识。
6.2.整合流程图
6.3.整合要求
6.3.1.对每次抽取有详细的日志记录，包括业务表数据量、中心库数据数据量、拒绝数据
量等信息。
6.3.2.对被清洗以及其他原因照成错误的数据进行记录
6.3.3.将身份证号码与出生日期逻辑错误的数据清洗出库。
6.3.4.病人信息与中心库自然人信息进行比对，如果中心库中不存在该人员的记录，则插
入一条自然人信息，在插入的过程中，需要对病人的性别、血型等字典项进行转码，
对身份证统一转成18位的身份证号码。并对出生日期进行转换。如果中心库中存在该人员信息，则更新中心库该自然人的血型。
6.4.DataStage实现
6.4.1.新建项目
打开DataStage Administrator，登录到DataStage Server,Host System是安装DataStage Server的主机，输入其IP地址或者主机名。另外在输入用户名和密码，即可进入Administrator界面。
登录后，在标签projects中可以浏览到该DataStage Server上所有的项目。单击“Add”
按钮增加一个Projects。
在弹出的对话框中，填写项目的名称以及存放的路径，一个新的项目就建好了。
可以通过点击“properties”按钮修改项目的属性。
创建完项目后，就可以用DataStage Designer登录到DataStage Server。输入要登录到的主机名或IP地址以及用户名和密码，并选择要打开的项目。单击按钮OK。
进入到DataStage Designer，我们可以导入数据库的表结构。选中DataStage Designer 左边的“Table Define”，点击右键，然后选择“Import'Pug-in Meta Data Definitions”
在弹出的对话框中选择“ORAOCI9”，点击“OK”
在弹出的对话框中，填写DataSource Name,User Id,Password,单击“Next”。
在弹出的对话框中，选择需要导入表的Owner,并选择需要导入的对象。单击“Next”。
在弹出的对话框中，选择需要导入的表，并指定导入表的类别。单击“Import”导入表结构。完成导入表的操作。
接着，我们可以继续重复以上介绍的导表操作。导入中心库表结构。
导完业务表和中心库表后，我们就可以开始创建Job。在菜单中选择“File-〉new”新建一个Job。
在弹出的对话框中选择“Server Job”,然后点击“OK”
一个新的Job就创建出来了。如下图所示。
此时，可以通过Designer左下角提供的Stage插件拖拉到右边面板来进行整合过程。整合的第一步是统计源表的数据量。我们将需要的Stage拖放到面板上。如下图所示。
source name,User Id,Password.
在上图中，我们使用Job Parameter来指定Database source name,User Id,Password。其语法格式为#para_name#,通过定义Parameter,我们可以在同一个Job中重复使用。今后如果要调整参数，我们只需在参数定义处修改，不需要进入每一个stage中进行修改。下图是参数定义的界面。
接着点击NLS标签，选择合适的字符集。
接着点击Output标签，设置需要抽取的表。
General标签下保持默认的属性即可。在SQL标签下，又分了Query标签，Before标签，After标签。其中Query标签是定义执行抽取的SQL语句，Before标签表示执行抽取前要执行的动作。After标签表示执行抽取后要执行的动作。下面我们重点介绍Query标签。Query Type选择框可以有以下几种值选项.
Fully generated SQL query:自动生成SQL语句，DataStage通过向导帮助你完成SQL 语句的生成。
Column-Generated SQL query:利用列生成SQL语句，下面我们会介绍列的定义。User-defined SQL query:用户自定义SQL语句。
User-defined SQL file：用户自定义SQL脚本。
我们重点介绍Fully generated SQL query，点击上图中“Build”按钮，会弹出SQL 生成向导窗口。在该界面中完成SQL语句的定义
定义完抽取的SQL语句后，我们点击“Synchronize Columns”标签，进行列同步。该标签只是在使用“Fully generated SQL query”有效。
创建完SQL后，我们可以查看列的对应情况，并根据实际情况进行相应的修改。
在上图的Columns标签中，我们可以点击“Load”标签来装载列，也可以将列信息保存，以供其他Stage使用。
定义完SQL以及Column后，我们可以使用“View Data”按钮来查看我们的定义是否正确，如果我们前面所有的定义都是正确的，将可以查看到数库中的数据。如果前面定义有误，将会弹出对话框给与提示。
定义完源数据Stage后，我们定义目标数据Stage。其Stage标签与源数据的相同，在此我们不在介绍。我们重点介绍Input标签页。
上图就是点击Input标签后的界面。在General页签，我们可以选择目标表表名称。“Update action”中我们可以选择对目标表将进行的操作。有以下几种动作。
Clear table then insert rows：先删除表数据然后在插入数据。
Truncate table then insert rows：先清空表然后在插入数据。
Insert rows without clearing：只插入数据。
