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ETL快速拉取物流信息

我国作为世界第一的物流大国,但是在目前的物流信息系统还存在着几大的痛点。主要包括以下几个方面:

  • 数据孤岛:有些物流企业各个部门之间的数据标准不一致,难以实现数据共享和协同,容易导致信息孤岛。

  • 操作繁琐:物流信息系统的操作相对繁琐,需要大量的人力资源和时间投入,容易导致员工疲劳和工作效率低下。

  • 缺乏可视化:物流信息系统中的数据缺乏可视化展示,难以帮助企业决策者直观地了解物流运营情况,无法及时发现问题和优化运营。

  • 升级换代困难:随着技术的不断更新和升级,物流信息系统需要不断更新和升级,这对企业来说是一项巨大的投资和工作量,且可能会面临系统兼容性问题。

目前主要困难是数据繁杂,缺少可视化,信息操作系统学习成本和人才培养成本高。所以极其需要ETL工具来辅助物流企业的生产,来帮助企业完成数据清洗,转换,提取。一个是解决各个部门数据格式不一致,其次是数据备份手段单一或者使用新型数据库来备份时特别麻烦。

现在主流的ETL工具有以下几种:

Apache NiFi:Apache NiFi是一个免费的开放式ETL工具,提供了一个基于Web的用户界面,支持多种数据源和目标,包括关系型数据库、Hadoop、NoSQL数据库等。它提供了多种数据转换和流处理功能,可以自动化地管理和传输数据。

IBM Data Pipeline:IBM Data Pipeline是一个免费的开放式ETL工具,提供了完整的数据集成解决方案,包括数据仓库、数据挖掘、报表和分析等功能。它支持多种数据源和目标,包括关系型数据库、Hadoop、NoSQL数据库等,同时也支持多种编程语言和数据模型。

Kettle(也称为EDI Workbench)它支持多种数据源和目标,包括关系型数据库、Excel、文本文件等。Kettle提供了丰富的数据连接、转换和集成功能,支持多种编程语言和数据模型,例如Java、Python、SQL等。Kettle可以通过命令行、图形用户界面和Web界面进行操作,提供了自动化的数据转换和加载功能。

这些都是国外的ETL,且有些已经不再更新。

什么是ETLCloud?

ETLCloud作为数据集成平台,致力打造一款集离线数据集成ETL、ELT、CDC实时数据集成、编排调度、数据服务API为一体的数据集成平台(DataOps),一站式满足企业的各种最为复杂的数据集成场景。提供私有化部署能力和云原生架构,满足企业不同发展阶段的业务需求。 提供开放的组件市场,企业通过本平台可以快速构建大数据基础底座,同时快速打通ERP、MES、OA、SaaS、API、MQ、IOT等数据构建数据仓库

下面来通过实操看下是如何对数据进行提取、清洗、转化的。又是如何帮助解决物流信息系统的几大问题的。

组件安装问题以及软件安装问题

先说软件安装问题。ETLCloud支持Windows、Linux系统安装、docker安装。

编辑流程界面

平台支持的数据源界面

演示环境

案例演示:

在平台中快速抽取转换、清洗数据,然后再同步到另一个数据库。

选择相对应的数据源、以及表

进行数据清洗转换

这里模拟数据转换,id和地址都绑定了一个规则。规则可以自定义,系统自带的有几种。

过滤条件,对数据进行指定的过滤,可以根据自身进行选择。

字段名映射组件,如果字段名一样就不需要用这个了。

系统自动加载

同步到sqlserver

这里需要重新建表所以选择了从其他节点导入,如果表存在的话,系统会自动加载

流程运行

结果输出:

中国作为物流大国,但物流信息系统存在痛点,包括数据孤岛、操作繁琐、缺乏可视化和升级换代困难。ETL工具可辅助物流企业生产,解决数据格式不一致和备份问题。ETLCloud通过抽取、转换、加载数据并提供可视化分析工具解决物流生产中的几大痛点,给技术人员提供了不小的帮助,含有丰富的组件且持续在更新中!

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