DataStage培训
DataStage 基础培训_练习
2011-04-12
1
练习 1、需求内容 实现按部门和城市对订单进行多维度分析
2、设计方案 1）新建订单多维分析事实表
注：在插入数据之前，先对当前 2)源头取数
从订单表orders获取当前会计期(200305)订单信息
从员工表emp获取员工所属部门信息
从供应商表suppliers获取供应商所属城市信息
3
练习 2、设计方案 3）开发ETL，将基于部门和城市的订单多维分析数据装载到事
实表，要求：
A、新建一个JOB将订单信息先落地到中间数据文件 B、新建另一个JOB从中间数据文件抽取订单信息，并通过与员 工表、供应商表匹配获取订单多维分析数据，装载到事实表 C、通过JOB Sequence将两个JOB封装起来，并设计前后依赖
（2）DataStage环境
IP:192.168.1.253
Project:SIEProjectA u/p:dsadm/dsadm
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练习 参考ETL（SQL）
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Q&A
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关系
D、使用的Stage包括但不限于以下stage：Oracle Stage、 DataSet Stage、Join Stage、Lookup Stage、Transformer Stage、Aggregator Stage
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练习
3、环境
（1）#深圳SIEDW数据库 USER/ PASSWORD：BI_APP/bi_app SIEDW = (DESCRIPTION = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 192.168.1.254)(PORT = 1521)) (CONNECT_DATA = (SERVER = DEDICATED) (SERVICE_NAME = SIEDW) ) )
DataStage官方培训教程10
DataStage官方培训教程10DataStage是一个ETL工具，它提供了广泛的数据连接选项以及数据转换和清理功能，以帮助企业完成数据仓库构建和管理。
由于数据驱动的世界越来越重要，数据管理和ETL应用程序的需求也变得越来越迫切。
DataStage官方培训教程10涵盖了DataStage常见的任务和操作，为学习DataStage用户提供了完整的指导。
在本文中，我们将对DataStage官方培训教程10进行分析和实践，以帮助读者更好地了解和掌握DataStage。
DataStage官方培训教程10的结构和内容DataStage官方培训教程10是一本基于DataStage 11.7版本的官方培训教材。
该教材共包含15个单元，分为4个部分。
第一部分介绍了DataStage概述和安装过程，包括DataStage架构、组件、工作流程等。
第二部分介绍了DataStage的数据源定义、数据移动和数据变换。
第三部分主要介绍了DataStage的错误处理和调试，包括日志、报告、来源和目标检查等。
第四部分介绍了高级主题，如DataStage管理、性能调整、共享资源和集成JDBC驱动程序等。
DataStage官方培训教程10的学习方法和技巧DataStage官方培训教程10是一本详细的教材，需要耐心和时间来学习。
以下是一些学习方法和技巧，可以帮助读者更好地掌握DataStage。
1.按照教材结构进行学习按照各个部分和单元的结构进行学习，以便逐步深入理解每个主题。
特别是，在学习前两部分时需要仔细阅读和理解数据源定义、数据移动和数据变换的概念和操作指南，掌握其重要性和影响关系。
2.完整地跟随实例进行演示教材中提供了许多实例来示范DataStage的各个方面，读者可以用自己的DataStage环境进行实操，加深对DataStage的理解和熟练度。
值得注意的是，在学习高级主题时需要一定的实践经验和技能，否则可能会花费更多的时间和精力。
数据中心培训计划
数据中心培训计划在当今数字化快速发展的时代，数据中心已成为企业和组织运营的关键基础设施。
为了确保数据中心的高效、稳定和安全运行，提升相关人员的技能和知识水平至关重要。
因此，制定一份全面且有效的数据中心培训计划是必不可少的。
一、培训目标本次数据中心培训计划的主要目标是使参与培训的人员能够：1、深入了解数据中心的架构、设备和技术，包括服务器、存储系统、网络设备等。
2、掌握数据中心的日常运维流程和操作规范，能够独立完成常见的运维任务。
3、具备处理数据中心故障和应急情况的能力，能够迅速采取有效的措施进行应对。
4、了解数据中心的安全管理体系，掌握相关的安全策略和防护措施。
5、提升团队协作和沟通能力，能够与其他部门有效地协同工作。
二、培训对象本次培训计划主要针对以下人员：1、数据中心的运维人员，包括系统管理员、网络管理员、存储管理员等。
2、新入职的数据中心相关岗位员工。
3、对数据中心技术感兴趣，希望提升自身技能的其他部门员工。
三、培训内容1、数据中心基础知识数据中心的概念、发展历程和重要性。
数据中心的架构组成，包括服务器、存储、网络、制冷、电力等系统。
数据中心的物理环境要求，如温度、湿度、防尘、防火等。
2、服务器和存储技术服务器的类型、架构和工作原理，如塔式服务器、机架式服务器、刀片服务器等。
存储系统的分类和工作原理，如直接附加存储（DAS）、网络附加存储（NAS）、存储区域网络（SAN）等。
服务器和存储的配置与管理，包括硬件安装、操作系统安装、RAID 配置等。
3、网络技术数据中心网络的拓扑结构，如三层架构、二层架构等。
网络设备的类型和功能，如交换机、路由器、防火墙等。
