ETL面试题
ETL工程师面试题
ETL工程师面试题一、ORACLE部分1.表：table1(FId,Fcla,Fcore),用最高效最简单的SQL列出各班成绩最高的列表，显示班级，成绩两个字段。
2.有员工表empinfo(Fempnovarchar2(10)notnullpk,Fempnamevarchar2(20)notnull,Fagenumbernotnull,Falarynumbernotnull);假如数据量很大约1000万条；写一个你认为最高效的SQL，用一个SQL计算以下四种人：falary>9999andfage>35falary>9999andfage<35falary<9999andfage>35falary<9999andfage<35每种员工的数量；3.aa，bb表都有20个字段，且记录数量都很大，aa，bb表的某字段（非空）上有索引，请用SQL列出aa表里面存在的某在bb表不存在的某的值，请写出认为最快的语句。
什么是分区表？简述范围分区和列表分区的区别，分区表的主要优势有哪些？有个表a(某number(20)),向该表插入从1开始的连续的1000万记录逻辑题假设有一个池塘，里面有无穷多的水。
现有2个空水壶，容积分别为5升和6升。
问题是如何只用这2个水壶从池塘里取得3升的水。
五个大小相同的一元人民币硬币。
要求两两相接触，应该怎么摆？一花8块钱买了一只鸡，9块钱卖掉了，然后他觉得不划算，花10块钱又买回来了，11块卖给另外一。
问他赚了多少4.1，11，21，1211，111221，下一个数是什么？。
数据工程师面试题
数据工程师面试题一、问题描述数据工程师是当前热门职位之一，面试中经常会涉及与数据工程相关的问题。
以下是一系列常见的数据工程师面试题，希望能对大家有所帮助。
二、问题列表1. 数据仓库和数据湖有何区别？2. 请描述ETL过程。
3. 什么是事实表和维度表？4. 请解释一下数据架构中的横向扩展和纵向扩展。
5. Redis和MongoDB的主要区别是什么？6. 解释一下数据清洗和数据转换。
7. 请描述一下数据模型化的过程。
8. 什么是数据挖掘？它在数据工程中的作用是什么？9. 解释一下冷热数据分离以及其优势。
10. 什么是数据流水线？三、问题解答1. 数据仓库和数据湖有何区别？数据仓库是一种结构化的、面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合，将企业中分散在各个系统中的数据整合为一个统一的数据源。
数据仓库使用固定的模式和模型，适用于对数据进行报表、分析和决策支持等工作。
而数据湖则是以原始、未经整理的形式，将数据以其原始形式存储在数据湖中。
数据湖的模式和模型可以随时根据需求进行变更和调整。
2. ETL过程的描述ETL是指将数据从不同的来源抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）到目标数据库或数据仓库的过程。
在这个过程中，数据会经过一系列的清洗、转换和整合，以确保数据的质量和一致性。
ETL过程通常涉及数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载四个步骤。
3. 事实表和维度表的定义和作用事实表是数据仓库中的核心表，包含了与业务过程中的事件或事实相关的度量指标。
它通常包含了与业务分析和报表生成相关的数据字段，如销售数量、订单金额等。
维度表则用于提供多维度的上下文信息，用于对事实表中的度量指标进行分析和解释，如时间维度、地理位置维度等。
4. 数据架构中的横向扩展和纵向扩展横向扩展通常是指通过增加更多的服务器节点来扩大系统的容量和吞吐量，以满足数据规模增长和负载增加的需求。
横向扩展可以通过增加服务器节点来分担负载，提高系统的可伸缩性和可用性。
etl 面试题
etl 面试题ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据集成和数据处理的技术，广泛应用于数据仓库和商业智能。
在面试中，ETL面试题通常涉及ETL工具、ETL流程、数据清洗和转换等方面的知识。
本文将回答一系列ETL面试题，帮助读者更好地理解和掌握ETL相关的知识。
一、ETL是什么？它的作用是什么？ETL是一种数据集成和数据处理的技术，包括数据提取（Extract）、数据转换（Transform）和数据加载（Load）三个步骤。
其作用是从不同的数据源提取数据，经过转换和清洗后加载到目标系统中，以支持数据分析和决策。
二、请简要介绍一下你熟悉的ETL工具。
在ETL工具方面，市场上有多种选择，如Informatica PowerCenter、IBM DataStage、Microsoft SQL Server Integration Services（SSIS）等。
以下以Informatica PowerCenter为例进行介绍：Informatica PowerCenter是一款功能强大的ETL工具，可以在不同的平台上运行。
它提供了强大的数据提取、转换和加载功能，以及丰富的连接器和预定义的转换功能，能够满足各种ETL需求。
三、请简述一下ETL的工作流程。
ETL的工作流程通常包括以下步骤：1. 数据提取（Extract）：从源系统中提取数据，可以是关系型数据库、文件、Web服务等。
2. 数据清洗（Cleanse）：对提取的数据进行清洗和筛选，去除重复项、空值以及不合规的数据。
3. 数据转换（Transform）：对清洗后的数据进行转换，包括数据格式转换、数据合并、数据分割、计算字段等。
4. 数据加载（Load）：将转换后的数据加载到目标系统中，可以是数据仓库、数据集市或即席查询工具等。
5. 数据校验（Verify）：对加载后的数据进行校验，确保数据的准确性和完整性。
四、请说明一下ETL中的维度表和事实表。
大数据专员面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与概念理解1. 题目：请简述大数据的基本概念及其与普通数据的主要区别。
解析：考察应聘者对大数据基本概念的理解。
应聘者应能够解释大数据的规模（大量、多样、快速）、价值密度低、处理和分析的技术和方法等特点，并说明大数据与普通数据在数据量、处理方式、分析目标等方面的区别。
2. 题目：大数据的五个V指的是什么？解析：考察应聘者对大数据特征的理解。
大数据的五个V分别是Volume（数据量）、Velocity（数据速度）、Variety（数据多样性）、Veracity（数据真实性）和Value（数据价值）。
