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简介
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入门
- 2
ETL 流水线阶段
- 3
什么是 ETL 流水线?
- 4
一种新范式——ELT
- 5
ETL 示例——提取
- 6
ETL转换示例:解决数据质量问题
- 7
ETL转换示例:处理缺失值和数据
- 8
ETL转换示例:数据排序与最终处理
- 9
ETL 示例——加载
- 10
ETL 示例——调度
- 11
批处理与流处理
- 12
数据仓库
- 13
示例与应用场景
- 14
测验:ETL 流水线
E:提取
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简介
- 2
数据提取方法概述
- 3
使用网络爬虫提取数据
- 4
网页抓取练习:读取数据
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网络爬虫练习:将数据框保存为 CSV 文件
- 6
使用 REST API 提取数据
- 7
练习:使用 REST API 提取数据
- 8
从 MySQL 数据库中完整提取数据
- 9
从 MySQL 数据库中进行增量提取
- 10
从 MySQL 的二进制日志中提取数据
- 11
从 PostgreSQL 数据库中提取数据
- 12
从 Google BigQuery 提取数据
- 13
练习:数据库
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测验:提取数据
结论
- 1
最后的思考
T:转换
- 1
简介
- 2
使用 Python 进行数据类型定义与结构化
- 3
练习:数据类型与结构化
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使用 Python 进行匿名化和加密
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练习:数据匿名化与加密
- 6
使用 Apache Spark 进行数据清洗:缺失数据
- 7
使用 Apache Spark 进行数据清洗:重复数据处理
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练习:数据清洗
- 9
使用 SQL 进行过滤、排序、聚合和分组
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练习:过滤、排序、聚合与分箱
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测验:数据转换
数据加载
- 1
简介
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托管与部署:本地部署 vs. 基于云的部署
- 3
托管与部署:开源 vs. 专有
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加载方法:计划加载 vs. 按需加载
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加载方法:全量加载与增量加载
- 6
使用 COPY 命令加载数据
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练习:COPY 命令
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练习:增量加载
- 9
测验:加载数据
编排
- 1
简介
- 2
部署 Airflow
- 3
ETL 流水线练习:数据提取
- 4
ETL 流水线示例:Airflow 数据提取任务
- 5
ETL 流水线练习:转换
- 6
ETL 流水线示例:Airflow 转换任务
- 7
ETL 流水线示例:加载
- 8
与 Airflow 交互
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Course Author:Anonymous User