Delete existing rows only：只清空数据
Replace existing rows completely：将原行替换。这会产生两条SQL语句。先是一条delete语句，接着在是一条insert语句。
Update existing rows only：只更新现有数据
Update existing rows or insert new rows：更新或插入数据
Insert new rows or update existing rows：新增或插入数据
User-defined SQL：用户自定义SQL语句
User-defined SQL file：用户自定义SQL脚本
“Create table action”指定是否创建目标表。“Drop table action”指定是否删除表。
Columns标签定义目标表的列
同样，我们可以点击“Load”标签来装载列，也可以将列信息保存，以供其他Stage 使用。SQL标签页为我们定义的SQL语句，如果使用“User-defined SQL”选项来生成SQL,此时该选择框为可编辑。我们可以在该文本框内键入SQL语句。
Before 和After标签表示执行该SQL语句之前（或之后）需额外执行的SQL语句。Transaction Handling标签用于指定事务的提交。用来表示记录多少条提交一次。
按照安装教程安装虚拟机版的datastage 8.7后，使用命令启动was失败 [plain]view plain copy https://www.doczj.com/doc/3817337271.html,srvr:~ # /opt/IBM/WebSphere/AppServer/bin/startServer.sh server1 2.ADMU0116I: Tool information is being logged in file 3. /opt/IBM/WebSphere/AppServer/profiles/InfoSphere/logs/server1/sta rtServer.log 4.ADMU0128I: Starting tool with the InfoSphere profile 5.ADMU3100I: Reading configuration for server: server1 6.ADMU3200I: Server launched. Waiting for initialization status. 7.ADMU3011E: Server launched but failed initialization. startServer.log, 8. SystemOut.log(or job log in zOS) and other log files under 9. /opt/IBM/WebSphere/AppServer/profiles/InfoSphere/logs/server1 sho uld 10. contain failure information. 按照提示查看报错日志： [html]view plain copy https://www.doczj.com/doc/3817337271.html,srvr:/opt/IBM/WebSphere/AppServer/profiles/InfoSphere/logs/server1 # tai l -100 SystemErr.log 2. at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) 3. at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorI mpl.java:60) 4. at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodA ccessorImpl.java:37) 5. at https://www.doczj.com/doc/3817337271.html,ng.reflect.Method.invoke(Method.java:611) 6. at https://www.doczj.com/doc/3817337271.html,uncher.Main.invokeFramework(Main.java:340) 7. at https://www.doczj.com/doc/3817337271.html,uncher.Main.basicRun(Main.java:282) 8. at https://www.doczj.com/doc/3817337271.html,uncher.Main.run(Main.java:981) 9. at https://www.doczj.com/doc/3817337271.html,unchEclipse(WSPreLauncher .java:340) 10. at com.ibm.wsspi.bootstrap.WSPreLauncher.main(WSPreLauncher.java:110 ) 11.Caused by: https://www.doczj.com/doc/3817337271.html,.ascential.xmeta.repository.core.CoreRepositoryException: Error initializ ing persistence manager module 13. at com.ascential.xmeta.repository.core.impl.DefaultSandbox.