网络协议和 IP 地址规划，如 TCP/IP 协议、VLAN 划分、IP 地址分配等。
4、数据中心运维管理日常运维流程和操作规范，如设备巡检、备份与恢复、系统监控等。
故障处理和应急响应流程，如故障诊断、故障排除、应急预案的制定和执行等。
资源管理和性能优化，如服务器资源分配、存储资源优化、网络性能调优等。
数据整合培训.ppt
E
T+L
Datastage/Power Center
➢ 先抽取再统一，最后进行数据转换和装载
数据抽取
代码、数据结构、业务术语统一
清洗、转换、装载
E Datastage/ Power Center
Integration
Datastage/ Power Center
T+L
数据原 始层
数据转 换层
应用数 据层
数据整合方法论-设计方法
按业务流程设计图例
车险理赔进度分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
报案表
核赔表
赔案主档
报案原始表
赔案号、保单号、 报案时间、报案状 态、维度信息
通过险种码 取车险记录
获取报案， 注销状态
核赔原始表
赔案原始表
注销标志、 维度信息
赔案号、保单号、上
报时间、批复日期、 核赔标志、维度信息
赔案号、保单号、立
案时间、结案时间、 注销标志、维度信息
通过险种码 取车险记录
通过险种码 取车险记录
获取申请核赔、 已核赔状态
获取立案、结 案、撤案状态
车险理赔进度明细表
数据直接 从源到目标
数据整合方法论-设计方法
架构设计 模块设计
流程设计 模块设计
模块功能
Administrator Manager Director design
基本功能 Datastage高级功能
数据整合方法论
成熟的方法论
▪ 多年的积累，成熟的经验 ▪ 以方法论为核心指导原则
正确的数据质量评估方法 论
▪ 数据质量暴露
▪ 数据质量评估
DATASTAGE使用实用指南
DATESTAGE 使用实用指南1.DataStage官方文档学习笔记1.1通过右键添加link鼠标右键点击起始stage，按住右键移动鼠标到目标stage。
还有一种方法就是把鼠标放在起始stage的边缘等到变为一个小圆圈里面有一个叉的时候拖动鼠标到目标stage。
1.2DataStage中默认和隐式类型转换时注意的问题当从源向目标映射数据时，如果类型不一致，对于有些类型我们需要在modify或transfomer stage中通过函数进行转换，对于有些系统会自动完成类型转换，在类型转换过程中，注意以下几点：1 在变长到固定长度字符串的默认转换中，parallel jobs用null（ASCII 0）字符来填充剩余长度。
联系到前面做的一个parallel job，当目标是变长时（当时源也是变长，但是好像源的精度要小些），但是字符串实际的长度没有指定的变长那么长的话，系统会自动用空格（ASCII 20）来填充（具体在哪个stage 填充的不知），而且环境变量APT_STRING_PADCHAR的默认值也是空格（ASCII 20）。
2 通过环境变量APT_STRING_PADCHAR可以改变默认的填充字符null（ASCII 0）。
注：联系上面两点，感觉文档讲的与实际不符，难道我们项目的administrator改变了该环境变量的默认值？3 有个PadString 函数可以用来用指定的字符来填充一个变长的字符串到指定的长度。
这个函数的参数不能使固定长度字符串，如果是固定长度的先转化为变长。
1.3Copy Stage作为占位符在job开发中，当你暂时不知道该使用哪个stage时，可以使用copy stage作为占位符，注意不要把Force 属性设为True，在不把Force设为True时，复制将在运行时进行优化。
使用Schema file来指定meta data1 可以通过列定义和schema file两种方式来指定meta data，值得注意的一点是Note that, if you usea schema file, you should ensure that runtime column propagation is turned on. Otherwise the column definitions specified in the stage editor will always override any schema file.即，如果想通过schema file来指定meta data，必须勾上runtime column propagation，否则总是使用列定义来作为meta data。
DataStage（ETL工具）
1. DataStage(ETL工具)要求：5用户数2.技术要求ETL过程必须有图形化的开发、管理和监控界面；ETL处理过程支持各种字符集的转换；ETL处理过程具有完整的日志管理功能、完善的数据审计功能。
并且有相关的监控预警机制，保证ETL正常进行，不影响数据源系统和经营分析系统的正常工作；ETL处理过程可以定义外部数据记录的错误限制，如发现最多1000条错误数据记录时停止进行处理，同时将发生错误的数据记录加到相应的错误表中； 支持多种操作系统平台，如UNIX、Windows NT/2000/2003、Linux等；支持Oracle、DB2、Sybase、SQL Server等业界主流数据库软件平台；采用高性能的数据抽取接口，比如：专用数据库驱动接口、JDBC、ODBC接口等；数据转换模块可进行二次开发，并通过对内嵌脚本语言、存储过程、插件及外部程序的支持来处理复杂的处理，提供调试、跟踪功能；丰富的数据加载功能：可以利用关系型数据库引擎私有的装载功能(native load)进行数据装载；ETL工具必须支持一定的数据转换功能，支持ETL过程中数据转换环节执行顺序、支持的数据平滑化、规范化、聚类等转换操作；ETL工具必须提供自动文档生成功能；ETL工具作业开发支持过程驱动方法和自顶向下的设计，提供设计模板；ETL工具提供灵活的作业开发的参数支持；ETL处理过程必须包括有统一调度、监控和管理的功能。
