文件elt是什么意思

1. ETL是什么意思

ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。内

从数据源中提取（E）数据，然后经过容各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。最终，数据会被加载（L）到对它进行具体分析的环境中，这就是ETL流程。

全写是Extract-Transform-Load。

1、E：Extract数据抽取

2、T：Transform转换

3、L：Load装载

(1)文件elt是什么意思扩展阅读：

作用

ETL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。

以电信为例，A系统按照统计代码管理数据，B系统按照账目数字管理，C系统按照语音ID管理，当ETL需要对这三个系统进行集成以获得对客户的全面视角时，这一过程需要复杂的匹配规则、名称/地址正常化与标准化，而ETL在处理过程中会定义一个关键数据标准，并在此基础上，制定相应的数据接口标准。

2. etl是什么

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（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。

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。

(2)文件elt是什么意思扩展阅读：

ETL与ELT：

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手耐岁写程序不易管理，有愈枣芹来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目昌岩睁的的对应（mapping）以及转换规则。

工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。

3. 如何把dwg格式转换为wodd格式。

.dwg格式是cad的文件,elt格式是cimatron
e7的文件.你用cimatron
e7载入.dwg格式的图形文件后另存为.elt格式试试看有没有用.

4. etl的概念，etl和elt数据处理上的区别

ETL分别是“Extract”、“来 Transform” 、“Load”三个自单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。
ETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）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。
ETL包含了三方面：
“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。
“转换”：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。
“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。
与ETL相比，ELT的优点是转换的同时可以引用大量的数据。 缺点是可能仅仅抽取和装载了数据，跳过了转换过程。
有些ETL工具是先将数据从源抽取(E)，装载(L)到目标数据库，再在目标数据库做转换(T)，所以有些人给这类工具一个专门的名称叫ELT。

5. 什么是ETL和ELT概念、过程、特性都在这里

ETL（提取-转换-加载），是数据集成的重要方法，它整合不同来源的数据以支持业务决策。这个过程的核心在于将原始数据清洗、格式化为可供分析的干净数据。它包括三个主要步骤：

首先，数据从云应用、CRM系统和文件等多元源头提取，进入暂存区，这里解决了并发提取和转换的负担，以及数据同步的灵活性。

其次，转换阶段，凌乱的数据经过清理、去重、标准化，形成结构化的格式，适应特定的分析需求，比如将交易数据和业务数据相结合。

最后，数据被加载到数据仓库，可以是一次性加载（全量加载）或按计划增量加载。早期的ETL工具受限于存储和计算资源，现在的ELT过程则更倾向于在云环境中直接加载原始数据，再进行转换，以适应大规模数据处理和分析。

ETL的重要性在于它简化了数据查找，提升数据人员效率，提供历史数据的深度，以及支持数据比较。随着云技术和数据仓库的发展，ETL工具经历了从严格控制到更灵活的演变，特别是云数据仓库的兴起，催生了ELT工具，如将提取和转换步骤分离，使得数据处理更为高效和可扩展。

选择ETL/ELT工具时，要考虑内置集成的广泛性、维护需求、可扩展性和技术支持。每个组织根据其特定的业务场景和需求来确定最合适的工具，如Airflow、Stitch、Fivetran等。