大数据|大数据ETL面试常见问题数据库

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【大数据|大数据ETL面试常见问题】1、什么是映射？

在etl过程中，源表和目标表的对应关系就是一种映射关系，在逻辑模型中，表和表之间的关系也叫映射。 Mapping=映射。

2、什么是ETL？
Etl ，英文名称是extract—transform—load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取，转换，加载至目标端的过程。
3、kettle抽数一般遇到什么问题，是怎么解决的？
Kettle在不同的数据库抽取数据时，有时会出现中文乱码的问题
解决方法：如果数据设置正确仍然中文乱码，则可能是因为有的客户端数据库默认的编码集不是utf-8 ，只需要在输出时对数据库进行编码设置即可。
4、如果抽取的数据有重复，怎么解决？
在kettle的核心组件里，有一个字段选择，里面有一个去除重复记录（uniq rows (hashset)）的控件，在抽数的时候，可以通过这个控件对数据进行去重。
具体操作：创建几个和新对象，分别是输入—＞表输入，将数据根据字段排序，数据去重，将去重好的数据输出到另一个表中，这里需要注意，数据去重前必须要根据相关字段排序。
5、etl脚本开发以后，怎么运维？
一般会定期巡检，一般2周做一次检查，检查etl脚本跑数是否正常，是否报错，分析脚本跑数的时间，是否越跑越慢，在这种情况下，需要分析脚本和目标表，比如目标表是否后来建了索引，导致更新表的时候越来越慢，索引会影响更新表的效率。如果是这种情况，可以先删除目标表的索引，更新完了以后在重新创建索引，这样可以提高跑数效率。
6、一张特别大的表，怎么通过etl工具同步？
在etl工具中，我们插入数据的时候，在设置批量提交，比如10万记录提交一次，而不是一次性提交。
另外如果特别慢的话，还要考虑是否锁表了，比如目标表进行更新的时候，转换的状态一直不变，可能是目标表产生了排它锁，导致无法更新，这个要具体分析。

7、Etl测试主要包括：
（1.）数据量测试。
（2.）数据转换测试。主要是对数据格式的合法性进行验证。测试参考点主要包含：
时间、数值、字符等数据的处理，是否符合数据仓库规则；是否进行统一的转换；是否有超出维表或者业务值域的范围；是否捕获字段空值，或者需要对空值进行替换为其他的含义值的处理；
逐渐是否唯一；
特殊符号或者乱码符号的处理规则；
脏数据的处理
（3.）抽样测试。在转换完成之后要对转换之后的关键字段验证，还有源表和目标表的映射是否正确
（4.）etl加载策略测试。包含：全量加载（先清空在插入）和增量加载（目标表仅更新源表变化的数据）。