具有元数据提取和存储的功能，通过元数据管理实现数据冲突分析、血统分析功能。
具有基于Web上的系统管理、作业调度和元数据展现。
ETL工具处理过程应能够支持并行（集群）处理，并能支持多服务器组成网格进行并行处理。
3. 实施要求3.1实施计划投标方需要在标书中提出项目实施计划的草案，内容包括：1)投标方必须给出切实可行的项目实施时间进度表。
2)所有可交付的开发成果、服务及交付时间和方式。
3)可交付的开发成果及服务之间的依赖关系。
DATASTAGE的介绍及基本操作
DATASTAGE的介绍及基本操作DataStage的基本操作包括设计和开发数据集成任务、管理数据集成任务的执行、监控任务的运行状态和性能等。
下面将分别介绍DataStage 的设计和开发、任务管理和监控等方面的基本操作。
1.设计和开发数据集成任务：- 创建项目：在DataStage中创建一个新的项目，并指定项目的名称和存储位置。
-创建作业流：在项目中创建一个新的作业流，并指定作业流的名称和描述。
-添加源和目标：将源数据和目标数据的连接器添加到作业流中，并配置其连接属性。
-设计转换：使用图形化工具将数据转换逻辑以节点的方式添加到作业流中。
可以使用预定义的转换函数、过滤器和聚合函数，并自定义转换规则。
-配置作业参数：为作业流设置参数，例如源数据的路径、目标数据的路径等。
-配置作业调度：定义作业流的调度规则，例如每日、每周或每月执行一次。
2.任务管理：- 启动任务：在DataStage的用户界面中选择要执行的作业流，并单击启动按钮来启动任务。
-监控任务状态：查看任务的运行状态，例如正在运行、已完成或已失败。
-管理调度：可以根据需要修改任务的调度规则，例如修改任务的执行时间或频率。
-管理依赖关系：设置任务之间的依赖关系，例如一个任务的输出作为另一个任务的输入，确保任务按照正确的顺序执行。
3.监控任务：- 实时监控：在DataStage的用户界面中查看任务的实时执行情况，包括输入/输出数据的数量、处理速度、错误记录等。
-查看日志：查看任务执行的详细日志，包括每个节点的执行情况、输入/输出数据的详细信息、转换规则的执行结果等。
-分析性能：分析任务的性能指标，例如任务的执行时间、内存使用情况、CPU利用率等，以优化任务的运行效率。
DataStage还提供了其他高级功能，例如数据质量检查、数据变化捕获和增量加载等。
此外，DataStage与其他数据集成工具和平台的集成也是可能的，例如与大数据处理框架Hadoop、数据仓库工具Teradata等的集成。
DATASTAGE技术培训-经典收藏
DataStage Designer常用STAGE
l Sequential file q 功能特点：适用于一般顺序文件（定长或不定长），可识别文本文件
或IBM大机ebcdic文件。
DataStage Designer常用STAGE
修改文件属性，文件名称，reject方式等
DataStage Designer常用STAGE
对每个工程的各个单元，包括库表定义、集中的转换程序 和元数据连接等对象进行分类和组织。
DataStage Client部件简介
n Director 为启动、停止和监视作业提供交互式控制。
n Administrator 在服务器端管理Datastage的工程和使用者权限的分配。
DataStage服务器
单的设置，点击对我们的JOB进行编译，就可以运行了（我们 一般在Director运行JOB）。 u Designer的主要功能编译和设计JOB，编写函数、子程序、脚 本等。
我们将在下面以一个例子介绍Designer的用法。
DataStage功能组件-- Director
双击： 编辑的JOB。
进入Director登录界面，注意选择自己想进入
n 服务器 是数据集成的主要设备。在服务器上，你可以在运行时间
内对几个并行的处理过程进行控制，以便在多个不同的数据源 和数据目标之间发送数据。服务器可以安装在NT或UNIX、 LINUX环境中，同时通过调节来有效地利用多处理器和内存的 优势。通过使用Datstage中包括的许多富有效率的功能，企业 可以缩短学习周期、简化管理过程、最大限度地开发资源，从 而缩短数据集成应用程序的开发和维护周期。
DATASTAGE技术培训
ETL简介
ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、 装载的过程)作为BI/DW（Business Intelligence）的核心和灵魂， 能够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，是实施数据仓库的关键 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，约占整个项目的60%～80%，这是国内外 从众多实践中得到的普遍共识。
datastage教程
1、【第一章】datastage简介与工作原理1、简介数据中心（数据仓库）中的数据来自于多种业务数据源，这些数据源可能是不同硬件平台上，使用不同的操作系统，数据模型也相差很远，因而数据以不同的方式存在不同的数据库中。
如何获取并向数据中心（数据仓库）加载这些数据量大、种类多的数据，已成为建立数据中心（数据仓库）所面临的一个关键问题。
针对目前系统的数据来源复杂，而且分析应用尚未成型的现状，专业的数据抽取、转换和装载工具DataStage是最好的选择。
Websphere DataStage 是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据中心（数据仓库）目标数据库的集成工具。
DataStage 能够处理多种数据源的数据，包括主机系统的大型数据库、开放系统上的关系数据库和普通的文件系统等，以下列出它所能处理的主要数据源：大型主机系统数据库：IMS,DB2,ADABAS,VSAM 等开放系统的关系数据库：Informix,Oracle,Sybase,DB2,Microsoft SQL Server等ERP 系统：SAP/R3,PeopleSoft系统等，普通文件和复杂文件系统，FTP 文件系统，XML等IIS,Netscape,Apache等Web服务器系统Outlook等Email系统。