ETL本质 做数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换和装载。 其实ETL过程就是数据流动的过程，从不同的数据源流向不同的目标数据。但在数据仓库中，ETL 有几个特点，一是数据同步，它不是一次性倒完数据就拉到，它是经常性的活动，按照固定周期运行的，甚至现在还有人提出了实时ETL的概念。二是数据量，一般都是巨大的，值得你将数据流动的过程拆分成E、T和L。 现在有很多成熟的工具提供ETL功能，例如datastage、powermart等，且不说他们的好坏。从应用角度来说，ETL的过程其实不是非常复杂，这些工具给数据仓库工程带来和很大的便利性，特别是开发的便利和维护的便利。但另一方面，开发人员容易迷失在这些工具中。举个例子，VB是一种非常简单的语言并且也是非常易用的编程工具，上手特别快，但是真正VB的高手有多少？微软设计的产品通常有个原则是“将使用者当作傻瓜”，在这个原则下，微软的东西确实非常好用，但是对于开发者，如果你自己也将自己当作傻瓜，那就真的傻了。ETL工具也是一样，这些工具为我们提供图形化界面，让我们将主要的精力放在规则上，以期提高开发效率。从使用效果来说，确实使用这些工具能够非常快速地构建一个job来处理某个数据，不过从整体来看，并不见得他的整体效率会高多少。问题主要不是出在工具上，而是在设计、开发人员上。他们迷失在工具中，没有去探求ETL的本质。 可以说这些工具应用了这么长时间，在这么多项目、环境中应用，它必然有它成功之处，它必定体现了ETL的本质。如果我们不透过表面这些工具的简单使用去看它背后蕴涵的思想，最终我们作出来的东西也就是一个个独立的job，将他们整合起来仍然有巨大的工作量。大家都知道“理论与实践相结合”，如果在一个领域有所超越，必须要在理论水平上达到一定的高度 探求ETL本质之一 ETL的过程就是数据流动的过程，从不同异构数据源流向统一的目标数据。其间，数据的抽取、清洗、转换和装载形成串行或并行的过程。ETL的核心还是在于T这个过程，也就是转换，而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出，或者，它们作为一个单独的部件，其复杂度没有转换部件高。和OLTP系统中不同，那里充满这单条记录的insert、update和select等操作，ETL过程一般都是批量操作，例如它的装载多采用批量装载工具，一般都是DBMS系统自身附带的工具，例如Oracle SQLLoader和DB2的autoloader 等。 ETL本身有一些特点，在一些工具中都有体现，下面以datastage和powermart举例来说。 1、静态的ETL单元和动态的ETL单元实例；一次转换指明了某种格式的数据如何格式化成另一种格式的数据，对于数据源的物理形式在设计时可以不用指定，它可以在运行时，当这个ETL单元创建一个实例时才指定。对于静态和动态的ETL单元，Datastage没有严格区分，它的一个Job就是实现这个功能，在早期版本，一个Job同时不能运行两次，所以一个Job相当于一个实例，在后期版本，它支持multiple instances，而且还不是默认选项。Powermart中将这两个概念加以区分，静态的叫做Mapping，动态运行时叫做Session。 2、ETL元数据；元数据是描述数据的数据，他的含义非常广泛，这里仅指ETL的元数据。主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。ETL元数据还包括形式参数的管理，形式参数的ETL单元定义的参数，相对还有实参，它是运行时指定的参数，实参不在元数据管理范围之内。
国际主流BI产品对比
厂商产品及简介 国际厂商（主要） MicroStrategy MSTR ，国际专业BI 产品，覆盖BI 全部领域 IBM DB2以及Cognos 、SPSS 、DataStage ，覆盖BI 全部领域Oracle BIEE 、Hyperion ，覆盖BI 全部领域，数据挖掘领域有待加强 Microsoft SQLServer ，覆盖BI 全部领域，适合中小型企业，性价比高 SAP BusinessObjects 、CrystalReports 主要是报表领域和数据集成领域 国际BI 市场主要厂商
BI 产品纷纷嫁入豪门： 2007年11月，IBM收购Cognos 2008年4月，Oracle收购Hyperion 2010年10月，SAP收购Business Objects BI 产品国际阵营谁是幸存者： 目前BI产品第一阵营的唯一幸存者只有MicroStrategy，超过20年的专业技术和市场积累，让这个在巨头环伺下的BI行业领军产品一直保持着一枝独秀的良好态势。
厂商名称目标客户群 MicroStrategy金融、电信、政府、石油、电力等高端行业的高端应用，尤 其适合于数据量大，用户分布广泛的行业应用特点 SAP/BO BO定位于SAP ERP的已有用户优先实施，其它则通过OEM或 各种集成商，价格较高，不适用于中小企业 IBM/Cognos通过OEM和集成商进军企业客户，公司本身则注重已有的金 融、电信、政务领域客户 Microsoft适用于中小企业，依靠合作伙伴 Oracle基于Oracle数据库庞大的客户群，注重大型用户，但内部产 品有竞争关系 国际主流BI产品基本都已被IT业界巨头并购，技术路线及商务策略缺乏独立性，除MicroStrategy之外都缺乏BI产品技术发展方向的独立规划。
