Palo ETL Server 3.0. Handbuch. Commercial Open Source Business Intelligence for Performance Management

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1 Palo ETL Server 3.0 Handbuch Commercial Open Source Business Intelligence for Performance Management

2 Palo ETL Server 3.0 Handbuch Andreas Fröhlich Manuel Rehse Werner Kriehn Stand Copyright 2009 Jedox AG Urheberrechtlich geschützt. Nachdruck inklusive elektronischer Vervielfältigung und inhaltliche Verwertung - auch von Teilen - nur mit ausdrücklicher Zustimmung der Jedox AG. Zuwiderhandlungen werden juristisch verfolgt. Jedox, Worksheet-Server, Supervision Server und Palo sind Warenzeichen bzw. eingetragene Warenzeichen der Jedox AG. Microsoft und Microsoft Excel sind Warenzeichen oder eingetragene Warenzeichen der Microsoft Corporation. Alle anderen Warenzeichen sind im Eigentum der jeweiligen Firmen. Aus Gründen der Lesbarkeit sind Markennamen und Warenzeichen im Text nicht speziell hervorgehoben. Aus dem Fehlen einer entsprechenden Bezeichnung (z.b. TM oder ) darf nicht geschlossen werden, dass der entsprechende Name frei verfügbar sei.

3 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung Installation des ETL Servers Hardware Voraussetzungen Software Voraussetzungen Installation unter Windows Installation unter Linux Anmeldung beim ETL Web Client Erste Schritte mit ETL Projekten Anlegen eines neuen ETL-Projektes Navigation im ETL Projekt Explorer Hochladen eines Projektes Ausführung eines Jobs Aufbau eines ETL-Projektes Verbindungen Relationale Datenbanken GenericDB ODBC Strukturierte Textdateien Palo LDAP Server Extracts Count Cube Date Dimension File LDAP Relational Rule Tree... 29

4 4.3 Transforms FieldTransform Aggregation Concatenation (Verkettung) DateFormat Groovy Java Java Script Lookup Map (Verknüpfung) NumberFormat Replace SubString UpperLower TableJoin (Tabellenverknüpfung) TableTransform (Tabellentransformation) TableUnion (Tabellenvereinigung) TableView (Tabellensicht) TreeFH TreeJoin (Baum-Verknüpfung) TreeNC (NC Baum) TreePC (Eltern-Kind Baum) Loads (Hochladungen) Cube (Würfel) Dimension File Relational Rule Jobs Variablen Variablen definieren Variablen setzen Kommandozeilen-Client Parameter des Kommandozeilen-Clients Ausführung eines ETL Projekts Migration von Palo ETL Server 1.3 Projekten zu Automatische Migration Export von bestehenden ETL 1.3 Projekten in eine Datei Import von Projekten aus Dateien in den ETL Server 3.0: Manuelle Schritte nach der automatischen Migration: Index... 66

5 Einleitung -5-1 Einleitung Der Palo ETL Server 3.0 ist die "Extract, Transform and Load-Software" der Palo BI-Suite. Der Palo ETL Server 3.0 ist eine ETL-Software, die darauf zugeschnitten ist, die umfangreichen Aufgaben zu bewältigen, die beim Import und beim Export von großen Datenmengen in oder aus Palo-Datenbanken auftreten. Sie ermöglicht die Extraktion von Daten aus heterogenen Quellen sowie die Transformation und das Laden von Stamm- und Bewegungsdaten in Palo-Modelle. Mit Hilfe des Palo ETL Servers kann der flexible Import der Daten einfach und vollautomatisch ausgeführt werden. Alle gängigen relationalen Datenbanken können als Datenquelle über eine standardisierte Schnittstelle angeschlossen werden. Weiterhin können auch komplexe Transformationen und Aggregationen modelliert werden. Der Palo ETL Server 3.0 kann sowohl von der Kommandozeilenebene als auch komfortabler mit dem ETL-Web-Client bedient werden. Das vorliegende Palo ETL Server 3.0 Handbuch" beschreibt die Installation und die Bedienung des Palo ETL Servers Installation des ETL Servers Hardware Voraussetzungen CPU RAM freier HDD Platz ETL Server 3.0 Minimum Pentium 4, 2,5 GHz 2 GB 2 GB 2.2 Software Voraussetzungen Softwareseitige Voraussetzungen für die Installation und das Starten des ETL Servers 3.0 ist ein funktionierendes Betriebssystem (Windows XP/Server2003/Server2008 oder eine der gängigen Linux- Distributionen). Für die Bedienung im ETL Web Client ist ein aktueller Browser notwendig. Der ETL Web-Client wurde in folgenden Browsern erfolgreich getestet: Firefox ab Version 3.0 MS Internet Explorer ab Version 7.0 Um den Palo ETL Server 3.0 zu installieren muss eine vorhandene Palo ETL Server 1.X Installation nicht deinstalliert werden. 2.3 Installation unter Windows Zur Installation benötigen Sie Administratorenrechte. Alle zum Betrieb des ETL Servers 3.0 benötigten Software-Komponenten werden mittels eines komfortablen Setups automatisch installiert. Wenn die Software Java Runtime Environment 1.6 (JRE 1.6) auf dem System noch nicht vorhanden ist, dann wird während der Installation JRE 1.6 installiert und dafür die benutzerdefinierte Variable JAVA_HOME angelegt und die Systemvariable "Path" um den Pfad zum JRE 1.6 Verzeichnis /bin erweitert.

6 Installation des ETL Servers Vor dem Start des Setup schließen Sie bitte alle Anwendungen. Starten Sie die Datei ETL-Rel-3.0.exe und bestätigen Sie die einzelnen Dialogschritte. Es wird empfohlen, die vorgeschlagenen Pfad- Einstellungen zu übernehmen.

7 Installation des ETL Servers Mit der Option "Fortgeschritten" können Sie den Ordner für die lokalen Daten des ETL-Servers und den Port verändern.

8 Installation des ETL Servers

9 Installation des ETL Servers Dieses Dialogfenster erhalten Sie nur bei der Fortgeschrittenen-Installation. Wenn gewünscht, dann können Sie hier die Portnummer ändern (Fortgeschrittenen-Installation).

10 Installation des ETL Servers

11 Installation des ETL Servers Mit Klick auf "Fertigstellen" wird die Installation des Palo ETL Servers 3.0 abgeschlossen. Wenn der Computer neu gestartet werden muss, dann bekommen Sie eine entsprechende Meldung. In diesem Fall wurde für JRE 1.6 die benutzerdefinierte Variable JAVA_HOME neu angelegt und die Systemvariable "Path" um den Pfad zum JRE 1.6 Verzeichnis erweitert. Danach können Sie unter "Start Programme Palo ETL Server ETL Web-Client " den ETL Server in Ihrem Standardbrowser ausrufen:

12 Sie erhalten den Anmeldungsdialog des Palo ETL Servers 3.0: Installation des ETL Servers Stellen Sie dort zunächst die gewünschte Sprache ein und klicken Sie dann auf "Login". 2.4 Installation unter Linux Falls JRE 1.6 noch nicht installiert ist, dann können Sie diese Software gratis von herunterladen. Oft steht anstatt JRE 1.6 nur JRE 6. Holen Sie sich von dieser Software dann einfach das neueste Update und installieren Sie diese Software. Erstellen Sie ein beliebiges Verzeichnis für die ETL Server 3.0-Installation. Dort extrahieren Sie bitte die zip-datei. Entpacken Sie dann die Dateien "etlserver-3.0-tomcat.zip" und "etlclient-3.0-bin.zip" im ETL- Installations-Verzeichnis. Danach kopieren Sie bitte die Dateien "etlserver.war" und "Web-etl.war" in das Verzeichnis. /Webapps. Führen Sie dann das Skript "startup.sh" im Verzeichnis. /bin aus um den Dienst zu starten. Um den ETL Web Client zu starten öffnen Sie bitte folgende URL-Adresse in Ihrem Webbrowser: um das deutschsprachige Anmeldefenster zu erhalten oder um das englischsprachige Anmeldefenster zu erhalten. 2.5 Anmeldung beim ETL Web Client Standardmäßig ist die Anmeldung beim ETL Web Client ohne Benutzernamen und Passwort möglich. Sie können allerdings den Zugang zum Palo ETL Server mit Benutzernamen und Passwort sichern, indem Sie für die Authentifizierung eine Palo OLAP Server-Instanz definieren. Diese Definition wird in der Datei webetl.properties der Web-Client vorgenommen. Diese Datei liegt im Verzeichnis \Webapps\web-etl\WEB-INF\classes. Beispiel: Optionen: etl.login.server=localhost etl.login.port=7777 etl.login.adminonly=false - etl.login.adminonly = false : Alle Palo-Server-Benutzer können sich anmelden. - etl.login.adminonly = true : Nur Benutzer mit Administratorrechten können sich anmelden. Optional kann ein zusätzlicher Benutzername mit Passwort für die Ausführung von Jobs mit folgenden Angaben festgelegt werden: job.execute.user=exec job.execute.password=exec

13 3 Erste Schritte mit ETL Projekten 3.1 Anlegen eines neuen ETL-Projektes Erste Schritte mit ETL Projekten -13- Falls sie eine ETL Server 3.0 Updateinstallation durchgeführt haben leeren Sie bitte sicherheitshalber noch den Cache Ihres Browsers, damit Sie sichergehen, mit dem neuesten ETL Web-Client zu arbeiten. Zu Beginn eines ETL-Prozesses müssen Sie ein neues Projekt anlegen oder ein bestehendes Projekt hochladen. Dazu verwenden Sie das Aufgaben-Menü über dem ETL-Projekt-Explorer. Hier haben Sie die folgenden Möglichkeiten: Neues Projekt Testen Speichern Projekt hochladen Projekt herunterladen Kopieren Einfügen Löschen Aktualisieren Information Bitte markieren Sie "ETL Server". Nach einem Klick auf "Neues Projekt" erhalten Sie die Eingabefelder für das neue Projekt. Hier können Sie den Namen und eine Beschreibung des ETL-Projektes eingeben. Am unteren Rand des Bildschirms finden Sie einen Überblick über die früher ausgeführten Jobs. Solange Änderungen noch nicht gespeichert sind, erscheinen diese Fett und mit Stern im ETL Projekt Explorer: Nachdem Sie Ihre Eingaben abgeschlossen haben drücken Sie bitte deshalb auf "Speichern":

14 3.2 Navigation im ETL Projekt Explorer Erste Schritte mit ETL Projekten -14- Mit dem Palo ETL-Web-Client ist es sehr einfach, Schritt für Schritt durch ein ETL-Projekt zu navigieren. Durch das Öffnen von Test1 sehen Sie die Punkte, wo Sie den ETL-Prozess einstellen können: Ein ETL-Prozess ist immer in der gleichen Reihenfolge aufgebaut: Variablen (optional) - Mit Variablen können ETL Prozesse parametrisiert werden. Verbindungen - Hier legen Sie Quell- und Ziel-Systeme fest (z. B. MySQL und Palo). Extracts Hier legen Sie fest, welche Daten aus dem Quellsystem extrahiert werden. Transforms - Hier werden alle Transformationen und Zuordnungen definiert. Loads - Ein Load ladet die Daten auf ein Zielsystem Jobs - Ein ETL-Prozess wird von einem Job durchgeführt. 3.3 Hochladen eines Projektes Mehrere ETL Projektbeispiele finden Sie im Verzeichnis...\Client\Samples. Diese können Sie zu Übungszwecken hochladen. Klicken Sie auf den Schalter "Projekt hochladen": Sie erhalten folgendes Dialogfenster:

15 Mit dem Schalter "Durchsuchen" gehen wir in den ETL- Installationsordner, dort in das Unterverzeichnis \Client\Samples und wählen als Beispiel die Datei "importbiker.xml" aus. Nach dem Hochladen erhalten Sie nebenstehende Ansicht: Erste Schritte mit ETL Projekten Ausführung eines Jobs Das Ausführen eines ETL Prozesses erfolgt im letzten Schritt durch einen Job. Um einen ETL-Prozess zu veranschaulichen klicken wir jetzt doppelt auf Jobs und erhalten folgende Ansicht: Wir markieren den Job "Masterdata" und starten dann diesen Job mit dem grünen Startschalter. Nach der erfolgreichen Jobausführung erhalten Sie im Feld Ergebnis den Eintrag "successful". Um die Log- Einträge dazu einzusehen können Sie unter ETL Server den ausgeführten Job doppelklicken:

16 4 Aufbau eines ETL-Projektes 4.1 Verbindungen Aufbau eines ETL-Projektes -16- Der erste Schritt eines ETL Projektes ist immer die Festlegung der Verbindungen. Dabei legen Sie die Verbindungen des Palo ETL Servers mit einem Quell- oder einem Zielsystem fest, um darüber Daten zu importieren oder zu exportieren. Um eine Verbindung zu definieren klicken Sie doppelt auf "Verbindung": Im folgenden Dialogfenster können Sie eine neue Verbindung hinzufügen. Jede Verbindung besteht aus einem eindeutigen Namen und einem Verbindungstyp. In dem Pulldown-Feld kann der Verbindungstyp festgelegt werden:

17 4.1.1 Relationale Datenbanken Aufbau eines ETL-Projektes -17- Die wichtigsten Datenausgaben kommen in der Regel von relationale Datenbanken wie MySQL, in der die Transaktions-Daten gespeichert sind. Alle gängigen relationalen Datenbank-Systeme können als Quelle an den Palo ETL Server angeschlossen werden. Dies sind: DB2 Derby HSQLDB My SQL Server Oracle PostgreSQL SAP MaxDB MS SQL Server Jede Verbindungstyp hat spezifische Einstellungen. Abhängig vom Verbindungstyp müssen die folgenden Einstellungen gemacht werden: Host: Der Host-Name (DNS-Name) oder die IP-Adresse des Servers, auf dem die Datenbank sich befindet. Port: Die TCP / IP Port-Nummer, auf den die Datenbank hört. Datenbank: Name, Schema oder Instanz der relationalen Datenbank. Benutzer: Benutzername für die Verbindung zur Datenbank. Passwort: Passwort für die Verbindung zur Datenbank. Kodierung: Die Kodierung des Ergebnisses. Parameter: Zusätzliche datenbankspezifische Angaben für die Verbindung. Sprache URL: URL Verbindungen enthalten alle Informationen für JDBC, um sich mit der Datenbank zu verbinden (anstelle von Host, Port, Datenbank). Rechts sehen Sie als Beispiel die Einstellungen für eine MySQL-Datenbank:

18 4.1.2 GenericDB Aufbau eines ETL-Projektes -18- Dieser Typ ermöglicht die Verbindung zu einer relationalen Datenbank ohne einen spezifischen Verbindungstyp, d.h. der relationale Datenbanktyp ist unter nicht aufgeführt. GenericDB benutzt die JDBC-Treiber, die von dem Datenbank-Hersteller bereitgestellt werden. Sie können folgende Angaben eingeben: URL: Der URL JDBC-Verbindungs-String Treiber: Die JDBC-Klasse Benutzer: Benutzername für die Verbindung zur Datenbank (optional) Passwort: Passwort für die Verbindung zur Datenbank (optional) Integration von JDBC-Treiber: Die.jar-Datei des JDBC-Treibers muss in das ETL-Installations-Verzeichnis \ webapps \ etlserver \ WEB- INF \ lib kopiert werden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation des JDBC-Treiber- Herstellers. Eine Liste der verfügbaren JDBC-Treiber finden Sie unter ODBC Der Verbindungstyp "ODBC" ist für Datenbank-Systeme, für die kein JDBC-Treiber, dafür aber ein ODBC-Treiber verfügbar ist. Seine Leistung ist in der Regel schwächer als die eines JDBC-Treibers. Dies ermöglicht z. B. die Verbindung zu einer Microsoft Access DB. Sie haben folgende Möglichkeiten: Datenbank: Der Name der ODBC-Datenquelle. Die Datenquelle muss in Microsoft Windows als DSN-System angelegt werden. Benutzer: Benutzername für die Verbindung zur Datenbank (optional). Passwort: Passwort für die Verbindung zur Datenbank (optional).

19 Aufbau eines ETL-Projektes Strukturierte Textdateien Der Palo ETL Server kann auch strukturierte Textdateien, sogenannte flat files (Textdateien mit festgelegten Trennzeichen), importieren oder exportieren: Für die Verbindung mit einer Textdateien wird Folgendes benötigt: Dateiname (Datenbank): Der Speicherort der Datei, also den Dateinamen und den Pfad zu der Datei im lokalen Dateisystem. Der Pfad kann absolut angeben werden oder relativ zum "/data"-verzeichnis der ETL Server- Installation. Die Datei muss mit den Upload-Button geladen werden. Klammerzeichen (optional) Standardeinstellung ist ". Kopfzeile (wahr oder falsch) Trennzeichen: Trennzeichen zwischen den Spalten in der Textdatei, z. B. ";". \t muss für Tabulator als Trennzeichen eingegeben werden. Kodierung der Datei Die gängigsten Zeichenkodierungen sind: UTF-8 (default) ASCII latin1 (Windows-Standard) Eine Liste aller Zeichenkodes finden Sie unter: Spalten: Anzahl der Spalten in der Textdatei (optional). Dies ist nur erforderlich, wenn die Anzahl der Spalten sich unterscheidet von der Anzahl der Werte in der ersten Zeile der Textdatei. Startzeilen: Anzahl der am Dateianfang zu übergehenden Zeilen (optional). Standardeinstellung ist 1. Endzeilen: Anzahl der am Dateiende zu übergehenden Zeilen (optional).

20 4.1.5 Palo Aufbau eines ETL-Projektes -20- Hier ist der Palo OLAP-Server 2.5 oder eine höhere Version notwendig um Dimensionen und Würfel zu importieren oder zu exportieren. Für die Verbindung sind die folgenden Informationen des Palo OLAP Servers anzugeben: Host Port Benutzer Passwort Datenbank Rechts sehen Sie eine Verbindung zu der Datenbank ETL Demo DB auf einem lokalen Palo Olap Server: LDAP Server Das Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) ist ein Anwendungsprotokoll zur Abfrage und zur Änderung von Verzeichnisdiensten und läuft über TCP / IP. Die Verbindung zu einem LDAP-Server ermöglicht den Import von Daten aus Verzeichnisdiensten wie z.b. Microsoft Active Directory Service. Dazu sind die nebenstehenden Verbindungs-Daten notwendig: Host Port Benutzer Passwort

21 Aufbau eines ETL-Projektes Extracts Extracts sind der zweite Schritt in einem ETL-Prozess. Mit Extracts können Sie festlegen, welche Daten aus den Quellsystemen (Data Sources) genommen werden. Die zu extrahierenden Daten (Extrakte) werden entweder über die Verbindung mit der Quelle definiert oder sie sind statisch definiert oder sie werden innerhalb des Palo ETL Server dynamisch generiert. Die verschiedenen Arten von Extracts werden nach ihrer Herkunftstruktur unterschieden: Tabelle als Quelle: Dies ist eine "klassische" Datenquelle mit Spalten und Zeilen. Eine Spalte kann ein Feld einer relationalen Tabelle darstellen und eine Zeile den Dateneintrag Baum als Quelle: Diese ist eine hierarchisch strukturierte Daten Quelle mit den Elementen, Konsolidierungen, Gewichts- und Attribut-Informationen. Erstellen eines neuen Extracts im Web-Client Ein Doppelklick auf " Extracts" öffnet den Editor, mit dem diese Arbeit durchgeführt wird. Hier haben Sie die folgenden Möglichkeiten: Hinzufügen Kopieren Bearbeiten Löschen

22 Durch Drücken von "Hinzufügen" erhalten Sie folgenden Bildschirm: Aufbau eines ETL-Projektes -22- Hier können Sie den Namen und die Beschreibung (optional) eingeben und den Extraktions-Typ auswählen. Übersicht Extract Typen: Typ Datenextraktion vom Quellsystem Struktur Count Nein Baum Cube Ja Tabelle Date Nein Baum Dimension Ja Baum File Ja Tabelle LDAP Ja Tabelle Relational Ja Tabelle Rule Beides Tabelle Tree Nein Baum Die verschiedenen Extraktions-Typen werden jetzt beschrieben Count Dieser Extract erzeugt eine einfache Liste mit Werten in einem Intervall mit einer bestimmten Schrittweite. Die Parameter sind: Anfang Ende Schrittweite

23 4.2.2 Cube Aufbau eines ETL-Projektes -23- Mit dem Extract Cube (Würfel) können Sie Daten aus einer Palo OLAP Server Datenbank extrahieren. Das bedeutet, dass die Pfade zu den Würfel-Zellen und den entsprechenden Würfelzell-Werten für alle Würfelzellen, die keinen Null-Wert haben, abgerufen werden. Filtern der Dimension: Mit einem Abfragefilter auf die Dimension kann nach bestimmten Elementen oder Werten gefiltert werden. Der Filtertyp kann je nach Bedarf auf accept oder deny gestellt werden. Mit einem Abfragefilter auf die Dimension des Würfels können bestimmte Würfelbereiche bzw. Würfelzellen ausgefiltert werden. Nur Würfel-Zellen, die die Filter-Bedingungen für alle Dimensionen erfüllen, werden extrahiert. Beispiel: Die Filtermöglichkeiten entsprechen den Optionen des Extracts Dimension (s.dort).