应聘者应能够解释每个V的具体含义。
3. 题目：请简述Hadoop生态系统中的主要组件及其功能。
解析：考察应聘者对Hadoop生态系统的了解。
应聘者应能够列举Hadoop生态系统中的主要组件，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hive、Pig、HBase等，并解释每个组件的基本功能和作用。
4. 题目：请简述数据仓库和数据湖的区别。
解析：考察应聘者对数据仓库和数据湖的理解。
应聘者应能够解释数据仓库和数据湖在数据存储、处理、查询等方面的差异，以及它们在数据分析中的应用场景。
二、数据处理与分析5. 题目：请简述ETL（提取、转换、加载）过程在数据处理中的作用。
解析：考察应聘者对ETL过程的了解。
应聘者应能够解释ETL在数据预处理、数据清洗、数据转换等方面的作用，以及ETL工具在数据处理中的应用。
6. 题目：请描述数据切分、增量同步和全量同步的方法。
解析：考察应聘者对数据同步的理解。
应聘者应能够解释数据切分、增量同步和全量同步的概念，并举例说明在实际应用中的具体操作方法。
7. 题目：请简述数据挖掘中的分类、聚类和预测方法。
解析：考察应聘者对数据挖掘方法的了解。
应聘者应能够列举数据挖掘中的分类、聚类和预测方法，如决策树、K-means、支持向量机、神经网络等，并解释每种方法的基本原理和应用场景。
etl工程师面试题
etl工程师面试题
一、简介
ETL（Extract-Transform-Load）工程师是负责从多个数据源中抽取、转换和加载数据到数据仓库或目标系统的专业人士。
他们不仅需要具
备数据仓库和业务知识，还需要掌握各种ETL工具和数据处理技术。
本文将介绍一些常见的ETL工程师面试题，帮助读者了解该职位要求
和相关技能。
二、面试题目
1. 请介绍一下ETL的工作流程。
2. 请列举一些常见的ETL工具，并简要说明它们的特点和用途。
3. 在ETL过程中，数据抽取阶段可能会遇到哪些常见问题，以及如何解决？
4. 数据转换是ETL过程中的重要环节，请分享一些常用的数据转换技术和方法。
5. 数据加载阶段会面临哪些挑战，你有什么经验来应对这些挑战？
6. 请介绍一下维度建模和事实表的概念，以及在数据仓库中的应用。
7. 当需要处理大规模数据时，你如何保证ETL的性能和效率？
8. 在ETL过程中，如何处理数据质量问题？请分享一些解决方案。
9. 请描述一下你在以往的项目中遇到的最具挑战性的数据处理任务，并说明你是如何解决的。
10. 请简要解释一下OLAP和OLTP的概念，并说明它们之间的区
别和联系。
三、结语
以上是ETL工程师面试中常见的一些问题，涵盖了ETL的基本概念、工具、技术和应用场景。
希望读者可以通过了解这些问题，并在
实际工作中不断学习和实践，成为一名优秀的ETL工程师。
请注意：本文提供的只是参考答案，实际面试中可能会有其他问题。
因此，建议读者在备战面试时进行广泛的学习和准备，以应对各种可
能的问题。
祝您面试成功！。
面试ETL题总汇
ETL面试题总汇一、分析1．什么是逻辑数据映射？它对ETL工程组的作用是什么？What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team?答：逻辑数据映射〔Logical Data Map〕用来描述源系统的数据定义、目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档，通常以表格或者Excel 的格式保存如下的信息：目标表名：目标列名：目标表类型：注明是事实表、维度表或者支架维度表。
SCD类型：对于维度表而言。
三种SCD〔Slowly Changing Dimension〕技术SCD1直接修改原维表信息，不保存任何维历史信息。
SCD2创立新的记录而不删除或者修改原有维信息。
可通过为每条记录设定过期时间、生效时间两个字段来区分各历史记录和当前记录〔历史记录的过期时间均早于当前记录的生效时间〕。
SCD3在维表中定义历史信息字段，只保存有限的历史信息〔此技术很少应用〕源数据库名：源数据库的实例名，或者连接字符串。
源表名：源列名：转换方法：需要对源数据做的操作，如Sum(amount)等。
逻辑数据映射应该贯通数据迁移工程的始终，在其中说明了数据迁移中的ETL策略。
在进行物理数据映射前进行逻辑数据映射对ETL工程组是重要的，它起着元数据的作用。
工程中最好选择能生成逻辑数据映射的数据迁移工具。
-----------------------------补充：逻辑数据映射分为两种:1: 模型映射:从源模型到DW目标模型之间的映射类型有：一对一：一个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。
如果源类型与目标类型一致，那末直接映射。
如果两者间类型不一样，那末必须经过转换映射。
一对多：一个源模型的数据实体只对应多个目标模型的数据实体。
在同一个数据存储空间，往往浮现会一个源实体拆分为多个目标实体的情况下。
在不同的存储空间中，结果会对应到不同的存储空间的实体。
etl面试题及答案
etl面试题及答案ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库中常用的一种数据处理过程，它包括从源系统中提取数据、转换数据以满足目标系统的需求，并将数据加载到目标系统中。
在面试中，了解ETL的相关知识对于应聘数据工程师或数据分析师等职位至关重要。
以下是一些常见的ETL面试题及答案：1. 什么是ETL？ETL是数据集成过程中的三个主要步骤的缩写，即提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。
它通常用于将数据从源系统迁移到目标系统，如数据仓库。
在这个过程中，数据不仅被移动，还可能被清洗、整合和转换为适合分析的格式。
2. ETL和ELT有什么区别？ELT（Extract, Load, Transform）是ETL的变体，主要区别在于数据的转换步骤发生在数据被加载到目标系统之后。
这种方法通常在目标系统（如数据仓库）具有更强大的处理能力时使用，可以更灵活地处理数据。
3. 在ETL过程中，数据源通常有哪些类型？数据源可以是关系型数据库、非关系型数据库、文件系统（如CSV、XML文件）、云存储服务、Web API等。
数据工程师需要能够处理各种数据源，并能够从这些源中提取数据。
4. 解释一下数据清洗在ETL中的重要性。