简介 DataStage 使用了Client-Server 架构，服务器端存储所有的项目和元数据，客户端DataStage Designer 为整个ETL 过程提供了一个图形化的开发环境，用所见即所得的方式设计数据的抽取清洗转换整合和加载的过程。Datastage 的可运行单元是Datastage Job ，用户在Designer 中对Datastage Job 的进行设计和开发。 Datastage 中的Job 分为Server Job, Parallel Job 和Mainframe Job ，其中 Mainframe Job 专供大型机上用，常用到的Job 为Server Job 和Parallel Job 。 本文将介绍如何使用Server Job 和Parallel Job 进行ETL 开发。 Server Job 一个Job 就是一个Datastage 的可运行单元。Server Job 是最简单常用的Job 类型，它使用拖拽的方式将基本的设计单元-Stage 拖拽到工作区中，并通过连线的方式代表数据的流向。通过Server Job，可以实现以下功能。 1.定义数据如何抽取 2.定义数据流程 3.定义数据的集合 4.定义数据的转换 5.定义数据的约束条件 6.定义数据的聚载 7.定义数据的写入 Parallel Job Server Job 简单而强大，适合快速开发ETL 流程。Parallel Job 与Server Job 的不同点在于其提供了并行机制，在支持多节点的情况下可以迅速提高数据处理效率。Parallel Job 中包含更多的Stage 并用于不同的需求，每种Stage 使用上的限制也往往大于Server Job。 Sequence Job Sequence Job 用于Job 之间的协同控制，使用图形化的方式来将多个Job 汇集在一起，并指定了Job 之间的执行顺序，逻辑关系和出错处理等。 数据源的连接 DataStage 能够直接连接非常多的数据源，应用范围非常大，可连接的数据源包括： ?文本文件 ?XML 文件
Datastage培训 1.什么是Datastage？ 设计jobs 抽取（Extraction）、转换（Transformation）、装载（Loading）即ETL 数据整合项目工具，如数据仓库、数据集市和系统移植。 DataStage的框架，如图-1： 图-1 在开发过程中是通过DataStage的四个客户端（DataStage Administrator如图-2, DataStage Manager如图-3, DataStage Designer如图-4, DataStage Director如图-5） 来进行工作的。 图-2 图-3 图-4 图-5 DataStage的基本开发流程： 1．在Administrator中新建工程、定义全局和工程属性 2．在Manager中导入元数据 3．在Designer中定义job 4．在Designer中编译job 5. 在Director中验证，运行，监控job 2.DataStage Administrator介绍 主要功能：对server进行一些常规的设置、用来执行管理任务，如建立DataStage用
户、新建和删除工程，设置工程的属性。 2.1.登陆 登陆后的界面： 在General标签中、可以看到当前server的版本是7.5.1.A，你也可以点击”NLS…”选择Client端的默认字符集。 2.2.新建工程 选择Projects标签，
在这里你可以选择Add按钮来新建一个工程“sjzh”如图： 该工程存放的目录为“/home/dsadm/Ascential/DataStage/Projects/sjzh”在这里我们选择系统的默认路径。选择“OK”就新建了一个工程，如图：
一、工具入门 DataStage是一个ETL的工具，就是对数据的抽取，转换，加载。个人通俗的理解就是一个对数据进行处理，提取的工具，这里面的数据大部分是以数据库中表的格式存在着的，所以如果要使用这个工具，首先必须对关系数据库的一些基本概念要有所了解，比如最基本的字段，键，记录等概念。 DataStage是通过设计job来实现ETL的功能的。 Job的设计跟普通的IDE设计一样，通过拖拽控件，并填加脚本来完成。这里的控件称为stage，每一个不同的stage都有不同的数据处理的功能，将各个stage通过一定的方式组合起来，设计成job，对job进行编译，运行，就能够实现对数据抽取转换加载。 1,安装datastage,看学习指导，先对该工具有个大概的认识,大概知道administrator,design,director,manager的区别。 了解datastage工具的主要用途：简单的说就是把一批数据input进来，经过各种各样的转化，清洗，然后在output出去,整个就是ETL 的过程。 对4个工具我们最常做的操作有： Administrator：1、对Project的管理，主要是建立和删除project; 2、对Licensing的管理，主要是更换Licensing。 design：datastage的核心，所有的开发都在design里面完成，在这里可以编辑你的job,使用各种stage控件。 director：1、查看日志，当运行job结束时，无论job成功或者失败，我们都可以在director 里面查看日志，里面能反映我们job运行的状态，经常job出错我们都是先查看日志，然后分析原因，再到design里面修改。 2、director的另外一个很有用的功能是logout job,当服务器或者网络出问题时，正在编辑的job很有可能被锁定，这时你就算把design关了再重新登陆还是无法打开job,会提示job has been used, 这就需要到director里面把job logout，然后就可以使用了。