DataStage 可以从多个不同的业务系统中，从多个平台的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，装载到各种系统里面。
其中每步都可以在图形化工具里完成，同样可以灵活的被外部系统调度，提供专门的设计工具来设计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽取、任务调度等多种复杂而实用的功能。
其中简单的数据转换可以通过在界面上拖拉操作和调用一些DataStage 预定义转换函数来实现，复杂转换可以通过编写脚本或结合其他语言的扩展来实现，并且DataStage 提供调试环境，可以极大提高开发和调试抽取、转换程序的效率。
datastage培训提纲
培训提纲1.ETL定义说明ETL过程指的是从数据源中抽取数据，然后对这些数据进行清洗、转换，最终加载到目标数据库和数据仓库中。
数据抽取：数据抽取主要是针对各个业务系统及不同网点的分散数据，充分理解数据定义后，规划需要的数据源及数据定义，制定可操作的数据源，制定增量抽取的定义。
数据转化和清洗：数据转换是真正将源数据变为目标数据的关键环节，它包括数据格式转换、数据类型转换、数据汇总计算、数据拼接等等。
但这些工作可以在不同的过程中处理视具体情况而定，比如，可以在数据抽取时转换，也可以在数据加载时转换。
数据清洗主要是针对系统的各个环节可能出现的数据二义性、重复、不完整、违反业务规则等问题，允许通过试抽取，将有问题的纪录先剔除出来，根据实际情况调整相应的清洗操作。
数据加载：数据加载主要是将经过转换和清洗的数据加载到数据仓库（或数据库）里面，即入库，操作者可以通过数据文件直接装载或直连数据库的方式来进行数据装载。
2.ETL工具的选择2.1.支持平台随着各种应用系统数据量的飞速增长和对业务可靠性等要求的不断提高，人们对数据抽取工具的要求往往是将几十、上百个GB的数据在有限的几个小时内完成抽取转换和装载工作，这种挑战势必要求抽取工具对高性能的硬件和主机提供更多支持。
因此，我们可以从数据抽取工具支持的平台，来判断它能否胜任企业的环境，目前主流的平台包括SUN Solaris、HP-UX、IBM AIX、AS/400、OS/390、Sco UNIX、Linux、Windows等。
2.2.支持数据源对数据源支持的重要性不言而喻，因此这个指标必须仔细地考量。
首先，我们需要对项目中可能会遇到的各种数据源有一个清晰的认识；其次对各种工具提供的数据源接口类型也要有深入了解，比如，针对同一种数据库，使用通用的接口（如ODBC/JDBC）还是原厂商自己的专用接口，数据抽取效率都会有很大差别，这直接影响到我们能不能在有限的时间内完成ETL任务。
datastage学习文档
工作总结1 如何重新启动DataStage服务器, 步骤如下: (5)2 DataStage开发经验积累: (5)2.1模板开发 (5)2.2通过S ERVER S HARED C ONTAINER在P ARALLEL J OB中添加S ERVER J OB S TAGE (5)2.3去除不需要的字段 (5)2.4T RANSFORMER S TAGE的使用 (5)2.5L OOK UP/JOIN 空值处理 (6)2.6D ATA S TAGE中默认和隐式类型转换时注意的问题 (6)2.7配置一个INPUT或OUTPUT,就VIEW DATA一下,不要等到RUN时再回头找ERROR (6)2.8D ATA型数据是比较麻烦的 (6)2.9行列互换之H ORIZONTAL P IVOT（P IVOT S TAGE） (7)2.10行列互换之V ERTICAL P IVOT (7)2.11O RACLE EE S TAGE在VIEW数据时出现的错误及解决方法 (9)2.12D ATA S TAGE SAP S TAGE的使用 (10)2.13C OLUM I MPORT S TAGE的使用 (10)2.14C OLUM E XPORT S TAGE的使用 (12)2.15G OT ERROR:C ANNOT FIND ANY PROCESS NUMBER FOR STAGES IN J OB J OBNAME解决 (13)2.16U NABLE TO CREATE RT_CONFIG NNN (14)2.17查看JOB和CLIENT的对应的后台进程 (14)2.18强制杀死DS进程 (14)2.19查看S ERVER E NGINE的进程 (15)2.20查看S ERVER L OCKS (15)2.21关于UNIX系统下无法启动服务的解决办法 (16)2.22L OCKED BY OTHER USER (17)2.23DATA S TAGE J OB L OG的处理 (17)2.24一些BASIC语言中处理字符串的函数 (17)2.25BASIC程序中使用到的一些语法知识 (18)3DS中常见问题记录 (22)3.1权限管理问题 (22)3.2JOB MAY BE BEING MONITORED或者是CLEANUP问题 (22)3.3删除文件的问题 (22)3.4SEQUENCE调度出现的错误问题 (23)3.17字符集问题 (23)3.18V ERSION C ONTROL的问题 (23)3.19SEQUENCE调不起JOB的问题 (23)3.20SEQUENCE调度失败的问题 (24)3.21DS发送邮件的配置问题 (25)3.22随机错误问题 (26)3.23DS中的日期问题 (26)3.24DS连接ORACLE问题 (27)。
数据培训内容