数据清洗是ETL过程中的一个关键步骤，它涉及识别和纠正数据中的错误和不一致性，如重复记录、格式错误、不完整的数据等。
数据清洗确保了数据的质量和准确性，这对于后续的数据分析和决策至关重要。
5. ETL过程中的转换操作通常包括哪些内容？转换操作可能包括数据类型转换、数据格式标准化、数据聚合、数据关联、数据去重、数据加密等。
这些操作的目的是将原始数据转换为适合分析和报告的格式。
6. 在ETL中，如何处理大数据量？处理大数据量时，通常需要使用分布式处理系统，如Apache Hadoop或Spark，这些系统能够并行处理大量数据。
此外，使用增量加载而不是全量加载可以减少数据传输和处理的时间。
数据挖掘岗面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述数据挖掘的基本概念和目的。
2. 请列举数据挖掘的主要应用领域。
3. 请说明数据挖掘的流程和步骤。
4. 请解释什么是数据预处理，其重要性是什么？5. 请列举数据预处理的主要方法。
6. 请解释什么是特征工程，其重要性是什么？7. 请列举特征工程的主要方法。
8. 请解释什么是机器学习，请列举几种常见的机器学习算法。
9. 请解释什么是监督学习、无监督学习和半监督学习。
10. 请解释什么是分类、回归和聚类。
11. 请解释什么是模型评估，请列举几种常见的模型评估指标。
12. 请解释什么是决策树，请列举决策树的分类方法。
13. 请解释什么是随机森林，请列举随机森林的优点。
14. 请解释什么是支持向量机（SVM），请列举SVM的分类方法。
15. 请解释什么是神经网络，请列举神经网络的分类方法。
16. 请解释什么是深度学习，请列举深度学习的应用领域。
17. 请解释什么是K-means算法，请列举K-means算法的优缺点。
18. 请解释什么是层次聚类，请列举层次聚类的分类方法。
19. 请解释什么是关联规则挖掘，请列举关联规则挖掘的算法。
20. 请解释什么是时间序列分析，请列举时间序列分析的方法。
二、编程能力1. 请用Python实现以下功能：（1）读取CSV文件，提取其中指定列的数据；（2）对提取的数据进行排序；（3）将排序后的数据写入新的CSV文件。
2. 请用Python实现以下功能：（1）使用Pandas库对数据集进行数据预处理；（2）使用NumPy库对数据进行特征工程；（3）使用Scikit-learn库对数据进行分类。
3. 请用Python实现以下功能：（1）使用TensorFlow库实现一个简单的神经网络模型；（2）使用PyTorch库实现一个简单的神经网络模型；（3）对模型进行训练和评估。
4. 请用Python实现以下功能：（1）使用Scikit-learn库实现一个SVM分类器；（2）对分类器进行训练和评估；（3）调整SVM分类器的参数，以提高分类效果。
etl工程师面试题
etl工程师面试题ETL（Extract, Transform, Load）工程师面试题一、简介ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据集成的过程，用于从多个数据源抽取数据、在中间层进行转换处理，然后加载到目标系统中。
ETL工程师负责设计、开发和维护ETL流程，确保数据的准确性、一致性和可靠性。
本文将介绍一些常见的ETL工程师面试题。
二、ETL工程师面试题1. 请解释一下ETL的概念和流程。
2. 数据抽取的常见方法有哪些？请描述它们的特点和适用场景。
3. 数据转换的常见操作有哪些？请举例说明。
4. 在ETL过程中，如何处理数据质量问题？5. 请介绍一下ETL工程师应该具备的技能和知识。
6. 你在以往的项目中遇到过哪些ETL相关的挑战？如何解决的？7. 请解释一下维度建模和事实表的概念。
8. 在ETL流程中，如何处理增量抽取和全量抽取的区别？9. 请介绍一下ETL工程师在性能优化方面的工作。
10. 在ETL开发中，你是如何保证数据的安全性和机密性的？三、ETL工程师面试题解答1. ETL的概念和流程ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据集成的过程。
首先，从多个数据源中抽取数据，可以是关系型数据库、文件、Web服务等；然后，对抽取的数据进行清洗、转换、整合等处理，以满足目标系统的需求；最后，将经过处理的数据加载到目标系统中，如数据仓库、数据集市等。
2. 数据抽取的常见方法- 增量抽取：仅抽取最新变动的数据，减少重复抽取的数据量。
适用于数据量较大、抽取频率较高的情况。
- 全量抽取：每次都抽取全部数据，确保数据的完整性。
适用于数据量较小、抽取频率较低的情况。
- 增量抽取+回滚：先执行增量抽取，再进行回滚处理。
适用于增量抽取失败时需要保证数据的一致性。
3. 数据转换的常见操作- 字段映射：将源系统的字段映射到目标系统的字段，可以进行字段重命名、数据类型转换等。
etl开发面试题及答案
etl开发面试题及答案
1、对于与存放DW的数据库系统相同的数据源处理方法
这一类数据源在设计上比较容易。
一般情况下，DBMS（SQLServer、Oracle）都会提供数据库链接功能，在DW数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系就可以写Select语句直接访问。
2、对于与DW数据库系统不同的数据源的处理方法
对于这一类数据源，一般情况下也可以通过ODBC的方式建立数据库链接——如SQLServer和Oracle之间。
如果不能建立数据库链接，可以有两种方式完成，一种是通过工具将源数据导出成。
txt或者是。
xls文件，然后再将这些源系统文件导入到ODS中。
另外一种方法是通过程序接口来完成。
3、增量更新的问题
对于数据量大的系统，必须考虑增量抽取。
一般情况下，业务系统会记录业务发生的时间，我们可以用来做增量的标志，每次抽取之前首先判断ODS中记录最大的时间，然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间所有的记录。
利用业务系统的时间戳，一般情况下，业务系统没有或者部分有时间戳。
etl面试题
etl面试题ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库中的一种重要组成部分，负责将数据从源系统中提取出来，经过转换和处理后加载到目标系统中。
在ETL过程中，需要考虑到数据的准确性、完整性和一致性。