manage：manage的最主要的功能是可以对design里面的资源进行导入导出，当我们要把开发的job从一台机器转移到另外一台机器时，就需要用到。 二、开始学习使用design,做一些简单的job,接触几个常用的stage。 做练习1的1-2至4-2的练习，练习中用到的Oracle组件全部用sequence file 代替， 1-2练习中会教你导入练习所要用到的表的结构，练习中要用到的数据文件放在数据及表定义目录下。（表定义可以通过manage工具导入，但是数据文件必须自己手工导入，所以开发前请先将数据及表定义目录下面的所有.txt的数据文件导到你所使用的datastage的开发环境上，导数据文件的方法可以使用ftp工具） 要设计job的关键，就在于能够熟悉每个不同的stage并且能够灵活运用。在文档和指导中有对每个控件的使用方法作了图文并茂的说明，但是教材语言的一个缺点就是太过形式化，所以有些概念不能够很好的理解。比如lookup这个stage我在看教材的时候就没有太了解。所以，我就结合自己，用自己的语言对一些比较常用的stage说一下自己的理解和一些需要注意的地方。 几个常用stage的经验总结： Sequential File Stage：这个控件实际上是指代主机上面的一个文件，在它的属性中可以选定文件的路径，目录。一般这些文件都是以类似数据库表的格式存在的。使用这个控
简介 DataStage 使用了 Client-Server 架构，服务器端存储所有的项目和元数据，客户端 DataStage Designer 为整个 ETL 过程提供了一个图形化的开发环境，用所见即所得的方式设计数据的抽取清洗转换整合和加载的过程。Datastage 的可运行单元是 Datastage Job ，用户在 Designer 中对 Datastage Job 的进行设计和开发。Datastage 中的 Job 分为 Server Job, Parallel Job 和 Mainframe Job ，其中 Mainframe Job 专供大型机上用，常用到的 Job 为Server Job 和 Parallel Job 。本文将介绍如何使用 Server Job 和 Parallel Job 进行 ETL 开发。 Server Job 一个 Job 就是一个 Datastage 的可运行单元。Server Job 是最简单常用的Job 类型，它使用拖拽的方式将基本的设计单元 -Stage 拖拽到工作区中，并通过连线的方式代表数据的流向。通过 Server Job，可以实现以下功能。 1.定义数据如何抽取 2.定义数据流程 3.定义数据的集合 4.定义数据的转换 5.定义数据的约束条件 6.定义数据的聚载 7.定义数据的写入 Parallel Job Server Job 简单而强大，适合快速开发 ETL 流程。Parallel Job 与 Server Job 的不同点在于其提供了并行机制，在支持多节点的情况下可以迅速提高数据处理效率。Parallel Job 中包含更多的 Stage 并用于不同的需求，每种 Stage 使用上的限制也往往大于 Server Job。 Sequence Job Sequence Job 用于 Job 之间的协同控制，使用图形化的方式来将多个 Job 汇集在一起，并指定了 Job 之间的执行顺序，逻辑关系和出错处理等。 数据源的连接 DataStage 能够直接连接非常多的数据源，应用围非常大，可连接的数据源包括：
1、【第一章】datastage简介与工作原理 1、简介 数据中心（数据仓库）中的数据来自于多种业务数据源，这些数据源可能是不同硬件平台上，使用不同的操作系统，数据模型也相差很远，因而数据以不同的方式存在不同的数据库中。如何获取并向数据中心（数据仓库）加载这些数据量大、种类多的数据，已成为建立数据中心（数据仓库）所面临的一个关键问题。针对目前系统的数据来源复杂，而且分析应用尚未成型的现状，专业的数据抽取、转换和装载工具DataStage是最好的选择。 Websphere DataStage 是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据中心（数据仓库）目标数据库的集成工具。 DataStage 能够处理多种数据源的数据，包括主机系统的大型数据库、开放系统上的关系数据库和普通的文件系统等，以下列出它所能处理的主要 数据源： 大型主机系统数据库：IMS,DB2,ADABAS,VSAM 等 开放系统的关系数据库：Informix,Oracle,Sybase,DB2,Microsoft SQL Server等ERP 系统：SAP/R3,PeopleSoft系统等，普通文件和复杂文件系统，FTP 文件系统，XML等IIS,Netscape,Apache等Web服务器系统Outlook等Email系统。 DataStage 可以从多个不同的业务系统中，从多个平台的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，装载到各种系统里面。其中每步都可以在图形化工具里完成，同样可以灵活的被外部系统调度，提供专门的设计工具来设计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽取、任务调度等多种复杂而实用的功能。其中简单的数据转换可以通过在界面上拖拉操作和调用一些DataStage 预定义转换函数来实现，复杂转换可以通过编写脚本或结合其他语言的扩展来实现，并且DataStage 提供调试环境，可以极大提高开发和调试抽取、转换程序的效率。