数据培训内容Data training is a crucial aspect in today's digital era, where the volume and complexity of information are constantly increasing. It involves the systematic process of educating individuals on how to handle, analyze, and interpret vast amounts of data effectively. The objective is to empower individuals with the necessary skills to turn raw data into meaningful insights that can drive informed decisions and strategic planning.数据培训在当今数字化时代至关重要，信息量和复杂性不断增加。
它涉及系统地教育个人如何有效地处理、分析和解释大量数据的过程。
其目标是赋予个人必要的技能，将原始数据转化为有意义的见解，从而推动明智的决策和战略规划。
A comprehensive data training program covers various topics such as data collection, cleaning, transformation, visualization, and analysis using various tools and techniques. It also emphasizes the importance of data ethics and privacy, ensuring that individuals understand the responsibilities and challenges associated with handling sensitive information.全面的数据培训计划涵盖多个主题，如数据收集、清理、转换、可视化和使用各种工具和技术进行分析。
DataStage简介
Administrator（管理器）：在服务器端管理 DataStage的项目和使用者权限的分配
Thank you！
DataStage用来做什么
DataStage可以从多个不同的业务系统，从多个平 台的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，装载到其它 系统里面。其中每步都可以在图形化工具里完成，同样 可以灵活地被外部系统调度，提供专门的设计工具来设 计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽取、任务调度 等多种复杂而实用的功能。其中简单的数据转换可以通 过在界面上拖拉操作和调用预定义转换函数来实现，复 杂转换可以通过编写代码或结合其他程序的扩展来实现 ，并且DataStage提供调试环境，可以极大提高开发和 调试抽取、转换程序的效率。
DataStage简介及工作原理
为什么要使用DataStage
数据仓库中的数据来自于多种业务数据源，这些数 据源可能来自于不同硬件平台，使用不同的操作系统， 数据模型也相差很远，因而数据以不同的方式存在于不 同的数据库中。
如何获取并向数据仓库加载这些数据量大、种类多 的数据，已成为建立数据仓库所面临的一个关键问题。
DataStage工具介绍
DataStage是基于客户机/服务器的数据集成架构， 优化数据收集，转换和巩固的过程。它提供了一套图形 化的客户工具，包括：
DataStage工具介绍
Designer(设计器)：创建执行数据集成任务Job的同 时，对数据流和转换过程创建一个可视化的演示，并对 每个工程的各个单元，包括库表定义，集中的数据转换 ，元数据连接等对象进行分类和组织
业务系统数据源
SAP BW
SAP ERP (rev. R/3)
ETL基础及常用技术培训PPT课件
shell基础
Vi
（三）、基本编辑 配合一般键盘上的功能键，像是方向键、[Insert] 、[Delete] 等等，现在你应该已经可以利 用 vi 来编辑文件 了。当然 vi 还提供其他许许多多功能让文字的处理更为方便。 何谓编辑？一般认为是文字的新增、修改以及删除，甚至包括文字区块的搬移、复制等等。 先这里介绍 vi 的如何做删除与修改。 删除与修改文件的命令： x： 删除光标所在字符。 dd ：删除光标所在的列。 r ：修改光标所在字元，r 後接著要修正的字符。 R： 进入取替换状态，新增文字会覆盖原先文字，直到按 [ESC] 回到指令模式下为止。 s： 删除光标所在字元，并进入输入模式。 S： 删除光标所在的列，并进入输入模式。 在指令模式下移动光标的基本指令是 h, j, k, l 。
• 反短斜线（`）
使用反短斜线可以将一个命令的输出作为另外一个命令的一个命令行参数。命令： V_date=`date +%F`
ETL基础及常用技术培训
shell基础—流程控制命令(if)
if [ ] Then .... elif [ ] Then .... Else .... fi 大多数情况下，可以使用测试命令来对条件进行测试。比如可以比较字符串、判 断文件是否存在及是否可读等等… 通常用" [ ] "来表示条件测试。注意这里的空格很重要。要确保方括号的空格。 [ -f "somefile" ] ：判断是否是一个文件 [ -x "/bin/ls" ] ：判断/bin/ls是否存在并有可执行权限 [ -n "$var" ] ：判断$var变量是否有值 [ "$a" = "$b" ] ：判断$a和$b是否相等
bda培训课程体系
bda培训课程体系
BDA（Big Data Analytics）培训课程体系是一套针对大数据分析领域的培训课程体系，旨在培养学员掌握大数据分析的基本理论、技术和实践能力。
该课程体系通常包括以下几个方面的内容：
1. 大数据基础知识：介绍大数据的基本概念、特点和应用领域，包括大数据的来源、存储和处理等基础知识。
