我们可以不再使用ETL了吗？（windows中mongodb重启的命令是什么）

我们可以不再使用ETL了吗？

说到ETL，很多开发伙伴可能会有些陌生，我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的，现在的项目是比较依赖于ETL，可以说是项目中重要的一部分。

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先看一看ETL是做什么用的：ETL是将各个业务系统的数据，通过抽取、清洗、转换之后，加载到数据仓库的过程；ETL可以将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起。完整的ETL功能有很多（ETL是三个三次的缩写...），我只从我实际使用的场景出发，说明我对ETL的理解和实际应用。

我接触过的项目，使用ETL工具的场景有这个几种：

在公司建设的初期，业务比较少，系统也比较少，一台数据库就搞定了；

随着公司业务的增加，业务系统被拆成很多系统；

随着数据量的继续增加，单个系统的数据增加到一定程度的时候，也做了分库分表；

这时候领导、业务人员在用数据做分析的时候，数据来源可能是多个系统的多张表，这时候企图通过一个复杂的SQL跑出来结果就很困难了；通常公司会建立一个数据仓库，通过ETL工具把数据抽取到数据仓库中，再做数据的拟合和展示。

目前来说是不行的，ETL任然是大数据时代下数据迁移不可缺少的

首先说一下什么是ETL，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。也就是说几乎所有的数据的移动都需要ETL的参与！

目前用到的ETL工具常见的有Datastage，informatica，kettle三种，前两者是收费的，并且占据了大多数国内市场，而kettle是来源免费的！但是在大数据量下Informatica 与Datastage的处理速度是比较快的，比较稳定。Kettle的处理速度相比之下稍慢。所以很多公司尤其是金融机构选Informatica 与Datastage。但是kettle由于是开源的所以有很强的扩展性。

数据要想有价值，就必须把它进行分析，挖掘出来它潜藏的价值，人们日常活动产生的数据一般是放在业务系统中，而在业务系统中的数据是不能直接进行分析处理的，这个时候我就得把这些数据搬运到一个仓库里，再进行分析！也就是所说的数据仓库，在而这个数据的搬运工就是ETL，在搬运的过程中我们还要做一些初步的清洗，去掉一些无用的不全的数据，这也是ETL的功能！最后我们那这些处理过的数据进行商业分析！这就是一个ETL的过程。

在数据就是价值的今天我们更加离不开ETL，当然这个过程也在不断的改进，运用也越来越智能越来越方便

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。通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。

ETL的设计分三部分：

• 数据抽取（Extract）
• 数据的清洗转换（Transform）
• 数据的加载（Load）

目前常用的ETL工具有：

• SSIS
• Kettle
• DataStage
• Informatica

Datastage和Informatica是收费的，并且占据了大多数国内市场，而Kettle是来源免费的。但是在大数据量下Informatica 与Datastage的处理速度是比较快的，比较稳定。Kettle的处理速度相比之下稍慢。所以很多公司尤其是金融机构选Informatica与Datastage。但是kettle由于是开源的所以有很强的扩展性。所以在这个巨大的市场条件下，基本是不会被淘汰的，除非出现更加划时代的产物。

不可以。

哈哈，是不是离你的预期答案差很多？

先说说为什么会有不想再使用ETL的想法？

因为尽管在ETL上花费了大量时间和金钱，公司仍然会遇到很大的问题：比如数据不准确、查询不够彻底等。

那这些问题现在有办法解决吗？

暂时是没有的，ETL还是得用，在具有成熟业务的公司里不可或缺，但这并不代表这是一个好岗位。

etl工程师主要进行数据采集、转换等方面的数据预处理，也称数据清洗。这个工作打个不恰当的比喻，是洗菜工而不是厨师，所以和工作年限和年龄无关，和自己的发展规划相关。

所以做了几年之后，发展的空间不够大，但是养活自己是没有问题的。

到此，以上就是小编对于mongodb 重启的问题就介绍到这了，希望这1点解答对大家有用。

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