大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中
国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。
Datastage介绍及示例 1 Datastage 简介 Datastage包含四大部件：Administrator、Manager、Designer、Director。 1．用DataStage Administrator 新建或者删除项目，设置项目的公共属性，比如权限。 2．用DataStage Designer 连接到指定的项目上进行Job的设计； 3．用DataStage Director 负责job的运行，监控等。例如设置设计好的job的调度时间。 4．用DataStage Manager 进行Job的备份等job的管理工作。 2 设计一个JOB示例 2.1 环境准备 目标：将源表中数据调度到目标表中去。 1 数据库：posuser/posuser@WHORADB , ip: 192.168.100.88 2 源表：a_test_from 3 目标表：a_test_to 两者表结构一样，代码参考： create table A_TEST_FROM ( ID INTEGER not null, CR_SHOP_NO CHAR(15), SHOP_NAME VARCHAR2(80), SHOP_TEL CHAR(20), YEAR_INCOME NUMBER(16,2), SHOP_CLOSE_DATE DATE, SHOP_OPEN_DATE DATE )； alter table A_TEST_FROM add constraint TEST primary key (ID)； 4. 示例数据： insert into A_TEST_FROM (ID, CR_SHOP_NO, SHOP_NAME, SHOP_TEL, YEAR_INCOME, SHOP_CLOSE_DATE, SHOP_OPEN_DATE) values (24402, '105420580990038', '宜昌市云集门诊部', '82714596 ', 1000, to_date('01-05-2008', 'dd-mm-yyyy'), to_date('01-06-2008', 'dd-mm-yyyy')); insert into A_TEST_FROM (ID, CR_SHOP_NO, SHOP_NAME, SHOP_TEL, YEAR_INCOME, SHOP_CLOSE_DATE, SHOP_OPEN_DATE)
Informatica VS IBM-DataStage
对比项Informatica PowerCenter IBM Datastage 产品完整性对 比 数据整合部分：PowerCenter，是业界公认领导者 数据质量管理：Data Quality，成熟稳定技术，在 中国有大规模应用的成功案例。 实时数据捕获：PowerExchange，业界领先实时 采集技术，支持广泛数据源的CDC和Realtime， 与PowerCenter无缝集成。 元数据管理：Metadata Manager，是业界领先的 企业级元数据管理平台，可做到字段级的元数据 各项分析，有广泛的元数据采集接口，图形化无 需编程，并可自动维护变更。 数据整合部分：Datastage，属于业 界一类产品 数据质量管理：QualityStage，收购 的技术，不是主要其主要产品组成 实时数据捕获：MQ和DataMirror 的技术，技术复杂，与DataStage 是不同风格产品，产品的耦合度极 差。 元数据管理：MetaStage，几乎免费 的产品，应用性极差，并不能管理 企业级的元数据。而新推出的产品 与旧有产品线耦合度差，并未经过 市场的考验。 开发人员的使用效率 Informatica 是全图形化的开发模式，不需要编 码，工具易使用，界面友好、直观。 专业的三天培训，可使开发人员快速入门，进行 开发设计。 开发人员只要懂得数据库知识，即可。 Informatica 产品是以元数据为核心的，其开发过 程中，所有的元数据，包括规则和过程，均是可 复用，共享的。 经过简单配置即可支持大数据量的处理。 Informatica是完全基于引擎级别的，所有功能模 块化，扩展性强，维护成本低。 虽然也是图形化的界面，但复杂的 转换过程，里面嵌入了很多类Basic 脚本的成份。 要求开发人员，有编程语言基础。 在处理大数据量，必须使用 Datastage企业版。但如果客户原先 使用的Datastage 标准版，其作业 的版本移植问题很大。这两个版本 的工作平台、机制完全不同。作业 移植，大概要有70%左右需要重新 开发定义。 Datastage是基于脚本级的，底层基 于PICK BASIC和COBOL（Main Frame上）内核开发，要求不同的 平台需要不同的系统环境变量配 置。 应用需求的改变和拓展的支 持 Informatica 是以元数据为核心的平台，现在完全 支持SOA的思想，其最大特点就是完全支持松 耦合．可拆分成Service 进行调用．这样需求变 化，其需改动的部分，其影响会很小。 开发转换过程，均为共享的、可复用的。 元数据发生变化，可通过View Dependencies功 能，生成所有相关对象的报表，方便跟踪、校验， 以应对需求的变化。 应用需求变化，调整作业后，直接可以运行，不 需要重新编译。 作业移植等，也不需要重新编译。与平台和数据 库无关。 支持跨操作系统的集群技术，可方便的进行平台 级的扩展。 需求发生变化，需调整相应的作 业。如果是复杂需求，改动已有的 脚本，其维护成本相对比较高。 每次作业变化调整，均需重新编 译，才可执行。 Datastage企业版与Datastage 标准 版，其作业的版本移植问题很大。 这两个版本的工作平台、机制完全 不同。作业移植，大概要有70%左 右需要重新开发定义。一旦新的需 求，需要企业版，其移植和再次开 发，工作量要增加很多。 也因为两个版本的不兼容和脚本 编译的开发模式，使之产品面对变
