本篇文章给大家分享etl架构师编程题，以及架构师考试试题对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简略信息一览：
- 1、大数据架构师的基本职责
- 2、ETL的工具应用
大数据架构师的基本职责
大数据系统架构师是负责大数据平台搭建、系统设计、基础设施的高级专业人员。他们需要具备计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等技能。他们负责设计大数据平台的数据架构，完成从业务模型到数据模型的设计工作，包括数据库建模设计、数据分析模型的定义和应用开发。
大数据开发工程师可以从事以下岗位： 大数据工程师：负责搭建大数据平台、开发和优化数据处理系统和数据仓库。 数据架构师：负责设计和管理企业的数据架构，确保数据在系统中的完整性和一致性。 数据仓库架构师：负责设计和开发数据仓库，使商业智能系统从中获取可靠数据以支持业务决策。
数据工程师/Data Engineer：数据工程师专注于设计、构建和管理大型数据处理系统。他们通常需要掌握分布式计算框架（如Hadoop、Spark）和数据库管理系统（如MySQL、MongoDB），以确保数据的有效存储和快速处理。大数据架构师/Big Data Architect：大数据架构师负责设计和部署大型企业的数据解决方案。
ETL的工具应用
ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL……开源的工具有eclipse的etl插件：cloveretl数据集成：快速实现ETLETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。
在开发的时候，大部分时候会通过 ETL 工具去实现，比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微软 SQL SERVER 里面的 SSIS 等等，在结合基本的 SQL 来实现整个 ETL 过程。也有的是自己通过程序开发，然后控制一些数据处理脚本跑批，基本上就是程序加 SQL 实现。
DataStage - 专业级的IBM之力 DataStage是IBM的旗舰ETL工具，专为大规模应用设计，能够深度挖掘异构数据的价值。其商业支持强大，但价格不菲，且由于用户基数较小，遇到问题时的解决方案资源相对有限。
ETL工具是数据仓库中的重要组成部分，它负责从各个源系统中提取数据，对数据进行清洗、转换和整合，然后加载到目标系统中。这是数据集成过程中不可或缺的一环，确保数据的准确性和一致性。 提取过程 在这一阶段，ETL工具会从各种源系统中获取数据，这些源系统可能是数据库、文件、其他应用程序等。
关于etl架构师编程题，以及架构师考试试题的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