24 Aufbau eines ETL-Projektes Date Das Extract Date erzeugt einen Baum, bestehend aus Jahren, Monaten, Wochen und / oder Tage. Es ist keine Verbindung zu einem Quell-System erforderlich. In der Pull-Down-Liste können Sie Datumsformate auswählen. Y Erzeugt Jahre Q - Erzeugt Quartale M - Erzeugt Monate W - Erzeugt Wochen D - Erzeugt Tage Beispiel: Das Format Q.M.D : Erstellt 4 Quartale auf der 1. Ebene mit jeweils 12 Monaten auf der 2. Ebene und 31 Tagen auf der 3. Ebene. Weitere Parameter sind: Anfang: Startwert für Jahre Ende: Endwert für Jahre Dimension Mit dem Extract Dimension Sie können eine Dimension von einer Palo OLAP Server-Datenbank extrahieren. Dazu gehören: Elemente Gewichtungen Konsolidierungen Elementtyp (Numerisch/String) Attribute (nur wenn der Parameter "mit Attributen" auf "wahr" gesetzt ist) Die Extraktausgabe ist ein Baum.

25 Aufbau eines ETL-Projektes -25- Filtern der Dimension: Mit einem Abfragefilter auf die Dimension kann nach bestimmten Elementen oder Werten gefiltert werden. Der Filtertyp kann je nach Bedarf auf accept oder deny gestellt werden. Operator: Alpha_range: Alphanumerische Werte aus einem bestimmten Bereich werden gefiltert Bsp.: [A100,A200] Beispiel: Between: Numerische Werte aus einem bestimmten Bereich werden gefiltert. Bsp.: [1000,2000] Equal: Nach dem festgelegten Element wird gefiltert. Bsp.: Austria Like: Filtert die Dimensionselemente nach regulären Ausdrücken Bsp:. Apr Feb Mar Modus: Nodes to bases (Knoten mit Basiselementen): Der Ausgewählte Wert ist Austria. Es werden einschließlich des Elternelements, alle darunter liegenden Basiselemente gefiltert. Only bases (Nur Basiselemente): Der Ausgewählte Wert ist Austria. Ausgehend vom gewählten Element werden nur die jeweiligen Basiselemente gefiltert.

26 Aufbau eines ETL-Projektes -26- Only Nodes (Nur Knoten): Der Ausgewählte Wert ist Austria. Nur das ausgewählte Element wird ausgefiltert (Knotenpunkt). Only Roots (nur Topelemente): Der Ausgewählte Wert ist Austria. Nur das Element der höchsten Hierarchiestufe ausgehend von ausgewähltem Element wird ausgefiltert. Root to Bases (zum Topelement und zu den Basiselementen): Der ausgewählte Wert ist Austria. Ausgehend vom ausgewählten Element, wird dieses Element und die Elemente ober- und unterhalb ausgefiltert. Root to Consolidates (zum Topelement und zu den Konsolidierungen) Der ausgewählte Wert ist Austria. Nur konsolidierte Elemente ober- und unterhalb des ausgewählten Elements werden ausgefiltert.

27 Aufbau eines ETL-Projektes -27- Root to Nodes(zum Topelement und zu den Knoten oberhalb): Der ausgewählte Wert ist Austria. Nur konsolidierte Elemente, die in der Hierarchie oberhalb des ausgewählten Elements sind, werden ausgefiltert File Der Extract File extrahiert Daten aus einer Verbindung vom Typ 'File'. Eine SQL-Anweisung kann optional angegeben werden. Dies ermöglicht eine vorherige Sortierung der Daten. Wenn keine SQL- Abfrage angegeben ist, dann ist die Leistung höher und es werden alle Spalten und alle Zeilen der Datei extrahiert In der Abfrageanweisung müssen Tabellennamen und Feldnamen in doppelte Anführungszeichen geschrieben werden. Die Spalten werden mit den Standard-Aliasen des Extractes bezeichnet. Dabei werden zwei Fälle für diese Aliase unterschieden: Flat-File mit Kopfzeile: Die Spalten werden mit den Spaltennamen in der Kopfzeile bezeichnet Beispiel: Select Customers, Region, Products from Sales_file where Region = US Flat-File ohne Kopfzeile: Die Spalten werden Spaltennummern bezeichnet Beispiel: Select "column1", "column2", "column3" from "Sales_file" where column2 = US Mit einer Alias-Zuordnung können Sie einen Namen für jedes Feld der Extract-Ausgabe festlegen (siehe Extract Relational) LDAP Mit dem Extract LDAP kann eine Abfrage auf einem LDAP-Server wie z.b. Microsoft Active Directory durchgeführt werden. Die folgenden Angaben sind für die Abfrage erforderlich: Verbindung zu einem LDAP-Server Suche Datenbank Suche Anwendungsbereich Suche Filter Objectclasses Mit einer Alias-Zuordnung können Sie einen Namen für jedes Feld der Extract-Ausgabe festlegen (siehe Extract Relational) Relational Wählen Sie Relational im Drop-Down-Menü, um ein Extract aus einer relationalen Datenbank zu erstellen. Zuerst wählen Sie die SQL-kompatible Verbindung, die Sie in "Verbindungen" erstellt haben. Mit einer Abfrage, die eine SQL-Anweisung enthält, können Sie die Daten aus dem Quellsystem dazunehmen, filtern und sortieren. Es muss die spezifische SQL- Ausführung der angeschlossenen relationalen Datenbank verwendet werden. Es folgt ein Beispiel für eine MySQL-Anweisung, die alle Kundennummern größer als 1000 aus der Datenbank filtert.

28 Beispiel: Aufbau eines ETL-Projektes -28- SELECT id, description, customer, weight, status from crm.opportunity WHERE customer > 1000 Um zu überprüfen, ob die richtigen Daten mit der SQL-Anweisung extrahiert werden, können Sie den Schalter " Datenvorschau " anklicken. Eine Vorschau-Fenster zeigt, dass die SQL-Anweisung ProductIDs, die größer als 1000 sind, herausfiltert:

29 Aufbau eines ETL-Projektes -29- Mit einer Alias-Angabe können Sie einen Namen für jedes Feld des Extraktes anzeigen. Im weiteren ETL-Prozess werden die Felder mit diesen Namen bezeichnet. Ein optionaler Standardwert kann jedem Feld zugeordnet werden. Es folgt die erste Grund-Zuordnung: Eine Leerstelle, mehrere Leerstellen oder ein NULL-Wert wird diesem Standardwert zugeordnet. Beispiel: Rule Mit diesem Extrakt können Regeln aus einem bestimmten Würfel extrahiert werden oder es können Regeln direkt im Palo ETL Server definiert werden. Im ersten Fall muss die Palo OLAP-Verbindung und der Würfel, aus denen die Regeln extrahiert werden sollen, angeben werden. Wenn die Regeln im Palo ETL Server definiert werden, muss jede Regel wie im Palo OLAP Server definiert werden mit einem eindeutigen Namen, einem optionalen Kommentar und einem Parameter aktiv (Wahr/Falsch). Letzterer gibt an, ob die Regel nach dem Export aktiviert oder deaktiviert sein soll. Beispiel: Tree Der Extrakt Tree ermöglicht die Modellierung einer Dimension mit relativ wenigen Elementen, z.b. der Dimension Kennzahlen direkt im Palo ETL-Web-Client. Dazu ist keine Verbindung zu einem Quell- System notwendig. Um ein neues Element zu erstellen klicken Sie einfach auf "Add" und eine neue Zeile wird in der Tabelle angezeigt. Nun klicken Sie einfach auf "Neues Element" und geben Sie den Elementnamen ein. Jeder Knoten wird mit folgenden Angaben beschrieben: Name: Ein beliebiger Name für das Element Typ: Der Datentyp des Elements. Mögliche Werte sind "Numerisch" oder "Text" (Standard: "Numerisch"). Der Datentyp legt fest, welche Art von Werten im Würfel auf diesem Dimensionselement eingetragen werden können. Gewicht: Das Gewicht der Konsolidierung im Elternelement des Baumes (Standard: 1.0). Dies ist für alle Element außer dem Topelement möglich.

