ODI数据抽取实战：通知数据同步

ODI通知数据处理流程 步骤: 扫描通知接口表: 识别需要处理的通知数据。 提取通知时间: 从源表中抽取通知时间数据。 插入临时表: 将提取的通知时间数据插入到临时表中。 删除目标表数据: 根据临时表中的通知时间，删除目标表中对应时间段的数据。 更新目标表: 将临时表中的数据插入到目标表中，完成数据更新。

数据抽取通常从远程系统中提取数据，涉及各种方法，包括使用SQLPlus、OCI/ProC程序、Oracle UTIL_FILE、Oracle Export Utility等。

在ETL过程中，数据抽取是至关重要的第一步。目前市面上已有不少成熟的工具可以辅助完成这一任务，以下列举一些并进行简要对比： | 工具名称 | 主要功能 | 适用场景 ||---|---|---|| Sqoop | 关系型数据库数据导入导出 | Hadoop/Hive生态 || Flume | 实时数据采集和传输 | 日志收集、事件流处理 || Kafka Connect | 连接各种数据源和目标系统 | 构建数据管道 | 选择合适的工具需要根据具体的数据源、目标系统和性能需求等因素综合考量。

数据仓库抽取程序可以有效地将数据从高性能的联机事务处理系统中提取出来，以便在需要整体分析数据时与联机事务处理性能不冲突。通过数据仓库抽取程序，数据可以从联机事务处理环境中移出，从而改变数据管理的方式。

canal 模拟 MySQL slave 节点, 通过 dump 命令实时获取 MySQL 增量数据, 并将其传输至 Kafka, 以支持流式数据分析.

数据抽取是将数据从异构系统中提取到数据仓库或其他分析平台的过程。它涉及远程分布式提取模式，并使用各种方法，包括使用 SQLPlus、OCI、ProC、Oracle UTIL_FILE 和 Oracle Export Utility。

Oracle ODI 是用于数据提取的工具。Oracle 11g 版本融合了 WLS 和 JDev，与 10g 相比有了重大变化。

ODI：Oracle Data Integrator是Oracle的一款数据集成工具，采用E-LT理念进行数据抽取和转换，类似于OWB的ETL设计理念。ODI的创新之处在于引入了知识模块的概念（Knowledge Module）。这使得ODI在数据管理和整合方面具有显著优势。

商业问题CORRECTIONS File映射目标的SALES是源AMOUNT汇总，约束ID不能为空且必须唯一，Sales Rep ID必须存在于目标的sales rep表中。过滤器只处理那些ORDERS标记为“closed”的记录，连接只选择LINES表中ORDER_ID能和ORDERS表匹配的记录。描述规则：Target (Oracle) Source (Sybase) ORDERS LINES SALES。错误修正：*我们来看一个关于收集销售团队统计数据的例子。首先，我们将如何将我们的场景表达为自然语言描述规则。然后我们将看到相同的规则在SQL中的表达。假设您有一个在Sybase中的源“orders”数据库，其中包含客户订单，按独立项目拆分。您还有一个存储在平面文件中的更正列表。现在，您希望更新存储在Oracle服务器上的“sales”数据库。这个销售数据库用于确定每月最佳销售代表是谁。特别是，您的业务规则是我们希望存储每位销售代表销售总额的总和。这是一种映射，因为它将源数据链接到目标数据。我们必须包括来自更正文件的数据。