2. 大数据分析技术：介绍大数据分析的常用技术，包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等，帮助学员掌握大数据分析的方法和工具。
3. 大数据处理技术：介绍大数据处理的常用技术，包括分布式计算、并行处理、数据存储和检索等，帮助学员理解和应用大数据处理技术。
4. 数据可视化与报告：介绍数据可视化和报告的基本原理和方法，帮助学员学会如何将大数据分析结果以直观和易理解的方式呈现。
5. 大数据分析案例实践：通过实际案例分析和实践项目，让学员运用所学的大数据分析技术解决实际问题，提升实践能力。
6. 数据隐私和安全：介绍大数据分析中的数据隐私和安全问题，包括数据保护、隐私保护和安全控制等，帮助学员了解和应对数据分析过程中的风险和挑战。
以上是常见的BDA培训课程体系的内容安排，不同的培训机构和课程设置可能会有所不同，具体课程内容可以根据实际情况进行调整和拓展。
数据分析技能提升培训方案
数据分析技能提升培训方案在当今数字化的时代，数据分析已成为企业决策、业务优化和创新发展的关键驱动力。
为了满足员工对数据分析技能提升的需求，提高工作效率和质量，特制定本培训方案。
一、培训目标1、提升员工对数据分析的基本理论和方法的理解。
2、掌握常用数据分析工具和软件的操作技能。
3、能够运用数据分析解决实际工作中的问题，提供有价值的决策支持。
二、培训对象对数据分析有兴趣或工作中需要涉及数据分析的员工。
三、培训时间和地点1、培训时间：具体培训时间，为期X天，每天培训X小时。
2、培训地点：详细培训地点四、培训内容1、数据分析基础理论介绍数据分析的概念、作用和流程。
讲解数据收集、整理、清洗和预处理的方法。
数据类型、数据分布和数据特征的理解。
2、数据分析工具与软件Excel 高级功能数据透视表的深入应用。
函数（如 VLOOKUP、SUMIFS 等）的复杂运用。
图表制作与美化。
SQL 数据库语言数据库的基本操作（创建、查询、更新、删除）。
数据连接、聚合和分组操作。
Python 数据分析基础Python 编程基础。
使用 Pandas 进行数据处理和分析。
使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化。
3、数据分析方法与应用描述性统计分析均值、中位数、众数等集中趋势的度量。
方差、标准差等离散程度的度量。
相关性分析线性相关的计算和解读。
多元相关性分析。
预测分析简单线性回归和多元线性回归。
时间序列预测方法。
4、案例分析与实践结合实际业务场景，进行数据分析案例讲解。
分组进行实践操作，完成数据分析项目，并进行汇报和讨论。
五、培训方式1、课堂讲授：由专业讲师系统讲解数据分析的理论知识和操作技巧。
2、实践操作：通过实际案例和项目，让学员亲自动手操作，加深对知识的理解和应用能力。
3、小组讨论：组织学员分组讨论，共同解决问题，分享经验和见解，促进团队合作和知识交流。
4、案例分析：通过实际企业案例，让学员了解数据分析在不同行业和业务场景中的应用和效果。
Datastage入门培训
一、工具入门DataStage是一个ETL的工具，就是对数据的抽取，转换，加载。
个人通俗的理解就是一个对数据进行处理，提取的工具，这里面的数据大部分是以数据库中表的格式存在着的，所以如果要使用这个工具，首先必须对关系数据库的一些基本概念要有所了解，比如最基本的字段，键，记录等概念。
DataStage是通过设计job来实现ETL的功能的。
Job的设计跟普通的IDE设计一样，通过拖拽控件，并填加脚本来完成。
这里的控件称为stage，每一个不同的stage都有不同的数据处理的功能，将各个stage通过一定的方式组合起来，设计成job，对job进行编译，运行，就能够实现对数据抽取转换加载。
1,安装datastage,看学习指导，先对该工具有个大概的认识,大概知道administrator,design,director,manager的区别。
了解datastage工具的主要用途：简单的说就是把一批数据input进来，经过各种各样的转化，清洗，然后在output出去,整个就是ETL 的过程。
对4个工具我们最常做的操作有：Administrator：1、对Project的管理，主要是建立和删除project;2、对Licensing的管理，主要是更换Licensing。
design：datastage的核心，所有的开发都在design里面完成，在这里可以编辑你的job,使用各种stage控件。
director：1、查看日志，当运行job结束时，无论job成功或者失败，我们都可以在director 里面查看日志，里面能反映我们job运行的状态，经常job出错我们都是先查看日志，然后分析原因，再到design里面修改。
2、director的另外一个很有用的功能是logout job,当服务器或者网络出问题时，正在编辑的job很有可能被锁定，这时你就算把design关了再重新登陆还是无法打开job,会提示job has been used, 这就需要到director里面把job logout，然后就可以使用了。
DataStage入门培训
Director Used to run and monitor the DataStage jobs
Manager Allows you to view and edit the contents of the repository
Designer Clear job log Set Director options
Row limits Abort after x warnings
W
DataStage
Director Log View
Click the Log button in the toolbar to view the job log. The job log records events that occur during the execution of a job.