Datastage 控件使用指南
目录 1. 引言 (1) 2. 常用STAGE使用说明 (1) 2.1.S EQUENTIAL F ILE S TAGE (1) 2.2.A NNOTATION (4) 2.3.C OLUMN E XPORT S TAGE (5) 2.4.C HANGE C APTURE S TAGE (7) 2.5.C OPY S TAGE (9) 2.6.F ILTER S TAGE (10) 2.7.F UNNEL S TAGE (11) 2.8.T ANSFORMER S TAGE (12) 2.9.S ORT S TAGE (13) 2.10.L OOK U P S TAGE (14) 2.11.J OIN S TAGE (14) 2.12.M ERGE S TAGE (16) 2.13.M ODIFY S TAGE (17) 2.14.D ATA S ET S TAGE (18) 2.15.F ILE S ET S TAGE (19) 2.16.L OOKUP F ILE S ET S TAGE (21) 2.17.O RACLE E NTERPRISE S TAGE (23) 2.18.A GGREGATOR S TAGE (24) 2.19.R EMOVE D UPLICATES S TAGE (26) 2.20.C OMPRESS S TAGE (27) 2.21.E XPAND S TAGE (28) 2.22.D IFFERENCE S TAGE (29) 2.23.C OMPARE S TAGE (31) 2.24.S WITCH S TAGE (32) 2.25.C OLUMN I MPORT S TAGE (33) 3. DATASTAGE MANAGER使用 (35) 3.1.导入导出J OB及其它组件 (35) 3.2.管理配置文件 (37) 4. DATASTAGE ADMINISTRATOR常用配置 (39) 4.1.设置T IME O UT时间 (39) 4.2.设置P ROJECT的属性 (40) 4.3.更新D ATA S TAGE S ERVER的L ICENSE和本地C LIENT的L ICENSE (41) 5. DATASTAGE DIRECTOR使用 (41) 5.1.察看J OB的状态，运行已经编译好的J OB (41) 5.2.将编译好的J OB加入计划任务 (44) 5.3.监控J OB的运行情况 (45)
DataStage优化培训笔记 Sequential file 1、注意reject mode的设置 2、优化：（在文件定长的前提下） number of readers per node 设定单节点的多个读取，根据实际情况设置多读个数 read from multiple nodes 设定多节点的数据读取 Change Capture Stage 比较数据后会进行排序，如果之前的数据已经做了排序，则需要改变排序属性。 注意before 和after 的设置，不要设反。 Copy Stage 在内存中操作的组件，建议1进多出用copy组件 Tansformer Stage 是内嵌的程序，一旦作业执行到此stage 程序会暂停进程，外部调用so的程序，Transformer组件中包含的函数，可以自己编写函数进行嵌入（通过routine实现） filter不能用于复杂的判断，copy不能增加赋默认值的字段.. Sort Stage 尽量不用，属于滞留组件，要等数据齐全后再能进行sort操作 LookUp和Join的区别需要注意 join一定要进行排序再进行处理（效率较低）， LookUp是流水线实现（超过800M不能用此stage） Data Set Stage Stage自动设置数据为定长，实现多值读取，可以通过drop on input来限制输入数据。 生产环境优化： 关注CPU(并发路数,逻辑节点数,物理作业数),内存,I/O交互 1、在Oracle Enterprise 中使用select语句时，提取尽量少的字段数据 2、在使用LookUp Stage时，如果数据从Oralce出来的，在LookUp table（参照表中）可以设置Lookup type＝sparse(此方式是数据不提取到内存，直接在表中进行操作) 3、在Oracle Enterprise中设置Partition table="需要查询的表名"可以实现多进程读取数据 4、在文件系统中，为平衡节点负载，建议数据的输入和输出放在不同的磁盘上（可通过节点进行设置，如Sequential_File中设置FILE的路径） 5、尽量少用repartition（sort stage 、join stage等组件需要对数据进行repartition） 6、要保证有足够的scratch空间，当此空间满了之后，系统会把数据转移到tmp空间，效率变低 7、网络瓶颈会影响作业效率（局域网通讯，Node之间的通讯问题） 8、在MAIN机器上，设置是否关闭jobmonitor进程（pools"" 为默认节点，需要进行节点运