30 Aufbau eines ETL-Projektes -30- Attribute: Eine Liste der Attribut-Werte für dieses Dimensionselement. (optional). Die Hierarchie der Dimension kann mit den Pfeiltasten oberhalb der Tabelle aufgebaut. Markieren Sie eine Zeile (z.b. Sales) und drücken Sie die rechte Pfeiltaste, um Sales unter Gross Profit zu konsolidieren. 4.3 Transforms Alle Transformationen und Zuordnungen, die während eines ETL-Prozesses erforderlich sind, werden mit Hilfe von "Transforms" festgelegt. Sie konvertieren Daten von einer oder mehreren Input-Quellen (Extracts oder Transforms) in ein neues Ziel. Ein Transform selbst ist als eine Quelle für weitere Transforms zulässig. Mit anderen Worten: Mehrere Transforms können so als Serie gebaut und nacheinander abgearbeitet werden, dass dadurch komplexe Datenumwandlungen modelliert werden können. Transform-Namen müssen eindeutig sein und sich von den Extract-Namen unterscheiden. Die folgenden Transforms stehen zur Verfügung: FieldTransform (Feldtransformation) TableJoin (Tabellenverknüpfung) TableTransform (Tabellentransformation) TableUnion (Tabellenvereinigung) TableView (Tabellenansicht) TreeFH TreeJoin TreeNC TreePC

31 Aufbau eines ETL-Projektes FieldTransform Der Typ FieldTransform wird verwendet, um eine beliebige feldbasierte Transformation bei der Datenquelle durchzuführen. Um einen neuen Field-Transform zu erstellen klicken Sie doppelt auf Transforms im ETL-Projekt-Explorer und klicken dann auf "Hinzufügen". Im folgenden Dialogfenster tragen Sie einen eindeutigen Namen ein und optional können Sie zusätzlich eine Beschreibung hinzufügen. Der Typ ist FieldTransform. Das Hierarchieformat ist dann notwendig, wenn eine baumbasierte Quelle in einem Transform angegeben ist und eine tabellenbasierte Quelle als Input benötigt wird. Dann kann der Baum in eine Tabelle umgewandelt werden. Ein Field-Transform wird mit einer sogenannten Funktion festgelegt. Ein oder mehrere Felder der Quelle werden in ein Ausgabefeld umgewandelt. Ein FieldTransform kann mehrere Funktionen haben. Funktionen können innerhalb einer Transform aufeinanderfolgend abgearbeitet werden, d.h. die Ausgabe von einer Funktion kann die Eingabe von einer anderen Funktion sein. Mit dem Schalter "Neue Zeile" erhalten Sie den "Function Editor". Die einzelnen Funktionstypen werden jetzt beschrieben. Hier lassen sich folgende Funktionstypen auswählen: Aggregation Concatenation DateFormat Groovy Java JavaScript Lookup Map NumberFormat Replace SubString UpperLower

32 Aggregation Aufbau eines ETL-Projektes -32- Mit dem Funktionstyp Aggregation können numerische Werte mit einem der folgenden Parameter transformiert werden: Summierung, Minimum, Maximum, Durchschnitt, Zählen. Für den FieldTransform Typ Aggregation werden mindestens zwei Input Felder benötigt um z.b. eine Summe oder einen Durchschnittswert aus diesen Feldern zu bilden. Parameter: sum count min max avg

33 Concatenation (Verkettung) Aufbau eines ETL-Projektes -33- Mit Concatenation können mehrere Input Felder zu einem neuen Feld zusammengefügt werden. Parameter: Delimiter Definiert das Trennzeichen zwischen den Input Feldern. Beispiel: Ergebnis: Parameter: Template Die Inputfelder werden je nach Vorlage verbunden. Auch feste Textelemente können Bestandteil sein. Beispiel: Ergebnis:

34 DateFormat Aufbau eines ETL-Projektes -34- Ein Datums- oder Zeit Input kann mit DateFormat in ein anderes Datums- oder Zeitformat umgewandelt werden. Für DateFormat ist ein Input Feld notwendig. Datumsformate konnten im ETL Server 1.3 nur mit Date2Dim in ein Quartalformat transformiert werden. Diese Möglichkeit ist im ETL Server 3.0 in DateFormat integriert. Parameter: Sourceformat: Targetformat: Language: Definiert das Datumsformat des Input Feldes Beispiel: dd.mm.yyyy Definiert das Datumsformat des Output Feldes. Beispiel: MMM Unter Language kann die Datumsausgabe auf die jeweilige Sprache eingestellt werden. Beispiel: de Feste Textelemente in DateFormat: Wenn das neue Datumsformat feste Textbestandteile beinhalten soll, dann kann dies mit einem einfachen Anführungszeichen ('Text ) definiert werden. Beispiel: Ist_ yyyy Details Datumsformat Schema: Nicht in Anführungszeichen gesetzte Buchstaben von 'A' bis 'Z' und 'a' bis 'z' werden als Textmuster interpretiert, die ein Datum oder eine Uhrzeit repräsentieren. Text kann mit einfachen Anführungszeichen (') angeführt werden, damit eine Zeitmusterinterpretation vermieden wird. "''" ist ein Hochkomma. Alle anderen Zeichen werden einfach in den Ausgabe-String (für Targetformat) kopiert oder mit der Eingabe (für Sourceformat) abgeglichen. Musterzeichen werden in der Regel wiederholt, da ihre Anzahl die genaue Darstellung bestimmt: Wenn die Anzahl der Musterzeichen 4 ist, dann wird für Text die ausgeschriebene Form verwendet (z.b. "January"). Ansonsten wird eine kurz- oder abgekürzte Form verwendet, wenn eine solche zur Verfügung steht ( z. B. "Jan"). Für Zahlen ist die Anzahl der Musterzeichen die minimal angezeigte Ziffernanzahl und kleinere Zahlen werden entsprechend mit führenden Nullen aufgefüllt.

35 Hier eine Übersicht der wichtigsten Musterzeichen: Aufbau eines ETL-Projektes -35- Zeichen Bedeutung Beispiele y Jahr 1996 (yyyy); 96 (yy) M Monat im Jahr Juli (MMMM); Jul (MMM); 07 (MM) w Woche im Jahr 27 W Woche im Monat 2 D Tag im Jahr 189 d Tag im Monat 10 E Tag in der Woche Dienstag (EEEE); Tue (EEE) (weitere Infos: Beispiele: dd.mm.yyyy EEE, d MMM yyyy Wed, 4 Sep 2008 MMMM September Sprachschlüssel: en english es spanish fr french de german Beispiele für Language Codes finden Sie unter:

36 Groovy Aufbau eines ETL-Projektes -36- Mit dieser Funktion kann ein Script in der Programmiersprache Groovy ausgeführt werden. Groovy ist eine relative neue Script-Sprache, die stark an die Java-Syntax angelegt ist, jedoch auch eine vereinfachte Syntax zulässt. Sie zeichnet sich aus durch dynamische Typisierung, hohe Ausführungsgeschwindigkeit und die gute Integration in die Java Virtual Machine. Mit der Groovy-Funktion können sehr individuelle Transformationen programmiert werden, die zur Laufzeit abgearbeitet werden. Sie eignet sich auch für mathematische Berechnungen. Die Inputfelder können im Script mit ihrem Namen als Variablen verwendet werden. Dazu sollte der Name des Inputfeldes ein gültiger Groovy-Variablenname sein. Andernfalls (wenn das Input Feld ein Leerzeichen oder bspw. ein - oder + enthält), muss im Script anstatt dem Inputnamen _input1 bzw. _input2 geschrieben werden. Dem Inputfeld kann ein Typ für die Variable im Script zugewiesen werden. Dies ist insbesondere für numerische Inputs und Berechnungen hilfreich. Es gibt folgende Inputtypen: Der Default-Typ ist String. double int byte float short long Double Integer Float Short Long Byte String Object Das Ergebnis der Funktion wird im Script durch Zuweisung der Variablen mit dem Namen der Function festgelegt (siehe Beispiel) oder mit einem Return-Statement. Beispiel: Mehr Informationen zu Groovy gibt es unter:

37 Aufbau eines ETL-Projektes Java Hier wird eine beliebige Methode einer Java-Klasse als Transform benutzt. Dies bietet eine hohe Vielfalt von Transformationsmöglichkeiten. Die Java-Klasse (bzw. deren Konstruktor) und die Methode wird mit den Eingabefeldern als Parameter gefüllt. Die Methode der Klasse wird für den jeweiligen Input ausgeführt. Die Klasse kann statisch sein. Die Methode kann ein oder mehrere Eingabefelder und ein einfaches Ausgabefeld haben. Input: Die Anzahl der Eingabefelder muss der Parameteranzahl der Java-Methode entsprechen. Für jeden Input kann mit dem Attribut "type" ein javaeigener Datentyp angegeben werden. Folgende Werte sind möglich: " " = Text (Standard), "D" = Double, "I" = Integer, "L" = long, "B" =byte, "F" = Float, "S" = Short, "O" = Objekt Java Script Mit dieser Funktion kann ein Script in der Script-Sprache JavaScript ausgeführt werden. Mit der JavaScript-Funktion können sehr individuelle Transformationen programmiert werden, die zur Laufzeit abgearbeitet werden. Sie eignet sich auch für mathematische Berechnungen. Die Ausführungsgeschwindigkeit ist in der Regel langsamer als in der Groovy-Funktion. Die Ausgabe dieser Funktion kann mit einem return statement definiert werden oder sie übernimmt ansonsten die Variable mit dem Namen der Funktion. Beispiel:

38 Lookup Aufbau eines ETL-Projektes -38- Mit der Funktion Lookup kann eine Zuordnung dynamisch durchgeführt werden. Es wird auf eine beliebige Datenquelle referenziert, welche die Zuordnungswerte enthält. Parameter: Source: From: To: Default: Beispiel: Name der Datenquelle mit der Verknüpfungs-Liste Name der Spalte die den Wert beinhaltet, von dem verknüpft werden soll Name der Spalte die den Wert beinhaltet, zum dem verknüpft werden soll Ergebnis, falls der Wert in der Verknüpfungs-Liste nicht gefunden wurde (optional) Map (Verknüpfung) Das Inputfeld wird über eine feste Mapping-Liste (Verknüpfungsliste) durchgeführt. Wenn für das Inputfeld kein passender Eintrag in der Mapping-Liste gefunden wird, bleibt dieses Feld unverändert oder es wird auf den unter Default angegebenen Wert gemapped. Input: Ein Inputfeld Parameter: Default Gibt ein gewünschtes Ergebnis aus, wenn in der Mapping-Liste kein Eintrag für das Inputfeld gefunden wird. Beispiel:

39 Aufbau eines ETL-Projektes NumberFormat Diese Funktion versucht den Input in eine numerische Zahl zu konvertieren. Gelingt die Konvertierung, so wird die Darstellung der Zahl gemäß der Parameter Pattern, ExponentialFormat und MoveSign angepasst. Schlägt die Konvertierung fehl, so wird, falls vorhanden, der Default-Wert zurückgegeben. Input: Ein Inputfeld Parameter: Pattern: Muster für die Darstellung des Inputs als Dezimalzahl Die wichtigsten Symbole des Patterns: Symbol Beschreibung 0 Ziffern # Ziffer, 0 wird nicht angezeigt. Dezimaltrennzeichen - Minuszeichen, Gruppierungszeichen E Trennung Mantisse und Exponent % Multiplizierung mit 100 und Darstellung als Prozentwert Beispiele: Pattern Input Ergebnis , ###,###.## , ###E E3 Komplette Liste der Symbole: Default: Ergebnis, falls der Input nicht in eine numerische Zahl konvertiert werden kann (optional). Wird kein Default angegeben, so bleibt der Input in diesem Fall unverändert. ExponentialFormat Darstellung von positiven numerischen Zahlen in Exponentialschreibweise (optional) Mögliche Optionen: E+0 : Darstellung in Form 123E+45 E0 : Darstellung in Form 123E45 (Standard) MoveSign Verschiebt das Minuszeichen einer Zahl (optional). Mögliche Optionen: left : Falls das Minuszeichen rechts steht, wird es nach links verschoben right : Falls das Minuszeichen links steht, wird es nach rechts verschoben Bemerkung: Beim Export numerischer Werte aus SAP-Systemen werden numerische Werte z.t. in der Form 999- dargestellt.

40 Aufbau eines ETL-Projektes Replace Replace ersetzt den Text eines Inputfeldes entsprechend einem regulären Ausdruck. Input: Ein Input Feld. Parameter: Regexp: Replacement: Regulärer Ausdruck Mit diesem Text wird der reguläre Ausdruck bei jedem Auftreten ersetzt Beispiel:

41 SubString Dieser Transform extrahiert einen bestimmten Teil des Input Feldes. Input: Ein Inputfeld Parameter: Beispiel: Aufbau eines ETL-Projektes -41- Begin: Start index des String, beginnend mit 1 End: End index des String. Wenn nicht angegeben: Bis ans Ende des String Ergebnis: UpperLower Mit diesem FieldTransform kann ein Input Feld in Großbuchstaben oder Kleinbuchstaben umgewandelt werden. Parameter: UPPER: LOWER: Text wird in Großbuchstaben umgewandelt Text wird in Kleinbuchstaben umgewandelt Beispiel:

42 Aufbau eines ETL-Projektes TableJoin (Tabellenverknüpfung) Der Typ TableJoin verbindet zwei Datenquellen über einen oder mehrere Schlüsselfelder. Es können auch unterschiedliche Datenquellen miteinander verbunden werden, z.b. Flat Files und relationale Datenbanken. Um eine Tabellenverknüpfung durchzuführen muss zuerst der Jointyp ausgewählt werden. Diese sind: inner: Die Inner-Verknüpfung führt Datensätze aus der linken und rechten Tabelle genau dann zusammen, wenn die angegebenen Kriterien alle erfüllt sind. left outer: Bei der Left-Outer-Verknüpfung wird die linke Tabelle zur übergeordneten Tabelle erklärt. Auch jene Zeilen, die in der verknüpften Tabelle keine Entsprechung haben, erscheinen in der Ergebnistabelle. Felder, die in der rechten Tabelle fehlen, werden mit NULL aufgefüllt right outer: Bei der Right-Outer-Verknüpfung wird die rechte Tabelle zur übergeordneten Tabelle erklärt. Auch jene Zeilen, die in der verknüpften Tabelle keine Entsprechung haben, erscheinen in der Ergebnistabelle. Felder, die in der linken Tabelle fehlen, werden mit NULL aufgefüllt full: Die Full-Verknüpfung bzw. Full-Outer-Verknüpfung ist die Tabellenverknüpfung, welche zusätzlich zu den Datensätzen aus zwei Tabellen, bei denen ein Feld (das jeweilige) dieselben Werte enthält auch alle Datensätze aus der ersten (linken) und der zweiten (rechten) Tabelle mit in das Ergebnis einfügt, welche keine Entsprechung in der jeweils anderen Tabelle haben. Anschließend werden die zu verbindenden Datenquellen ausgewählt und für die jeweilige Datenquelle der Verknüpfung Schlüssel definiert, über diesen werden die Tabellen miteinander verbunden. Die Anzahl der Verknüpfungs-Schlüssel in der linken und rechten Datenquelle müssen identisch sein. Die Reihenfolge der zwei Datenquellen ist nur für die Verknüpfungstypen left outer und right outer wichtig. Hinweise: Dieser Transform ersetzt den Source Typ SQLJoin von Palo ETL Server 1.2 mit erweiterten Funktionalitäten. Als Alternative zu diesem Transform kann auch die Funktion Lookup der FieldTransform genutzt werden. Mit der Funktion Lookup ist die Performance besser.

43 4.3.3 TableTransform (Tabellentransformation) Aufbau eines ETL-Projektes -43- Der Typ TableTransform wird benutzt um Aggregationen, Normalisierungen, Denormalisierungen oder einfach Projektions-Prozesse der jeweiligen Datenquelle durchzuführen. Diese Prozesse werden im Zielbereich der Transformation definiert. Unter Modus finden Sie nebenstehende Auswahl: Nur Aggregation/Projektion: Mit der Einstellungen Aggregation können Daten aggregiert werden für den Fall, dass mehrere Datensätze aus der Quelle auf die gleiche Zielstruktur geschrieben werden sollen. So kann verhindert werden, dass nur ein Wert aus der Quelle in das Zielsystem geschrieben wird. Folgenden Aggregationen sind möglich: sum: Summierung min: Minimum max: Maximum avg: Durchschnitt count: Anzahl von Dateneinträgen, die auf eine Zielposition geschrieben werden. none: Es findet keine Aggregation statt, der letzte Datensatz wird geschrieben (Überschreiben). Normalisierung: Mit der Normalisierung ist es möglich, eine bestimmte Kennzahlen-Koordinate" in der Zielstruktur der Transformation zu definieren. Dies ermöglicht einen einfachen Aufbau eines kennzahlenbasierten OLAP- Modells aus einem relationalem Modell, in dem die Kennzahlen in verschiedenen Spalten gehalten werden (Normalisierung). Die Elemente der Kennzahlen-Koordinate in der neuen Tabelle sind die Spaltenüberschriften aus der Datenquelle. Eine Koordinate für die Werte der Kennzahlen wird im Ziel unter dem Feldnamen des Wertes erstellt (Default: #Value). Diese Koordinate wird mit den Werten aus den Kennzahlenspalten der Datenquelle gefüllt.

44 Aufbau eines ETL-Projektes -44- Beispiel: Ergebnis:

45 Aufbau eines ETL-Projektes -45- Beispiel: Source: Region NetValue Units Germany Austria Kennziffer Spalten: NetValue, Units Target: Region Measure #Value Germany NetValue 1000 Germany Units 100 Austria NetValue 800 Austria Units 75 Kennziffer Koordinate: Measure Denormalisierung: Die Denormalisierung ist der umgekehrte Vorgang der Normalisierung. Beispiel: Source: Region Measure #Value Germany NetValue 1000 Germany Units 100 Austria NetValue 800 Austria Units 75 Kenziffer Koordinate: Measure Target: Region NetValue Units Germany Austria Kennziffer Spalten: NetValue, Units Annexes / Zusatzfelder: Hier können zusätzliche Felder definiert werden, welche das Ziel der Transformation für spätere Drill Through Anfragen erweitern. Diese Option ist nur relevant wenn ein Load vom Typ "Cube" benutzt wird und die Option " Paralleler Load in Datenbank für Drill Through" ausgewählt ist. Für weitere Informationen siehe Drill Through unter Load Cube TableUnion (Tabellenvereinigung) Dieser Transform ermöglicht: a) die Verkettung von mehreren Quellen durch Hintereinanderhängen. b) die mehrfache Verarbeitung einer parameterabhängigen Quelle mit verschiedenen Variablen.

46 Aufbau eines ETL-Projektes -46- Beispiel zu a): In der vereinigten Tabelle sind sowohl die Datensätze als auch die Feldnamen der Datenquellen 1 und 2 hintereinander gehängt: Datenquelle 1: Datenquelle 2: Ergebnis: Inputs können eine oder mehrere Transforms oder Extracts sein.

47 Aufbau eines ETL-Projektes -47- Hinweise zu b): Die Verarbeitung parameterabhängiger Quellen wird folgendermaßen definiert: Eine Daten-Quelle: Die Quelle definiert die zu extrahierenden Daten und sie wird mit einer oder mehreren Variablen als Parameter verarbeitet. Der Quelltyp ist beliebig, z. B. ein Extract "Relational" mit einer parametrisierten SQL-Abfrage. Die Variablen müssen global definiert werden. Ein Loop-Quelle: Diese Quelle enthält die Werte für die Variablen. Die Zahl der Spalten ist gleich der Anzahl der Variablen, die auf die Daten-Quelle angewendet werden. Die Anzahl der Zeilen definiert die Anzahl der Iterationen für die Tabellenschleife (TableLoop). Die Daten-Quellen werden fortlaufend mit der Parameterwerten der Loop-Quelle erzeugt und die einzelnen Ergebnisse werden mit einem UNION ALL vereinheitlicht. Dieser Transform ersetzt die Quelle des Typs "TableLoop" des Palo ETL Releases 1.3 mit einer erweiterten Funktionalität TableView (Tabellensicht) Mit TableView können Daten aus einer Datenquelle ausgefiltert und sortiert werden. Filtern: Jede Spalte kann gefiltert werden nach: Alpha_range: Alphanumerische Werte in einem bestimmten Bereich werden gefiltert. Bsp.: [A100,A200] Between: Numerische Werte in einem bestimmten Bereich werden gefiltert. Bsp.: [1000,2000] Equal: Nur die festgelegten Elemente werden gefiltert. Bsp.: Austria Like: Filtert die Dimensionselemente nach regulären Ausdrücken. Bsp.: Apr Feb Mar Bsp.: ^April$ : Nur der Wert von April Beispiel: Sortierung: Die Sortierung ermöglicht es, die Spalten einer Datenquelle zu sortieren. Für jedes Sortierfeld kann aufsteigend (asc) oder absteigend (desc) sortiert werden.

