Introducción a BI y Data Warehouse
¿Qué es BI y Data Warehousing?
Niveles de analÃtica y jerarquÃa del conocimiento
Conceptos de BI: Data Warehouse, Data Mart, Dimensiones y Hechos
Base de datos OLTP vs. OLAP
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Quiz: Introducción a BI y Data Warehouse
Modelos dimensionales
Data Warehouse, Data Lake y Data Lakehouse: ¿Cuál utilizar?
Tipos de esquemas dimensionales
Dimensiones lentamente cambiantes
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Configuración de herramientas para Data Warehouse y ETL
Modelado dimensional: identificación de dimensiones y métricas
Modelado dimensional: diseño de modelo
Quiz: Modelos dimensionales
ETL para inserción en Data Warehouse
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Extracción en Pentaho
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Parámetros en ETL
Orquestar ETL en Pentaho: job
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La gestión efectiva del flujo de ETL (Extracción, Transformación, Carga) en Pentaho implica orquestar varias transformaciones y asignar variables que optimicen el proceso. Esta metodologÃa se centra en calcular y utilizar el ID máximo y la fecha máxima de las tablas dimensionales, asegurando que las nuevas cargas de datos usen estos como puntos de inicio. Veamos cómo se organiza este flujo para mejorar la eficiencia de nuestros procesos de datos.
Configurar las transformaciones en Pentaho requiere asignar y calcular variables, además de crear pasos dummy para ejecutar procesos paralelos. A continuación, se detalla cómo se realiza esta configuración:
Transformación especial: Se calcula el máximo consecutivo (ID) y la fecha máxima. Esto establece dos variables: una para el ID máximo que sirve para las nuevas entradas y otra para la fecha máxima que permite determinar desde cuándo se deben extraer nuevos datos.
Configuración del job: Se inicia creando un job que asigna estas variables y las envÃa como parámetros a las transformaciones pertinentes. Posteriormente, se utiliza un paso dummy para ejecutar etapas en paralelo, cargando todas las dimensiones que no dependen una de otra simultáneamente.
Ejecución especÃfica de transformaciones: Por ejemplo, en la transformación de clientes, se inicia verificando el archivo de transformación (trnClientes.ktr
) y luego se realiza un copy
de S3 a la base de datos en Redshift. La robustez y eficiencia de Redshift se aprovechan aquÃ, especialmente para grandes cantidades de registros.
El manejo de variables es crucial para asegurar que las transformaciones utilicen los parámetros correctos:
Asignación inicial de variables: Se inicializan variables crÃticas como el consecutivo, tabla, y campo pivot. Estas variables ayudan a determinar el ID y la fecha que controlarán la carga de clientes.
Transformaciones de secuencia y asignación de variables: Por ejemplo, al centrar la carga en ID cliente
y la fecha de actualización
, se garantiza que las transformaciones posteriores ajusten estos valores, evitando la sobrescritura o errores en registros nuevos.
Mantener la eficiencia en la carga de datos implica:
Control del tiempo de espera entre ejecuciones: Para evitar problemas de concurrencia debido a transformaciones compartidas, se aplica un corto tiempo de espera (por ejemplo, cinco segundos) entre la ejecución de diferentes dimensiones.
Verificación y validación: Antes de ejecutar un job, se revisa que todos los parámetros y rutas estén correctos. Los campos como maxClienteId
deben estar bien definidos y probados con datos previos para asegurar su correcto funcionamiento.
Uso de flujos paralelos: Las transformaciones como la de tiempo, que no dependen de otras, pueden cargarse directamente sin tiempos de espera adicionales, garantizando agilidad en el proceso.
Error en la asignación de IDs: Puede ocurrir que todos los IDs se carguen incorrectamente. En esos casos, revisar y asegurar que el valor correcto (como maxClienteId
) se sitúe en la suma de valor
más uno.
Configuraciones incorrectas de parámetros: Verificar que las transformaciones tengan el estado correcto (con variables marcadas como necesarias). Cambiar las configuraciones a timestamp
cuando apsique.
Estos pasos optimizan el flujo ETL, garantizando que los datos cargados sean precisos y completos. Recuerda siempre validar en tu base de datos el resultado de tus operaciones para asegurar la integridad del proceso ETL. La carga secuencial y paralela en Pentaho requiere atención a detalles logÃsticos y técnicos que aseguran que cada ejecución sea eficiente y precisa. Continúa explorando estas técnicas y aplica lo aprendido en tus retos de carga de datos para maximizar tu dominio sobre Pentaho.
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