以下是一些常见的ETL面试题及其答案，供参考。
1. 介绍一下ETL的基本流程。
ETL的基本流程包括数据提取（Extract）、数据转换（Transform）和数据加载（Load）三个步骤。
首先，从源系统中提取数据，可以是数据库、文件等；然后，对提取的数据进行清洗、整合、转换等操作，以满足目标系统的要求；最后，将经过转换处理后的数据加载到目标系统中。
2. 请列举一些常见的ETL工具。
常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM DataStage、Microsoft SQL Server Integration Services（SSIS）、Oracle Data Integrator（ODI）等。
3. 什么是增量抽取？请详细描述增量抽取的实现方式。
增量抽取是指每次从源系统中抽取数据时，只抽取发生了更改的数据，而不是全量抽取所有数据。
实现增量抽取的方式可以是使用时间戳字段、使用增量标志字段或者使用日志文件记录增量数据等。
4. 在ETL过程中，如何处理数据的错误和异常？在ETL过程中，可以使用异常处理机制来处理数据的错误和异常情况。
可以设置错误处理策略，例如跳过错误记录、记录错误信息到日志文件、发送警报等。
还可以通过数据校验、数据清洗等方式来尽量避免错误和异常情况的发生。
5. 请解释一下星型模式和雪花模式在数据仓库中的应用。
星型模式和雪花模式都是数据仓库中的常用数据建模方法。
星型模式是以一个中心事实表为核心，周围围绕着多个维度表，维度表与事实表之间通过外键关联。
而雪花模式在星型模式的基础上，将维度表进一步细化为多个层级，通过子维度表与父维度表建立关系。
大数据etl工程师面试题
大数据etl工程师面试题1、磁盘RAID级别有几种，分别是哪几种?你了解或者使用过哪几种，请写出它们的大概描述和区别。
(10分)RAID级别存有以下几种：NRAID，JBOD，RAID0，RAID1，RAID0+1，RAID3，RAID5等。
目前经常采用的就是RAID0，RAID1，RAID3，RAID5和RAID(0+1)。
它们的区别大致如下：RAID 0 存取速度最快但没纠错RAID 1 完全容错但成本比较高，磁盘利用率为50%RAID 3 载入性能最出色但没多任务功能RAID 5 具备多任务及容错功能写入时有overheadRAID 0+1 速度快、全然纠错但成本高2、 TCP滑动窗口协议，窗口过大或过小有什么影响，举例(10分)滑动窗口：就是两台主机间传送数据时的缓冲区。
每台TCP/IP主机积极支持两个滑动窗口：一个用作接收数据，另一个用作发送数据。
窗口尺寸则表示计算机可能将缓冲器的数据量大小。
滑动窗口的大小对网络性能有很大的影响。
如果滑动窗口过小，则需要在网络上频繁的传输确认信息，占用了大量的网络带宽;如果滑动窗口过大，对于利用率较高，容易产生丢包现象的网络，则需要多次发送重复的数据，也同样耗费了网络带宽。
3、 Windows之下如何查阅挤占端口的进程(写下命令)(10分后)netstat -aon|findstr ""4、了解一下ACL和NAT?NAT存有几种方式?(10分后)ACL：1、访问控制列表(ACL)是应用在路由器接口的指令列表(规则)，用来告诉路由器哪些数据包可以接收转发，哪些数据包需要拒绝;2、ACL的工作原理：读取第三层及第四层包头中的信息，根据预先定义好的规则对包进行过滤;3、使用ACL实现网络控制：实现访问控制列表的核心技术是包过滤;4、ACL的两种基本类型(标准访问控制列表;扩展访问控制列表)NAT：发生改变IP通辽并使目的地址，源地址或两个地址在通辽中被相同地址替代。
etl工程师考试题
etl工程师考试题
作为ETL工程师，你可能会在面试中遇到以下类型的问题：
1. 技术问题：
a. 请解释一下ETL是什么，以及它在数据仓库中的作用和重要性。
b. 请谈谈你熟悉的ETL工具，以及你在实际项目中如何使用它们。
c. 你是如何处理数据质量问题的？举例说明。
d. 请描述一下你在ETL开发中遇到的一个具体挑战，以及你是如何解决的。
2. 经验问题：
a. 请分享一个你在ETL项目中取得成功的经验或者成就。
b. 你是如何与其他团队成员（如数据分析师、数据库管理
员等）合作的？
c. 你在处理大数据量时遇到过哪些问题，你是如何解决的？
3. 场景问题：
a. 假设你需要从一个非结构化数据源中提取数据，你会如
何处理？
b. 如果你需要设计一个增量加载的ETL流程，你会采取什
么策略？
c. 请描述一下你在ETL工作中遇到的一个复杂的数据转换
场景，以及你是如何处理的。
在回答这些问题时，你可以结合自己的实际经验和项目案例，
突出你的技能和解决问题的能力。
同时，也可以展现你对ETL工程
师角色的理解和对行业趋势的把握。
祝你面试顺利！。
ETL工程师面试题
ETL工程师面试题ETL（抽取、转换、加载）工程师是负责数据仓库项目中数据导入、处理和加载的专业人员。
他们的职责是利用ETL工具和技术提取数据源中的信息，进行数据转换和清洗，并将处理后的数据加载到数据仓库中。
面试题目涵盖了ETL工程师的技术知识和技能，接下来我们将详细介绍这些问题。
第一篇：1. 简要介绍一下ETL工程师的工作职责和作用。
ETL工程师在数据仓库项目中起着至关重要的作用。
他们负责从各种数据源中提取数据，并进行清洗、转换和加载操作。
通过ETL过程，ETL工程师能够将多个不同格式和结构的数据整合为一个统一的数据模型，以支持企业的决策和分析需求。
2. 你熟悉哪些ETL工具和技术？作为一名ETL工程师，我熟悉多种ETL工具和技术。
常见的ETL 工具包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage、Microsoft SQL Server Integration Services（SSIS）等。
我也了解基于开源技术的ETL工具，如Apache Nifi和Pentaho Data Integration。
此外，我还熟悉数据抽取、转换和加载的基本原理和技术。
3. 请说明数据抽取的常用方法和技术。
数据抽取是ETL过程中的第一步，常用的方法和技术包括：- 增量抽取：将新增的、更新的或删除的数据从数据源中抽取出来，以便加载到数据仓库中。
- 全量抽取：从数据源中抽取所有可用的数据。
这通常用于第一次加载数据或需要完全替换数据的情况。
- 日志抽取：通过解析数据库事务日志或其他类型的日志文件，实时捕获和抽取数据的变更。
