《演变与数据转换》课件.pptVIP

演变与数据转换欢迎来到演变与数据转换的课程，今天我们将一起探讨数据演变和数据转换的奥秘。

课程简介：为什么学习演变与数据转换？数据驱动决策数据是现代商业的关键，而演变和转换则是将原始数据转化为可用于分析和决策的信息的重要步骤。数据演变与数据转换能力将帮助您更好地理解数据并为您的工作提供宝贵的支持。提升数据质量数据演变和数据转换是确保数据一致性、完整性和准确性的关键过程，它有助于提高数据的质量，从而提高分析结果的可靠性。应对数据变化随着业务的不断发展和技术的变化，数据架构也会随之改变，学习数据演变与数据转换将帮助您应对这些变化，确保数据的平稳过渡。

数据演变的概念：定义和重要性定义数据演变是指随着时间推移，数据结构、数据模型或数据格式发生变化的过程。这些变化可能是由于业务需求、技术发展或数据治理的要求而引起的。重要性数据演变对于确保数据的持续可用性和可维护性至关重要。它可以帮助您适应不断变化的业务环境，同时保持数据的一致性和完整性。

数据演变的驱动因素：业务需求、技术变革1新的业务功能或需求可能需要添加新的数据字段或修改现有字段。例如，一个电子商务平台可能需要添加一个新的字段来跟踪客户的订单历史记录。2技术进步可能会导致数据存储、处理或分析方法的变化。例如，迁移到云平台或采用新的数据库技术可能需要对数据进行演变。3数据治理的要求可能导致数据结构或格式的标准化。例如，为了确保数据的一致性，可能需要对数据进行清理和转换，以便符合公司内部的标准。

数据演变的类型：模式演变、数据迁移、数据清理模式演变是指对数据模型或数据结构的修改，例如添加新字段、删除旧字段或修改字段类型。模式演变通常需要在数据转换过程中进行，以确保数据的兼容性。数据迁移是指将数据从一个数据存储系统迁移到另一个数据存储系统。数据迁移通常涉及数据转换和数据验证，以确保数据的完整性和一致性。数据清理是指对数据进行清洗和转换，以消除错误、重复或不一致的数据，提高数据的质量。数据清理可以是数据演变过程的一部分，也可以作为独立的过程进行。

数据转换的概念：定义和目标定义数据转换是指将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程，它涉及数据的重新排列、重新格式化或转换。目标数据转换的目标是将数据转换为更易于使用、更符合需求或更适合特定环境的格式。例如，将文本数据转换为数值数据以便进行统计分析。

数据转换的方法：ETL、ELTETLETL（Extract,Transform,Load）是一种传统的将数据从源系统提取、转换和加载到目标系统中的方法。它通常涉及多个步骤，包括数据提取、数据清理、数据转换和数据加载。ELTELT（Extract,Load,Transform）是一种更现代的数据转换方法，它首先将数据从源系统提取并加载到目标系统，然后在目标系统中进行数据转换。它通常使用云存储和数据仓库技术，例如AWSS3和Redshift。

数据转换工具介绍1TalendTalend是一个功能强大的数据集成和转换平台，它提供了广泛的数据转换功能，支持各种数据源和目标系统。2InformaticaPowerCenterInformaticaPowerCenter是另一个流行的数据集成和转换工具，它提供了强大的数据转换和数据质量功能。3ApacheSparkApacheSpark是一个开源的大数据处理引擎，它可以用于数据转换、数据分析和机器学习。Spark提供了丰富的API和库，可以轻松实现数据转换任务。4AmazonGlueAmazonGlue是AWS提供的无服务器数据集成服务，它可以用于提取、转换和加载数据，并支持多种数据源和目标系统。

演变策略：蓝绿部署创建两个完全相同的环境，一个用于生产，另一个用于演变。演变后的代码和数据部署到演变环境中。验证演变环境的稳定性，确保新代码和数据符合预期。将流量切换到演变环境，使新代码和数据生效。旧环境可以作为回滚的备用环境。

演变策略：滚动更新步骤一将新代码和数据部署到集群中的一个节点上。1步骤二验证该节点的稳定性，确保新代码和数据正常运行。2步骤三将流量切换到该节点，并继续将新代码和数据部署到其他节点，直到所有节点都更新完毕。3

演变策略：金丝雀发布将新代码和数据部署到一小部分用户群体，例如测试用户或内部员工。监控金丝雀组的用户反馈和系统性能，确保新代码和数据没有问题。如果金丝雀发布成功，则将新代码和数据逐步推广到所有用户。

数据版本控制：版本号、SchemaRegistry版本号使用版本号来跟踪数据的演变，例如在数据文件中添加版本号，或者在数据库表中添加一个版本列。SchemaRegistrySchemaRegistry是一个用于存储和管理数据模式的中心化服务。它可以帮助您跟踪数据模式的演变，并提供模式验证和版本控制功能