ETL工程师要学什么？
技术方面：需要学习使用数据源、目标端工具的基本使用（如 oracle MySQL hive等）;需要学习etl工具的安装配置常用错误解决（如 kettle DataStage infa sqoop datax等）
理论方面：懂得数仓分层架构，维度建模等。
从ETL的字面来看，它主要包含三大阶段，分别是数据抽取、数据转换、数据加载。
1.数据抽取
这个阶段的主要目标是汇总多种数据源，为下一步的转换做准备。
2.数据转换
这个阶段是ETL的核心环节，也是最复杂的环节。它的主要目标是将抽取到的各种数据，进行数据的清洗、格式的转换、缺失值填补、剔除重复等操作，最终得到一份格式统一、高度结构化、数据质量高、兼容性好的数据，为后续的分析决策提供可靠的数据支持。
3.数据加载
这个阶段的主要目标是把数据加载至目的地，比如数据仓库中。通常的做法是，将处理好的数据写成特定格式（如parquet、csv等）的文件，然后再把文件挂载到指定的表分区上。也有些表的数据量很小，不会采用分区表，而是直接生成最终的数据表。
了解了ETL这部分的工作主要做什么，接下来再来说作为ETL工程师需要具备哪些技能，这些也就是需要学习的重点——
1、精通SQL语言，具备存储过程开发能力，能熟练进行SQL查询优化；
2、熟悉Hive数据仓库设计，了解数据仓库模型及思想、维度建模思想，了解数据仓库；
3、熟悉Hadoop、Spark、Flink、Kafka等相关技术；
4、熟练Python、Java中至少一种语言；
5、熟悉Mysql、Nosql等常见数据库。
技术方面：需要学习使用数据源、目标端工具的基本使用（如 oracle MySQL hive等）;需要学习etl工具的安装配置常用错误解决（如 kettle DataStage infa sqoop datax等）
理论方面：懂得数仓分层架构，维度建模等。
从ETL的字面来看，它主要包含三大阶段，分别是数据抽取、数据转换、数据加载。
1.数据抽取
这个阶段的主要目标是汇总多种数据源，为下一步的转换做准备。
2.数据转换
这个阶段是ETL的核心环节，也是最复杂的环节。它的主要目标是将抽取到的各种数据，进行数据的清洗、格式的转换、缺失值填补、剔除重复等操作，最终得到一份格式统一、高度结构化、数据质量高、兼容性好的数据，为后续的分析决策提供可靠的数据支持。
3.数据加载
这个阶段的主要目标是把数据加载至目的地，比如数据仓库中。通常的做法是，将处理好的数据写成特定格式（如parquet、csv等）的文件，然后再把文件挂载到指定的表分区上。也有些表的数据量很小，不会采用分区表，而是直接生成最终的数据表。
了解了ETL这部分的工作主要做什么，接下来再来说作为ETL工程师需要具备哪些技能，这些也就是需要学习的重点——
1、精通SQL语言，具备存储过程开发能力，能熟练进行SQL查询优化；
2、熟悉Hive数据仓库设计，了解数据仓库模型及思想、维度建模思想，了解数据仓库；
3、熟悉Hadoop、Spark、Flink、Kafka等相关技术；
4、熟练Python、Java中至少一种语言；
5、熟悉Mysql、Nosql等常见数据库。