- 日期/时间抽取：根据事实表或维度表的日期/时间字段范围进行抽取，以仅获取特定时间范围内的数据。
4. 什么是数据转换？请举例说明。
数据转换是将原始数据转换为适用于目标数据模型的过程。
数据转换可以包括以下操作：- 数据清洗：去除无效数据、修复缺失值、处理重复数据等。
etl面试题及答案
etl面试题及答案数据ETL（Extract，Transform，Load）是一种常用的数据处理方法，用于将原始数据从不同的数据源中提取出来，经过转换和清洗后加载到目标数据仓库或数据库中。
ETL技术在数据仓库建设和数据分析中扮演着重要的角色。
在ETL领域，掌握相关知识和技能对于工作的顺利进行至关重要。
下面是一些常见的ETL面试题及其答案，供参考和学习。
1. 什么是ETL过程？请解释其各个步骤。
ETL过程是指将数据从源系统中提取、经过转换后加载到目标系统中的过程。
它包括以下三个步骤：- 提取（Extract）：从源数据源中获取数据。
这可能涉及到连接到数据库、读取文件或使用API等方式来获取数据。
- 转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、整理和处理，以满足目标系统的要求。
转换过程可以包括数据清洗、数据合并、数据分割、数据转换和数据计算等。
- 加载（Load）：将经过转换的数据加载到目标系统中。
这可能涉及到将数据插入数据库表、生成文件、调用API等。
2. ETL的优点有哪些？ETL的优点包括：- 数据隔离：ETL过程可以将源系统和目标系统隔离开来，避免直接对源系统进行操作，减少了对源系统的影响和风险。
- 数据集成：ETL过程可以将来自不同数据源的数据进行整合和集成，使得数据分析更加全面和准确。
- 数据质量控制：在ETL过程中，可以对数据进行清洗、校验和转换，提高数据的质量。
- 性能优化：通过ETL过程中的数据转换和整理，可以提高数据查询和分析的性能。
3. ETL过程中的数据清洗包括哪些步骤？数据清洗是ETL过程中的重要环节，用于处理源数据中的空值、重复值、异常值和非标准化数据等。
数据清洗的步骤通常包括：- 去除重复值：对源数据进行去重处理，确保数据的唯一性。
- 处理空值：使用合理的方法填充或删除源数据中存在的空值。
- 处理异常值：识别并处理源数据中的异常值，比如数值范围异常、逻辑异常等。
- 标准化数据：统一数据的格式和规范，确保数据的一致性和可比性。
ETL测试面试常见问题
ETL测试⾯试常见问题ETL测试⾯试常见问题 未来随着⼤数据和⼈⼯智能的进⼀步发展，ETL测试在国内的需要必然会从0到有的突破，下⾯我们就未来国内求职ETL 测试岗位可能碰到的⾯试题进⾏说明。
问：什么是ETL？ 答：ETL是Extracting-Transfroming-Loading的`缩写，指从任何外部系统提取、转换、载⼊数据到⽬标地。
这是数据集成过程的三⼤基本步骤。
Extracting：从源数据中提取⽬标数据集 Transfroming：将⽬标数据集进⾏业务逻辑转换 Loading：以合适的格式将经过业务逻辑转换的数据集载⼊到⽬标地 问：为什么ETL测试是必须的？ 答： 为了对从源到⽬的转换过程中的数据进⾏检查 跟踪整个ETL过程的效率和速度 熟悉ETL过程，才能更好的服务于我们的企业实践 问：ETL测试⼯程师的主要职责是什么？ 答： 深⼊理解ETL⼯具和过程 为ETL测试各阶段设计测试场景 针对各阶段的测试场景实施不同类型的测试 对数据质量进⾏检查 问：在ETL过程中，维度指什么？ 答：维度指汇总数据时进⾏的排序的组或类别 问：在ETL过程中，什么是Staging Area？ 答：Staging Area⾄在ETL过程中临时存储的地⽅，在这⾥，我们通常会进⾏数据清理和重复检查等处理 问：请解释下ETL Mapping Sheets（ETL映射表） 答：ETL映射表包含了从源中提取的⾏和列的所有的信息。
该表能帮助我们更好的完成整个ETL过程和ETL测试。
问：请列举⼏个ETL测试常见的⽤例并解释说明 答： ETL映射表验证：验证映射表中的各项信息是否正确 数据检查：验证数据的准确性、数值、null检查等等 正确性问题：验证数据的拼写是否有错、数据是否有错和是否存在空数据等问题 问：请列举你所知道的ETL bug类型 答：计算错误、⽤户界⾯bug、源数据错误、边界错误等【ETL测试⾯试常见问题】相关⽂章：1.2.3.4.5.6.7.8.。
ETL工程师面试题
ETL工程师面试题ETL工程师是现代数据处理领域中非常重要的角色之一。
ETL （Extract-Transform-Load）是指数据提取、转换和加载的过程，用于将源系统的数据整合、清洗、转换并加载到目标系统中。
ETL工程师负责设计、开发和维护这些ETL流程，确保数据的准确性和可用性。
在ETL工程师的面试中，常会涉及与ETL流程相关的技术和概念。
下面是一些可能会被问到的ETL工程师面试题。
1. 请解释一下ETL的概念以及其在数据处理中的作用。
ETL是指从源系统中提取数据，进行转换和清洗，然后加载到目标系统中的过程。
它在数据处理中的作用是确保数据的准确性和一致性，以便进一步进行数据分析和决策。
2. 请列举几个常见的ETL工具或平台，并说明它们的特点。
常见的ETL工具或平台包括Informatica、DataStage、SSIS （SQL Server Integration Services）等。
这些工具提供了可视化的界面和丰富的功能，可以方便地设计和开发ETL流程，并支持多种数据源和目标系统。
3. 请简述数据仓库和数据湖的概念，并比较它们的特点。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合，用于支持企业的决策分析。
而数据湖是一个存储原始、未经处理的数据的存储系统，可以用于存放各种类型和各种形式的数据。
数据仓库需要提前进行数据建模和设计，而数据湖不需要，它可以存储任意结构的数据。
数据仓库适用于已知的查询和分析需求，而数据湖适用于探索性的数据分析和机器学习任务。
4. 请描述一下ETL流程中的数据清洗操作。
数据清洗是ETL流程中非常重要的一步，用于处理源数据中的缺失值、异常值和重复值等。
常见的数据清洗操作包括删除重复记录、填补缺失值、处理异常值等。
清洗后的数据可以提高数据质量，减少后续分析和决策的误差。
5. 请解释一下维度和事实表的概念，并说明它们在数据仓库中的作用。
维度是对业务过程中的特定方面进行描述的属性集合，如时间维度、地理维度等。
etl面试题及答案
