cdc与etl区别？

一、cdc与etl区别？

cdc

美国疾病控制与预防中心（CDC）是美国联邦卫生公共服务部下属的一个机构，总部设在亚特兰大。

美国疾控中心的前身，是美国在二战期间设立的临时战争地区疟疾控制办公室。1946年，增加了传染病控制职能，演变成今天的美国疾控中心。

etl

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

二、etl与大数据

三、etl工程师和大数据开发工程师区别？

ETL工程师：从事系统编程、数据库编程和设计，掌握各种常用编程语言的专业技术人员。也称为数据库工程师。

大数据工程师是大数据开发工程师。主要从事大数据平台建设。它要求实践者拥有Java基础。它还需要以下技术能力：hadoop、hive、hase、flume、storm、kafka、spark等。它是一个非常大的技术集群。

四、BI，数据仓库，ETL，大数据开发工程师有什么区别？

这几个职位都是跟数据有关的工作。BI 是商业智能，职位包括etl,数据仓库，数据展示工作。数据仓库，是按设定好的一种数据库模型ETL，负责清洗原始数据的一个过程，清洗完之后将数据加载至数据仓库。

大数据开发，数据量较大，上千万乃至亿级的数据量开发

五、etl和数据分析的区别？

二者主要负责的工作内容不同。

etl主要负责数据的接入，清洗，入库，能够保证业务人员使用。

数据分析主要负责数据监控，异动归因，以及数据的其他问题。

六、etl的概念，etl和elt数据处理上的区别？

ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。ETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。ETL包含了三方面：

“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。

“转换”：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。

“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。与ETL相比，ELT的优点是转换的同时可以引用大量的数据。 缺点是可能仅仅抽取和装载了数据，跳过了转换过程。

有些ETL工具是先将数据从源抽取(E)，装载(L)到目标数据库，再在目标数据库做转换(T)，所以有些人给这类工具一个专门的名称叫ELT。

七、软件开发与大数据开发区别？

两者完全不同！软件开发是根据需求（业务或个人），通过编程创建出一套可以满足需求或是解决问题的系统方案；而大数据开发是对“数据本身”的再次应用，主要是对系统方案所采集的数据，加以分类，分析，储存，挖掘，进而对决策者呈现及时准确的决策支撑。两者之间有先后的关联。

八、hadoop大数据与开发区别？

　　区别于过去的海量数据，大数据的特点可以概况为4个V：Volume、Variety、Value和Velocity，即大量、多样、价值密度低、快速。

　　第一，数据体量大。大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量，目前正在跃升到PB(1PB=1024TB)级别。不仅存储量大，计算量也大。

　　第二，数据类型多。除了数值数据，还有文字、声音、视频等，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种类型的格式。由于数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。

　　第三，价值密度低。以视频为例，不间断监控视频中，有价值的数据可能仅有一两秒。找到有价值的信息有如沙里淘金，其价值却又弥足珍贵。

　　第四，处理速度快。在数据量非常庞大的情况下，也能做到数据的实时处理。这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

　　大数据技术是指从各种类型的大体量数据中快速获得有价值信息的技术。这是大数据的核心问题。目前所说的大数据不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发的目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决大体量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理大体量数据并从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发。大数据所涉及的关键技术大致包括6个方面：数据采集与数据管理、分布式存储和并行计算、大数据应用开发、数据分析与挖掘、大数据前端应用、数据服务和展现。

　　2大数据与Hadoop

　　大数据技术正在向各行各业渗透。Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表，已经成为该领域事实的标准。但Hadoop并不等于大数据，它只是一个成功的处理离线数据的分布式系统，大数据领域还存在众多其他类型的处理系统。

　　伴随大数据技术的普及，Hadoop因其开源的特点和卓越的性能成为一时的新宠，甚至有人认为大数据就是Hadoop，其实这是一个误区。Hadoop只是处理离线数据的分布式存储和处理系统。除了Hadoop，还有用于处理流数据的Storm、处理关系型数据的Oracle、处理实时机器数据的Splunk……目前主流的大数据系统很多，Hadoop只是其中的代表。

九、ETL认证是什么？ETL与UL认证有什么区别？

UL和ETL都代表产品通过国家认可测试实验室（NRTL）的测试，符合相应的安全标准，而且也代表着生产商同意接收严格的定期检查，以保证产品品质的一致性。所以真正的区别在于服务。作为ETL的客户，您可以享受到量身定制的测试、检验和认证服务，快捷的运作周期和灵活的工作方式。

ETL认证和UL认证具有同样的北美市场准入效力，但ETL认证的费用比UL认证低的多，一般只有UL认证的一半,而且，ETL认证的产品检测可以通过CB测试报告转，可以为您节省许多的检测费用。

ETL认证时间也比UL认证要短的多，特殊情况下，ETL可以先发证，再进行工厂审查，为您产品的出口以节省宝贵的时间。

十、ETL：不是后端开发语言，而是数据处理工具

在软件开发领域，经常会听到一个缩写词ETL，很多人会误以为它是后端开发语言，其实它并不是。ETL代表的是Extract、Transform、Load，是一种用于数据集成和数据处理的技术，主要应用在数据仓库和数据湖中。

ETL的定义

ETL即Extract、Transform、Load，顾名思义，包含三个阶段的操作。

• Extract（抽取）：从各种不同的数据源中将数据抽取出来，可能是来自数据库、日志文件、网络等各种来源。
• Transform（转换）：对抽取出来的数据进行清洗、过滤、去重、格式转换等处理，以符合目标数据库或数据仓库的规范和要求。
• Load（加载）：将经过转换处理的数据加载到目标系统中，比如数据仓库或者数据湖中，以便后续的数据分析和挖掘。

ETL工具

为了完成上述的数据处理流程，通常会使用专门的ETL工具，比如Informatica PowerCenter、Talend、Oracle Data Integrator等。这些工具提供了直观的图形化界面，让开发人员可以通过拖拽、连接等操作完成数据流的设计和实现，大大简化了数据集成和转换的工作。

ETL与后端开发语言的区别

与通常的后端开发语言（比如Java、Python、Node.js等）相比，ETL是用于数据处理和集成的工具，重点在于数据的抽取、清洗、转换和加载，而不是用于开发应用程序的编程语言。虽然在实际项目中，后端开发人员也可能需要与ETL工具打交道，但它并不是后端开发的一部分，更多是负责数据的管理和处理。

因此，ETL是一种专门用于数据处理和集成的技术和工具，与后端开发语言有明显的区别。它在大数据分析、数据仓库构建等领域发挥着重要作用，对于处理海量数据、实现数据转换和数据加载至关重要。

希望通过本文的介绍，能够帮助读者更清晰地认识ETL技术，避免将其误解为后端开发语言。

感谢您的阅读，希望本文能够为您解惑，对于ETL技术有更深入的了解。