W
DataStage
DataStage Director
W
DataStage Desinger
DataStage
What Is a Job?
Executable DataStage program Created in DataStage Designer, but can use
components from Manager Built using a graphical user interface Compiles into Orchestrate shell language (OSH)
W
DataStage Manager
DataStage
DataStage Manager
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• b）当需要连接数据集市并使用查询，可以快速的进行访问。 • 4、对数据进行整合。 • 5、在定义的约束条件中将基础数据分割成为多个输出的连接。 • 在Tools菜单中可以轻松的于Director，Designer和Manager之间
Sequential文件时用来从一个Sequential文 件导出或者加载到一个Sequential文件中。
在修改Sequential文件的时候需要指定一下内 容：
• 1、文件的路径和名称。 • 2、文件的格式。 • 3、列的定义。 • 4、如果Sequential Stage被用作一个目标的
话，指定写入动作时选择：覆盖已存在的文 件或者在文件基础上进行追加。
客户端运行于windows95或更高版本，服 务端可运行于windowsNT4.0或windows2000 版 本，datastage的很多版本都支持unix。
• DS Administrator
在服务端管理ds的项目和服务端操作。主要用于工 程的参数调整，变量设置，及command操作。
• DS Designer
• 数据清洗、转换、加载都可以在图形化工具里完成，
同样可以灵活的被外部系统调度，提供专门的设计 工具来设计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽 取、任务调度等多种复杂而实用的功能 。
Datastage是C/S软件，服务器端存储所有 的ds项目和元数据，由关系型数据库（RDBMS） 组成。客户端具有同服务端一样的软件接口。
DATASTAGE 培训
内容提要：
• 一、datastage 介绍 • 二、如何安装datastage • 三、配置datastage 工程 • 四、设计并运行datastage的job • 五、操作元数据 • 六、操作关联数据 • 七、操作约束条件及数据来源 • 八、定义查找使用的哈希文件 • 九、聚合数据 • 十、job的运行及调试 • 十一、创建Basic表达式
输入框内输入的是文本类型，指定的设置有： 1、文本的字体和颜色。 2、输入框的颜色。 3、文字的横纵位置。
编译Job
在运行Jobs之前，必须要对其进行编译，在服务端的机 器上产生可以运行的编码，对于编译Jobs，点击“File—— Compile”或者在工具栏上点击“Compile”按钮，编译Jobs的 窗口显示Jobs编译的情况。 编译如果发生错误： 点击“Show error”来定位错误的位置。 点击“More”来返回关于错误更多的信息。
什么是Job
一个Job就是一个Datastage的运行程序。在Datastage 中，可以设计并运行Jobs，执行一些有用的数据仓库，包 括数据的抽取、转换、聚合和数据加载等等。 Datastage的Job是： 1、在Designer中设计和编译。 2、在Director中进行任务预定，调度和监控
可以将Link想象成为一个通道，从一头流到另 外一头，所以输入和输出的格式要保持一致。
Transformer Stage
• 很关键的主动Stage。 • 使用Transformer Stage可以定义条件、来
源和字段的对应关系。
• 输入的列和输出的列进行对应。 • 在这个讲解中，我们将定义列的对应。
切换。
DataStage中的Director
• 使用Datastage的Director可以对设计的job进
行验证、运行、任务调度和监控的工作。也
可以针对job 的运行查看运行的聚合统计情况。
在Datastage中进行开发
• 在Administrator中定义全局的和项目属性。 • 在Datastage中的Manager里导入定义源的
增加一个或多个“Annotation”的Stage就像一个文本数 据框一样进行设置，可以通过在工具栏上的设置要求其是否 进行显示。
这里有俩个“Annotation”的Stage，“”Description Annotation Stage”将在下面一个讲解中进行讲述。
编辑Annotation Stage
在“Format”页框中，指定不同格式的目标文 件，同指定源文件相同。
如果目标文件不存在，在Jobs运行之后，才可 以浏览数据。如果这时点击了“ViewData”按钮， Datastage将会返回一个“Failed to Open….”的错误。
在源数据的Stage里定义输出数据的列定义， 同时定义目标Stage中的相应的输入Link。