etl面试题及答案ETL（Extract-Transform-Load）是指将数据从源系统中提取出来，经过一系列的处理和转换，然后加载到目标系统中的过程。
在数据仓库和数据集成领域，ETL技术起到了关键的作用。
在ETL面试中，经常会涉及到一些相关的问题。
以下是一些常见的ETL面试题及答案，帮助你更好地准备面试。
1. 请解释一下ETL是什么以及它的工作流程是怎样的？ETL是指将数据从源系统中提取出来，并对其进行清洗、转换和加载到目标系统中的过程。
它通常由三个步骤组成：提取、转换和加载。
- 提取（Extract）：从各种数据源（例如数据库、文件、Web服务等）中抽取需要的数据；- 转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、整合、转换和加工，以满足目标系统的要求；- 加载（Load）：将经过转换后的数据加载到目标数据库、数据仓库或其他系统中。
2. 请列举一些常见的ETL工具。
- Informatica PowerCenter：一款功能强大的商业化ETL工具，拥有丰富的功能和易于使用的界面。
- Talend Open Studio：一款开源的ETL工具，提供强大的数据集成和转换功能。
- IBM InfoSphere DataStage：一个可扩展的ETL工具，适用于大规模数据集成项目。
- Microsoft SQL Server Integration Services（SSIS）：一个集成在SQL Server中的ETL工具，适用于与SQL Server进行数据集成。
- Pentaho Data Integration：一款开源的ETL工具，提供灵活的数据整合和转换功能。
3. 请解释一下ETL中的数据清洗是什么，并举例说明。
数据清洗是指对提取的数据进行过滤、去重、校验、修正等操作，以确保数据的质量和准确性。
以下是一些常见的数据清洗操作及示例：- 去重（Duplicate removal）：通过比较数据中的某个或多个字段，去除重复的记录。
ETL面试资料
ETL面试资料题目1.ETL部分1.什么是数据准备区？在数据准备区中允许使用的数据结构有哪些？各有什么优缺点？答：2.简述异构数据源中的数据抽取技术。
答：3.数据质量检查的四大类是什么？为每类提供一种实现技术。
答：4.简述数据仓库中的表的基本类型，以及为了保证引用完整性该以什么样的顺序对它们进行加载。
答：5.在ETL过程中四个基本的过程分别是什么？答：6.从ERP源系统中抽取数据最好的方法是什么？答：7.简述直接连接数据库和使用ODBC连接数据库进行通讯的优缺点。
答：8.什么是代理键？简述代理键替换管道如何工作。
答：9.什么叫缓慢维度变化？请分别阐述三大类维度处理方式。
答：10.如何实现增量抽取，分别阐述各种增量抽取方式，并且比较各种方式的优劣，及你推荐的做法？答：11.用过什么ETL工具，以及该工具简单讲述特点。
答：12. ETL工具一般有哪些组成部分，其中数据流中常用的控件有？答：13．简述你在以前项目中的ETL架构思想。
答：2.数据库部分1. 比较truncate和delete 命令答：2. 视图与表有何区别？答：3.请说明ORACLE数据库中实例与数据库的关系，表空间和数据文件的关系。
答：4.ORACLE中varchar2，char两种数据类型有什么区别，如果库表某字段输入“ABC”后储存，该字段数据类型分别为varchar2(10)，char(10)存储字节长度以及内容有何区别?答：5.找出"作者"库表中没有出现在"获奖名单"库表中的所有作者信息的SQL语句,(提示:使用NOT I N,NOT EXISTS,以及外部连接三种方法),并说明那种方法是不优化的。
出版社: 出版社代码 char(2),出版社名称 varchar2(32)图书: 图书编号char(8),图书名称varchar2(128),出版社代码char(2),作者代号char(4),图书简介 varchar2(128)作者: 作者代号 char(4),作者名称 varchar2(10),性别 char(1),年龄number(3),文学方向 var char2(64)获奖名单: 获奖日期 date,获奖人员 char(4)答：6.有下列两表Table1Col1 INTCol2 CHAR (30)Table2Col1 INTCol2 CHAR (30)请问下列哪条语句会将table2的全部列插入到table1？（）A. INSERT INTO table1(table2.col1,table2.col2)B. INSERT INTO table1SELECT col1, col2 FROM table2C. INSERT INTO table1 VALUES(SELECT col1,col2FROM table2)D. INSERT INTO table1 (col1, col2) VALUES (SELECT col1, col2 FROM table2)7.有下列两表TAB1 TAB2C1 C2 CX CY---- ----- ------ -----A 11 A 21B 12C 22C 13D 23如果要得到如下的输出结果:C1 C2 CX CY----- ----- ---- -----A 11 A 21C 13 C 22-- -- D 23下列哪条语句会得到所需的结果? （）A. SELECT*FROM tab1 INNER JOIN tab2 ON c1=cxB. SELECT*FROM tab2 FULL OUTER JOIN tab1 ON c1=cxC. SELECT*FROM tab2 RIGHT OUTER JOIN tab1 ON c1=cxD. SELECT*FROM tab1 RIGHT OUTER JOIN tab2 ON c1=cx8.事务有多个性质，其中不包括（）A．一致性 B.唯一性C．原子性 D.隔离性9.有一个空表t_empty，结构是：create table t_empty(a integer)请问以下各语句的输出分别是什么？(A) select sum(a) from t_empty(B) select nvl(a,0) from t_empty(C) select count(*) from t_empty答案1．ETL部分1.在数据抽取阶段，我们需要连接到源系统，为了对源系统的影响尽量小，我们需要将抽取的数据保存成文本文件或者放入数据准备区的表中，这样，当ETL过程出现错误而失败时，我们就可以从这些文本文件开始ETL，而不需要再次影响源系统。
