什么是ETL？
‥xtract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为垃圾进，垃圾出（garbage in, garbage out），系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持。为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗。目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多。本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程：ETL的处理方式[19]和数据清洗的实现方法。
（1）ETL的处理方式
本文所采用的ETL方法是数据库段区域中的ETL处理方式，它不使用外部引擎而是使用数据库作为唯一的控制点。由于源系统SQLserver2000是关系数据库，它的段表也是典型的关系型表。成功地将外部未修改数据载入数据库后，再在数据库内部进行转换。数据库段区域中的ETL处理方式执行的步骤是提取、装载、转换，即通常所说的ELT。[21]这种方式的优点是为抽取出的数据首先提供一个缓冲以便于进行复杂的转换，减轻了ETL进程的复杂度。
（2）ETL过程中实现数据清洗的实现方法
首先，在理解源数据的基础上实现数据表属性一致化。为解决源数据的同义异名和同名异义的问题，可通过元数据管理子系统，在理解源数据的同时，对不同表的属性名根据其含义重新定义其在数据挖掘库中的名字，并以转换规则的形式存放在元数据库中，在数据集成的时候，系统自动根据这些转换规则将源数据中的字段名转换成新定义的字段名，从而实现数据挖掘库中的同名同义。
其次，通过数据缩减，大幅度缩小数据量。由于源数据量很大，处理起来非常耗时，所以可以优先进行数据缩减，以提高后续数据处理分析效率。
最后，通过预先设定数据处理的可视化功能节点，达到可视化的进行数据清洗和数据转换的目的。针对缩减并集成后的数据，通过组合预处理子系统提供各种数据处理功能节点，能够以可视化的方式快速有效完成数据清洗和数据转换过程。
ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为垃圾进，垃圾出（garbage in, garbage out），系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持。为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗。目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多。本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程：ETL的处理方式[19]和数据清洗的实现方法。
（1）ETL的处理方式
本文所采用的ETL方法是数据库段区域中的ETL处理方式，它不使用外部引擎而是使用数据库作为唯一的控制点。由于源系统SQLserver2000是关系数据库，它的段表也是典型的关系型表。成功地将外部未修改数据载入数据库后，再在数据库内部进行转换。数据库段区域中的ETL处理方式执行的步骤是提取、装载、转换，即通常所说的ELT。[21]这种方式的优点是为抽取出的数据首先提供一个缓冲以便于进行复杂的转换，减轻了ETL进程的复杂度。
（2）ETL过程中实现数据清洗的实现方法
首先，在理解源数据的基础上实现数据表属性一致化。为解决源数据的同义异名和同名异义的问题，可通过元数据管理子系统，在理解源数据的同时，对不同表的属性名根据其含义重新定义其在数据挖掘库中的名字，并以转换规则的形式存放在元数据库中，在数据集成的时候，系统自动根据这些转换规则将源数据中的字段名转换成新定义的字段名，从而实现数据挖掘库中的同名同义。
其次，通过数据缩减，大幅度缩小数据量。由于源数据量很大，处理起来非常耗时，所以可以优先进行数据缩减，以提高后续数据处理分析效率。
最后，通过预先设定数据处理的可视化功能节点，达到可视化的进行数据清洗和数据转换的目的。针对缩减并集成后的数据，通过组合预处理子系统提供各种数据处理功能节点，能够以可视化的方式快速有效完成数据清洗和数据转换过程。（摘自王前辉：数据挖掘商业平台的构建研究）
ETL是什么,形象的介绍一下
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（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。
kettlle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
数据仓库架构中etl完成什么任务
ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,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。
有哪位大虾知道数据库方面有关ETL和EL的区别？谢谢！
E L 是Expression Language的缩写,目的是为了使JSP写起来更加简单。表达式语言的灵感来自于 ECMAScript 和 XPath 表达式语言，它提供了在 JSP 中简化表达式的方法。它是一种简单的语言，基于可用的命名空间（PageContext 属性）、嵌套属性和对集合、操作符（算术型、关系型和逻辑型）的访问符、映射到 Java 类中静态方法的可扩展函数以及一组隐式对象。EL 提供了在 JSP 脚本编制元素范围外使用运行时表达式的功能。脚本编制元素是指页面中能够用于在 JSP 文件中嵌入 Java 代码的元素。它们通常用于对象操作以及执行那些影响所生成内容的计算。JSP 2.0 将 EL 表达式添加为一种脚本编制元素。
ETL
ETL：Extract-Transform-Load的缩写，数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。
DW：Data Warehousing，根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。
Metadata：元数据。描述数据的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。
2、 ETL是数据仓库建立的核心过程
数据仓库系统先天不足，是在业务系统的基础上发展而来的，其内部存储的数据来自于事务处理的业务系统和外部数据源。而企业内各源数据缺少统一的标准，因企业的业务系统是在不同时期、不同背景、面对不同应用、不同开发商等各种客观前提下建立的，其数据结构、存储平台、系统平台均存在很大的异构性。因而其数据难以转化为有用的信息，原始数据的不一致性导致决策时其可信度的降低。
ETL是BI/DW的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，其工作量要占整个项目的60%-80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。
3、 ETL过程的主要目的
就是以最小代价(包括对日常操作的影响和对技能的要求) 将针对日常业务操作的数据转化为针对数据仓库而存储的决策支持型数据。