点击“View——Property Browser”来显 示“Property Browser”窗口，显示在设计区 选择的项目的属性。
Designer的工具栏
工具栏中的一些图标可以快捷的调用 一些Datastage的内部函数，更加方便进行 Jobs的设计工作。
Designer的Stage工具面板
• 工具面板中包含描述的图标，可以将其加入到
Jobs设计当中。
下面将部分的Stage进行简单的说明（有些Stage在 普通应用中并不常用）：
被动Stage和主动Stage
• 被动Stage的定义是用来读写数据源的
Stage。
• 被动Stage包括：Sequential，Odbc，Hash
建立ds的job并且编译执行的程序。主要用于job的 开发及编译。
• DS Director
运行和监控ds的job。主要用于job调试。
• DS Manager
允许编辑和查看在ds中存储的内容。主要用于项目 管理或job的导入、导出、备份。
DataStage中的Designer
• DataStage中的Designer允许使用熟练地拖拽图标和连线的方式
项目内容。
• 多个用户可以在同一时间使用同一工程，
但是不能同时编辑同一个项目。
多用户可以在同一时间使用一个工程中工作，
但是Datastage禁止在同一时间由多个用户访 问同一个job。打开JOB后要把JOB关闭后才 可以退出DataStage Designer，不然JOB就会 给当前用户锁定，要通过DataStage Director 才可以解锁。初学DS时会经常忘记这步的， 必须注意。
的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化， 并将其输入数据集市或数据仓库目标数据库的集成 工具。
• DataStage 能够处理多种数据源的数据，包括主机
系统的大型数据库、开放系统上的关系数据库和普 通的文件系统 。包括Oracle,Sybase,DB2,SQL Server，Teradata, FTP文件系统,文本文件等等。
第四章 设计并运行Datastage的Job
下面的讲解中，将可以了解到：
• 描述什么是Datastage的Job。 • 一步步讲述如何建立Datastage Job。 • 描述Link和Stage。 • 识别不同类型的Stage。 • 设计一个简单抽取和加载的Job。 • 编译、验证和运行Job。 • 监控Job的执行。
一，datastage的介绍
本章主要讲解ETL的概念，datastage的 介绍、组成及主要功能。
ETL概要
ETL包括数据抽取（Extract）、数据转换 （Transform）以及数据加载（Load）3个 阶段。
一般而言，这三个过程中有二次落地 （生成中间文件）。
DS介绍：
• Ascential DataStage 是一套专门对多种操作数据源
在这个讲解中，将通过一个单一Job的过程第一步， 着手定义元数据。
Designer的工作区域
中间偏右是Datastage的设计区域，可以 将Stage和Link从工具的板块上拖动过来放在 上面，左边是“Repository”（存储）窗口， 显示的是Manager中的分支。
Manager中的分支，就像Jobs和表定义 一样可以直接拖拽到设计区域，点击 “View——Repository”来显示“Repository” 窗口。
Jobs。 3、全部在Datastage的控制下执行。
Job开发的浏览
• 在Manager——导入数据源和目标数据库的数据结
构定义。
• 在Designer——加入Stage定义数据的抽取和加载。 • 加入Transformer和其它的Stage来定义转换。 • 从源数据到目的数据，加入Link来定义数据的流向。 • 编译Job。 • 在Director中，验证、运行和监控Job。
编辑目标端的一个Sequential文件Stage
定义一个Sequential的目标Stage类似于定义一 个源的Sequential Stage。
在输入的Link中，定义数据导入到Stage的数据 格式。从“Input Box”中输入Link的列表进行选择。
定义一个文件的Job，定义文件被写入，如果 文件不存在，Datastage将会自动建立，在 “Update action”中指定数据文件是否覆盖或者追加。
来表示数据抽取、清洗、转换、整合和加载的过程，并将数据导 入数据仓库的表单之中。
• Designer提供一个数据流程的模式，轻松将设置和Job的设计有
机的组成。
• 使用Designer，可以：
1、指定数据如何抽取。
• 2、指定数据的转换规则和进行转换。 • 3、使用参考性质的LookUp到数据集市中编辑数据。 • a）例如，如果销售的记录集包括CustomerID，可以在
“General”页框中的“FilterCommand”，可以 指定一个过滤程序，可以使用其在抽取数据的过程 中进行数据的过滤。
举例，在读取数据之前要有一个解压缩的过程。 从中选择类型或者浏览从过滤程序中，在输入框中 指定命令行，只有在“General”页框中的Stage页面 中选择了“Stage uses filter commands”的选择框， 这个输入框变为可用，如果指定了过滤命令，数据 浏览没有定义，那么“ViewData”按钮不可用。