数据开发工程师岗位面试题及答案(经典版)
数据开发工程师岗位面试题及答案1.介绍一下你的数据开发经验。
答：我有X年的数据开发经验，曾在公司ABC负责搭建数据管道，ETL流程和数据仓库的构建。
我设计了一个实时数据流，从多个数据源汇集数据，经过清洗、转换后加载到数据仓库中。
我使用了Python和ApacheSpark来实现这个过程，确保数据的高质量和可靠性。
2.请解释ETL流程是什么，为什么在数据开发中它如此重要？答：ETL代表抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），它是数据开发的核心流程。
在数据开发中，从不同数据源中抽取数据，进行必要的转换和清洗，然后将其加载到数据仓库或目标系统中。
这确保了数据的一致性、准确性和可用性，为分析和报告提供了可靠的基础。
3.你在数据抽取阶段如何处理不同数据格式？答：我会根据数据源的不同使用适当的工具和技术来处理不同数据格式。
例如，使用Python的pandas库处理结构化数据，使用Spark处理大规模数据，使用正则表达式来解析文本数据，使用JSON解析器处理JSON数据等。
4.请描述一次你在数据转换过程中遇到的复杂情况，以及你是如何解决的。
答：在一个项目中，我需要将两个不同数据源的数据进行合并，但它们的字段名和结构不同。
我首先进行了数据映射，将字段进行对应匹配，然后使用Python编写自定义转换函数，将数据转换为相同的结构。
最后，我使用Spark的DataFrameAPI执行转换操作，并在完成后进行了严格的测试和验证，确保数据的准确性。
5.在构建数据管道时，你是如何确保数据的安全性和隐私性的？答：在数据传输和存储过程中，我会使用加密协议（如SSL）来保护数据的传输安全。
另外，我会确保数据在传输和处理过程中进行脱敏和匿名化，以保护个人隐私。
我还会设置访问权限，限制只有授权人员可以访问敏感数据。
6.请解释什么是增量加载，它与全量加载的区别是什么？答：增量加载是指只将新的或变更的数据加载到数据仓库中，以减少处理时间和资源消耗。
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一、分析1．什么是逻辑数据映射？它对ETL项目组的作用是什么？What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team?答：逻辑数据映射（Logical Data Map）用来描述源系统的数据定义、目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档，通常以表格或Excel 的格式保存如下的信息：目标表名：目标列名：目标表类型：注明是事实表、维度表或支架维度表。
SCD类型：对于维度表而言。
三种SCD（Slowly Changing Dimension）技术SCD1直接修改原维表信息，不保存任何维历史信息。
SCD2创建新的记录而不删除或修改原有维信息。
可通过为每条记录设定过期时间、生效时间两个字段来区分各历史记录和当前记录（历史记录的过期时间均早于当前记录的生效时间）。
SCD3在维表中定义历史信息字段，只保存有限的历史信息（此技术很少应用）源数据库名：源数据库的实例名，或者连接字符串。
源表名：源列名：转换方法：需要对源数据做的操作，如Sum(amount)等。
逻辑数据映射应该贯穿数据迁移项目的始终，在其中说明了数据迁移中的ETL策略。
在进行物理数据映射前进行逻辑数据映射对ETL项目组是重要的，它起着元数据的作用。
项目中最好选择能生成逻辑数据映射的数据迁移工具。
-----------------------------补充：逻辑数据映射分为两种:1: 模型映射:从源模型到DW目标模型之间的映射类型有：一对一：一个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。
如果源类型与目标类型一致，则直接映射。
如果两者间类型不一样，则必须经过转换映射。
一对多：一个源模型的数据实体只对应多个目标模型的数据实体。
在同一个数据存储空间，常常出现会一个源实体拆分为多个目标实体的情况下。
在不同的存储空间中，结果会对应到不同的存储空间的实体。
一对零：一个源模型的数据实体没有与目标模型的数据实体有对应，它不在我们处理的计划范围之内。
零对一：一个目标模型的数据实体没有与任何一个源数据实体对应起来。
例如只是根据设计考虑，时间维表等。
多对一：多个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。
多对多：多个源模型的数据实体对应多个目标模型的数据实体。
2: 属性映射一对一：源实体的一个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。
如果源类型与目标类型一致，则直接映射。
如果两者间类型不一样，则必须经过转换映射。
一对多：源实体的一个数据属性列只对应目标实体的多个数据属性列。
在同一个实体中，常常出现会一个源属性列拆分为目标的多个属性列情况。
在不同实体中，结果会对应到不同的实体的属列。
一对零：一个源实体的数据属性列没有与目标实体的数据属性列有对应，它不在我们处理的计划范围之内。
零对一：一个目标实体的数据属性列没有与任何一个源数据属性列对应起来。
例如只是根据设计考虑，维表和事实表中的时间戳属性，代理健等。
多对一：源实体的多个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。
多对多：源实体的多个数据属性列对应目标实体的多个数据属性列。
作用:1 为开发者传送更为清晰的数据流信息。
映射关系包括有关数据在存储到DW前所经历的各种变化的信息，对于开发过程中数据的追踪审查过程非常重要。
2 把ETL过程的信息归纳为元数据，将数据源结构，目标结构，数据转换规则，映射关系，数据的上下文等元数据保存在存储知识库中，为元数据消费者提供很好的参考信息，追踪数据来源与转换信息，有助于设计人员理解系统环境变化所造成的影响；开发设计者可以轻松的回答以下的问题：1、这些数据从那里来？2、这样的结果通过什么样的计算和转化得来？3、这些数据是如何组织的？4、数据项之间有什么联系？5、如果源发生变化，有那几个系统，目标受影响？2．在数据仓库项目中，数据探索阶段的主要目的是什么？What are the primary goals of the data discovery phase of the data warehouse project? 答：在逻辑数据映射进行之前，需要首先对所有的源系统进行分析。
