informatica怎么连接数据库(informatica怎么编辑源的数据)

informatica怎么编辑源的数据？

首先是登录服务:账号和密码一样:Administrator。

r操作(创建存储库)

A.在ODBC数据源管理器中创建一个新的数据源，以连接到要创建存储库的数据库。

B.在要连接的数据库中创建一个新用户。

C.在存储库管理器中创建一个文件夹。

d操作

informatica字符集去哪设置？

信息与文学。;的元数据(账号、密码……)信息保存在Oracle上。

有信息 s启动脚本startup_ in infa/bin。

3.修改windows host的主机，地址为ceco 3-@ .com Windows system32 driver等。

在文件中添加192.168.68.8 infa，infa是当时连接配置的域名，192.168.68.8是informatica服务器主机的ip地址。

4.配置连接

*网关主机是我们刚刚修改的c: Windows Syst

为什么建数据仓库需要使用ETL工具？

只要涉及到数据源的数据抽取，数据计算，开发处理流程，就是ETL，ETL就是在这三个阶段:抽取抽取，转换转化，加载。

从不同的数据源提取数据，按照一定的数据处理规则和转换对数据进行处理，最后将处理后的数据输出到目标数据表，目标数据表可以是文件等。这是装货。

更通俗地说，ETL的过程和每个人都是一样的。;日常烹饪。你需要在菜市场的各个摊位上买到好菜。买回来的时候要挑好，洗干净，切好一切，最后放锅里炸熟，端上桌。菜市场的每个摊位都是数据源，熟食是最终的输出结果。中间所有的过程，比如摘菜、洗菜、切菜、做饭，都是转换。

在开发的时候，大部分时间会通过ETL工具来实现，比如KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微软SQL SERVER中的SSIS等，整个ETL过程将通过结合基础SQL来实现。

也有的是自己通过程序开发，然后控制一些数据处理脚本批量运行，基本上就是这个过程了。顺序加法SQL实现。

哪种更好还取决于使用场景和开发者 用那种更舒服。我觉得大部分软件开发人员都来自，遇到数据项目，会更喜欢用程序来控制批量运行，这是程序思维的自然延续。大部分纯BI开发人员自然选择成熟的ETL工具进行开发，当然也有一上手就写程序脚本的。这类BI开发者的师傅基本都是程序员调过来的。

使用程序的优点是适应性和扩展性强，可以集成或反汇编到任何程序处理过程中，有时使用程序效率更高。难点在于对维修人员有一定的技术要求，经验传递和可复制性不够。

使用ETL工具的第一个好处是整个ETL开发过程是可视化的，尤其是在数据处理流程的分层设计上，可以清晰的管理。第二是链接不同数据源时，各种数据源和数据库的链接协议已经内置，可以直接配置，不需要 不需要写程序来实现它们。第三，各种转换控件都可以拖拽使用，简化了SQL的一部分开发，不用写代码。第四，可以灵活设计各种ETL调度规则，高度配置，而这不需要通过写代码来实现。

因此，在大多数一般项目中，ETL标准组件开发会更多地用在项目上。

ETL在逻辑上可以分为两层，控制流和数据流，这也是很多ETL工具的设计理念，不同的ETL工具可能会有不同的名称。

控制流是控制每个数据流和数据流处理的顺序，一个控制流可以包含多个数据流。比如数据仓库开发过程中，第一层是ODS层或者Staging层的开发，第二层是维度层的开发，后面几层是DW事实层和DM数据集市层的开发。通过ETL的调度管理，可以将这些层串联起来，形成一个完整的数据处理流程。

数据流是从源数据到目标数据表的具体数据转换过程，所以有ETL工具调用数据流转换。在数据流开发设计过程中，主要有三个环节，目标数据表的环节，可以通过ETL控件直接配置。这时候中间转换环节可能有很多选择，比如调整SQL语句，存储过程，或者使用ETL控件。

有些项目习惯于使用ETL控件来实现数据流中的转换，有些项目要求使用存储过程而不是标准的转换组件。还有一些因为数据仓库本身不支持存储过程，只能用标准SQL实现。

我们平时说的BI数据架构师，其实指的是ETL的架构设计，也就是整个BI项目。数据处理、数据清洗和建模都在ETL中实现。一个好的ETL架构设计可以同时支持上百个包，也就是控制流，每个控制流下可能有上百个数据流处理过程。我之前写过一篇技术文章，你可以搜索一下关键词BIWORK ETL。你也应该在网上找到这篇文章。这个框架设计不仅仅是ETL框架的设计，还有ETL项目管理和规范控制器的深层思考，包括后期运维、基于BI的BI分析、ETL性能调优。因为一个大型BI项目可能需要几十个人同时开发ETL，所以框架的顶层设计非常重要。