有效教学视域下小学英语利用数字教育资源的模式 发表时间：2019-06-24T11:00:16.000Z 来源：《成功》2019年第2期作者：周雪梅 [导读] 英语是小学教学中一门相对较新的学科，和语文数学不同，由于其诞生时期较晚，在教学模式并没有如语文或者数学一般有一套完善且行之有效的教学模式。本文探讨的方向，是数字教育资源在小学英语教学中而对运用，笔者将通过对信息技术在英语教学中的应用分析提出符合“有效教学”要求的教学模式。 南充市嘉陵区火花三小四川南充 637900 【摘要】英语是小学教学中一门相对较新的学科，和语文数学不同，由于其诞生时期较晚，在教学模式并没有如语文或者数学一般有一套完善且行之有效的教学模式。本文探讨的方向，是数字教育资源在小学英语教学中而对运用，笔者将通过对信息技术在英语教学中的应用分析提出符合“有效教学”要求的教学模式。 【关键词】有效教学；小学英语；数字教育 一、英语的学习难点及数字资源对英语教学的帮助 学习英语的一大难处在于英语本身并非学生的母语，学生在学习过程中实际是对第二语言的钻研的了解，因为缺少先天性的耳需目染，要熟练掌握英语显然不是件容易的事情[1]。 如何用一种高效的教学方法，打破空间和时间的限制，让学生随时处在教学熏陶中？这成为教学工作者着重思考的问题。现代社会是信息时代，网络技术的发达使得人们在交流上更加便利，也更加顺畅，如果使用网络工具进行信息交流和共享，在一定程度上能教师的教学深度扩展化。 此外，物联网、计算机、手机这些我们重用的工具都可以作为使用和利用数字资源的媒介，教师需要调动数字资源投入教学本身也十分便利。具备如此强大的包容力和广泛性的资源如果能有效的融入教学领域中，势必能发挥出优秀的教学价值[2]。 二、数字资源在小学英语教学中的教学模式组成 “有效教学”本身有一个极大的限定概念，即教学的内容必须在有限时间以及空间内完成，这要求有效教学视域下的教学方式必须保持紧密的合理性与恰当性，教师要保持学生对活动的参与度和学习意识，能够积极融入活动中，和自己展开高效的互动。北京师范大学外语教授王蔷提道：“英语学科的核心素养是语言、思维、文化和学习四方面构成。”英语的教学不应当停留在简单的知识填充，而是要深入的挖掘蕴藏在语种中的语言习惯、思维方式、文化底蕴，最终才能真正学习英语，吃透英语。因此应用数字资源创设出符合让学生正确学习英语的教学模式，是教学工作者要认真思考并施行的教学任务。 （一）数字资源聚合方法体系 数字资源聚合方法体系是集合数字资源的重要方法，对教师来说，在教学过程中实现数字资源聚合是有效在教学中运用数字资源的前提，因此，教师在制定体系的结构时，需要从总体上保证数字资源聚合各种功能的实现，功能和结构间存在对应性，存在契合性是构建聚合资源体系的重要基础。因为信息领域的广泛，数字资源聚合方法的来源是多方面、多角度的、数字资源聚合体系的构架方法有众多的类别、性质也是多元、多角度的，教师在创建数字资源运用架构时，必须要设置出对应的层次表，以此才能保证资源的切实运用，具体如表1。 知识关联层（深度语义）本体语义丰富、形式化程度高；扩展性、时效性差 关联数据多领域资源聚合，扩展性强；封闭系统的资源无法处 概念关联层 （语义增强）主题词表结构化、形式化程度高、可复用、自由度低、时效性 分众分类法易用，体现群体智慧；受控性，规范性和结构性差 文献计量（内容特征）处理数据量大，维度高，语义关联度 概念聚类层文献计量（外部特征） 社会网络分析多维，多层级；全面性差、自由度低、聚合过程复杂 表1数字资源聚合方法层次框架 数字资源的体系结构应该是自下而上，有明确的概念聚类层、概念关联层以及知识关联层，整个模式的划分应当清晰细致且具备动态演化性，在教学过程中可以自由的转变，知识粒度根据教学需求自行调整，包括语义化的程度、形态也在语法、语用间随意转化，使不同的知识单元间建立起多元化关联。 （二）数字资源的描述、聚合及可视化 数字资源的数据渠道包含不同的来源、不同的类型，因此在数字资源模式中存在如存储分布、异质异构等特征，教师在收集和运用数字资源时要注意其可靠性，来源必须依托在真实的对象或环境上，且在时间标准上要秉承近期优先的原则，在缺少相应的教学所需资源的情况下再考虑回溯收集，以此保证教学过程中数字资源的新鲜性和时效性。在条件允许的状况下，教师可以使用Datastage作为数字资源的储存库，对信息进行自由的抽取和转换，用ICTCLAS等软件工具对文档资源进行对应分词，将其和英语专业的词典结合，从数字资源中提取到实体信息和特征向量，将最有用的内容抽取出来，在投入到教学中。教师应当在本体和外覆包上建立数据模型，让手中的数字资源和教学保持通用性，做到把复杂抽象的知识点可视化，用视觉方式呈现数字资源的运用模式以及使用结果。将数字教学资源中的节点元素之间错综复杂的链接关系和语义关联以直观形象展现到教学视域中，以此保障学生充分发挥直观认知和理解能力，发现教学数据后的隐藏知识，将教师想要传递的内容最大化的吸收进大脑内。可视化结果需要符合学生的视觉习惯，还应能根据数据资源重要程度设定视觉距离和表现形式。而最重要的地方在于，教师要在教学中提供与学生的交互机会，让学生可以根据结果进一步改变融入数字教学的过程，通过亲身体验，亲身经历，最大化的将数字内容进行知识“变现”，把信息节点转化为知识、载体等实体元素，让自己的英语能力和英语词汇储备得到增加。 通过数字资源及工具的运用，教师可以有效调动起小学生对于英语学习的兴趣，这样一来小学生的基础性英语听说能力能够在学习中