对源系统的分析通常包括两个阶段，一个是数据探索阶段（Data Discovery Phase），另一个是异常数据检测阶段。
数据探索阶段包括以下内容：A、收集所有的源系统的文档、数据字典等内容。
B、收集源系统的使用情况，如谁在用、每天多少人用、占多少存储空间等内容。
C、判断出数据的起始来源（System-of-Record）。
D、通过数据概况（Data Profiling）来对源系统的数据关系进行分析。
数据探索阶段的主要目的是理解源系统的情况，为后续的数据建模和逻辑数据映射打下坚实的基础。
3．如何确定起始来源数据？How is the system-of-record determined?如何确定起始来源数据？答：这个问题的关键是理解什么是System-of-Record。
System-of-Record和数据仓库领域内的其他很多概念一样，不同的人对它有不同的定义。
在Kimball的体系中，System-of-Record是指最初产生数据的地方，即数据的起始来源。
在较大的企业内，数据会被冗余的保存在不同的地方，在数据的迁移过程中，会出现修改、清洗等操作，导致与数据的起始来源产生不同。
起始来源数据对数据仓库的建立有着非常重要的作用，尤其是对产生一致性维度来说。
我们从起始来源数据的越下游开始建立数据仓库，我们遇到垃圾数据的风险就会越大。
二、架构4．在ETL过程中四个基本的过程分别是什么？What are the four basic Data Flow steps of an ETL process?在ETL过程中四个基本的过程分别是什么？答：Kimball数据仓库构建方法中，ETL的过程和传统的实现方法有一些不同，主要分为四个阶段，分别是抽取（extract）、清洗（clean）、一致性处理（confirm）和交付（delivery），简称为ECCD。
A、抽取阶段的主要任务是：读取源系统的数据模型。
连接并访问源系统的数据。
变化数据捕获。
抽取数据到数据准备区。
B、清洗阶段的主要任务是：清洗并增补列的属性。
清洗并增补数据结构。
清洗并增补数据规则。
增补复杂的业务规则。
建立源数据库描述数据质量。
将清洗后的数据保存到数据准备区。
C、一致性处理阶段的主要任务是：一致性处理业务标签，即维度表中的描述属性。
一致性处理业务度量及性能指标，通常是事实表中的事实。
去除重复数据。
国际化处理。
将一致性处理后的数据保存到数据准备区。
D、交付阶段的主要任务是：加载星型的和经过雪花处理的维度表数据。
产生日期维度。
加载退化维度。
加载子维度。
加载1、2、3型的缓慢变化维度。
处理迟到的维度和迟到的事实。
加载多值维度。
加载有复杂层级结构的维度。
加载文本事实到维度表。
处理事实表的代理键。
加载三个基本类型的事实表数据。
加载和更新聚集。
将处理好的数据加载到数据仓库。
从这个任务列表中可以看出，ETL的过程和数据仓库建模的过程结合的非常紧密。
换句话说，ETL系统的设计应该和目标表的设计同时开始。
通常来说，数据仓库架构师和ETL 系统设计师是同一个人。
5．在数据准备区中允许使用的数据结构有哪些？各有什么优缺点？What are the permissible data structures for the data staging area? Briefly describe the pros. and cons. of each.在数据准备区中允许使用的数据结构有哪些？各有什么优缺点？答：A、固定格式的文本文件。
（Flat File）Flat File指的是一种保存在系统上的一种文本文件格式，它以类似数据库的表的方式用行和列来保存数据。
这种文件格式经常用来进行数据交换。
用于保存数据不太合适。
B、XML数据集。
多用于数据交换，用户保存数据不太合适。
C、关系数据库的表。
保存数据的较理想选择。
D、独立的数据库表。
独立的数据库表一般指建立的表和其他表没有外键约束关系。
这样的表多用于数据处理。
E、三范式或者关系型模型。
F、非关系型数据源。
非关系型数据源一般包括COBOL copy books、VSAM文件、Flat文件、Spreadsheets 等。
G、维度模型。
H、原子事实表和聚集事实表。
I、代理键查找表。
6．简述ETL过程中哪个步骤应该出于安全的考虑将数据写到磁盘上？When should data be set to disk for safekeeping during the ETL?简述ETL过程中哪个步骤应该出于安全的考虑将数据写到磁盘上？答：Staging的意思就是将数据写到磁盘上。
出于安全及ETL能方便重新开始，在数据准备区（Staging Area）中的每个步骤中都应该将数据写到磁盘上，即生成文本文件或者将建立关系表保存数据，而不应该以数据不落地方式直接进行ETL。
例如，在数据抽取阶段，我们需要连接到源系统，为了对源系统的影响尽量小，我们需要将抽取的数据保存成文本文件或者放入数据准备区的表中，这样，当ETL过程出现错误而失败时，我们就可以从这些文本文件开始ETL，而不需要再次影响源系统。
三、抽取7．简述异构数据源中的数据抽取技术。
Describe techniques for extracting from heterogeneous data sources.简述异构数据源中的数据抽取技术。
答：在数据仓库项目中，需要抽取的数据经常来自不同的数据源，它们的逻辑结构和物理结构都可能不同，即称之为异构数据源。
在对异构数据源进行整合抽取时，我们需要做的事情依次是标识出所有的源系统，对源系统进行概况分析，定义数据匹配逻辑，建立筛选规则，生成一致性维度。
对于源数据的操作系统平台和数据平台各不相同的情况，我们需要根据实际情况来确定如何进行数据抽取，通常的方法有建立ODBC连接、定义接口文件、建立DBLINK等方法。
8．从ERP源系统中抽取数据最好的方法是什么？What is the best approach for handling ERP source data?从ERP源系统中抽取数据最好的方法是什么？答：ERP系统的产生是为了解决企业内异构数据的整合。
这个问题也是数据仓库系统面临的主要问题。
ERP的解决方案是将企业内的各个应用（包括销售、会计、人力资源、库存和产品等）建立在相同的平台和相同的应用框架下，即在应用操作层将企业内的数据进行了一致性处理。
而数据仓库是在应用操作层之上建立一致性的规则并进行一致性处理。