48 Aufbau eines ETL-Projektes TreeFH TreeFH = Tree Full Hierarchy (Gesamter Hierarchiebaum). Dieser Transform erstellt aus einer Datenquelle mit Hierarchiedaten, die in Levels angeordnet sind, einen Baum mit Attributen und Gewichtungen. Jede Zeile der Datenquelle muss die volle Hierarchieinformation eines Elements mit allen Vaterknoten bis zur Top-Ebene beinhalten. Dieser Transform kann als Basis für den Aufbau einer Palo Dimension mit Load Dimension verwendet werden. Für jeden Level des Baums wird ein Input-Feld der Datenquelle zugewiesen. Optional kann für jeden Level festgelegt werden: Das Gewicht zum darunter liegenden Level Ein oder mehrere Attribute für Knoten dieses Levels Hierbei können als Input entweder Felder der Datenquelle oder konstante Inputs verwendet werden. Beispiel: Datenquelle:

49 Aufbau eines ETL-Projektes -49- Ergebnis: ZusätzlichesTop-Element: Es kann ein konstantes Element definiert werden, das zusätzlich auf der Top-Ebene angelegt wird. Dieses kann z.b. beim Cube-Beladen für Werte benutzt werden, für die in der Palo Dimension kein Element existiert TreeJoin (Baum-Verknüpfung) Dieser Transform erlaubt das Verknüpfen von mehreren baumbasierten Quellen. Hierbei werden alle Datenquellen zu einem Baum verbunden. Jede Datenquelle wird unter dem definierten Topelement eingefügt. Wenn das Topelement im Baum nicht vorkommt oder kein Topelement angegeben ist, wird es auf der obersten Hierarchieebene angelegt. Bei TreeJoin muss beachtet werden, dass beim Verbinden der Datenquellen keine Zirkelbezüge entstehen. Wenn dies der Fall ist, dann kann der Baum nicht aufgebaut werden. Beispiel: Der Baum Months wird mit dem Baum Years verbunden. Ergebnis:

50 Aufbau eines ETL-Projektes TreeNC (NC Baum) N und C stehen für Basiselement (N) und konsolidiertes Element (C). Dieser Transform erstellt aus einem N-C-Format einen Baum mit Attributen und Gewichtungen. TreeNC wird hauptsächlich für den Aufbau von Dimensionen in Palo aus exportierten Daten im N-C-Format aus Palo Olap Server, Alea oder TM1 in ein Flat-File verwendet. Notwendig ist ein Inputfeld vom Typ Extract oder Transform. Elementtyp: Elementname: Gewichtung: Hier wird die Spalte angegeben, welche N, C und enthält Spalte die den Name des Elements enthält Spalte die den Gewichtungsfaktor enthält Beispiel: Ergebnis: Die Datenvorschau zeigt, dass die Spalten richtig definiert sind. Hieraus kann nun ein Load erzeugt werden, um die Dimension mit Hierarchien in Palo zu erstellen.

51 4.3.9 TreePC (Eltern-Kind Baum) Aufbau eines ETL-Projektes -51- TreePC erstellt einen Baum mit Parent child -Beziehungen (Eltern-Kind-Beziehungen), Attributen und Gewichtungen. Dieser Transform wird hauptsächlich für den Aufbau von Dimensionen in Palo verwendet. Beispiel: Aufbau einer Regions Dimension mit Attributen. Soll das Elternelement eine Konstante sein, z.b. All Regions muss von Referenz auf Konstante umgeschaltet werden: 4.4 Loads (Hochladungen) Loads sind der vierte Schritt während eines ETL Prozess. Der Load schreibt Daten eines Extraktes oder eines Transforms in ein Zielsystem anhand der festgelegten Verbindung. Es gibt fünf Load-Typen, und zwar je nach Zielsystem und Datenarten, die exportiert werden sollen. Cube Dimension File Relational Rule Der Load-Modus definiert, wie der Load mit vorhandenen Strukturen und Daten im Zielsystem umgehen soll. Hier kann z.b. definiert werden, ob vorhandene Elemente einer Dimension beim Load zuerst gelöscht werden oder nur ergänzt werden sollen.

52 Aufbau eines ETL-Projektes Cube (Würfel) Der Load Cube exportiert Daten in einen Würfel des Palo OLAP Server. Falls der Würfel noch nicht in der Datenbank vorhanden ist, wird dieser während des Loads angelegt. Somit kann die Modellierung innerhalb des Palo ETL Servers durchgeführt werden. Es kann sogar eine komplette Palo Datenbank von Grund auf aufgebaut werden. Parameter: Datenquelle Um einen Load anzulegen wählt man zunächst die Datenquelle aus. Diese kann ein Extrakt oder eine Transformation sein. Die Datenquelle muss auf einer Tabelle basieren, deren Koordinaten zu den Dimensionen des Würfels passen. Die letzte Koordinate der Datenquelle beinhaltet den Wert, welcher in die Zelle im Würfel geschrieben wird. Demzufolge muss die Anzahl der Dimensionen der Anzahl der Spalten der Datenquelle minus 1 entsprechen. Diese eine Spalte "#Value" enthält den Wert. Im folgenden Beispiel hat der Würfel acht Dimensionen, eine weniger als die Spaltenanzahl der Datenquelle: Zielverbindung Zielverbindung, in der der Würfel befüllt werden soll. Würfelname des Zieles Modus

53 Aufbau eines ETL-Projektes -53- Der Load-Modus wird in Abhängigkeit der existierenden Strukturen und Daten im Zielsystem gewählt. Es gibt folgende Load Cube-Modi: add create delete : insert Werte der Datenquelle werden aggregiert und zu den existierenden Werten im Würfel addiert. Der bestehende Würfel wird entfernt und neu erstellt, die Werte der Datenquelle werden aggregiert und in den Würfel geschrieben. Bestehende Rules werden gelöscht. Werte der Datenquelle werden im Würfel gelöscht, andere im Würfel bestehende Werte verbleiben. Bestehende Werte im Würfel werden mit den Werten aus der Datenquelle überschrieben. Die Werte der Datenquelle werden im Load nicht aggregiert. (D.h. sie müssen im Extrakt/Transformation aggregiert werden, ansonsten wird der letzte Zellwert geschrieben) update Der bestehende Würfel wird geleert, Werte der Datenquelle werden aggregiert und in den Würfel geschrieben. Splashmodus Um auf konsolidierte Elemente zu schreiben kann der Splashmodus eingestellt werden. Mögliche Werte sind default, add, set und disabled. Weitere Informationen zum Thema Splashen finden Sie im Palo OLAP Server Handbuch. Paralleler Load in die Datenbank für Drill Through: Es können parallel zum Würfel Export die Daten für eine detaillierte Drill Through Abfrage in eine Datenbank geladen werden. Der Detaillierungsgrad der Daten wird in der Transform vom Typ TableTransformation beschrieben. Relationale Verbindung Angabe der relationalen Datenbank-Verbindung für detaillierte Drill Through Daten. Unterstützt werden derzeit MySQL, Oracle, MS SQL Server und DerbyDB. Diese werden für Massendaten empfohlen. Wenn keine Verbindung angegeben wird, dann werden die Daten in die intern im Palo ETL Server verwendete Datenbank DerbyDB (JavaDB) geschrieben. Aggregation Dieser Parameter beschreibt, ob die Quell- und bestehende Daten im relationalen Zielsystem während des Loads noch aggregiert werden müssen. aggregate= true Die Quelldaten werden während des Loads auf dem Level der definierten Key-Tabellenfelder aggregiert. Quelldatenzeilen, die im Zielsystem schon vorhanden sind, werden beim Load aktualisiert. aggregate= false Die Quelldaten müssen für ein korrektes Laden bereits auf dem Level der definierten Key-Tabellenfelder aggregiert sein. Im Zielsystem sind zu den Key-Feldern der Quelldaten noch keine Werte vorhanden. Die Ladegeschwindigkeit ist bei aggregate= false deutlich schneller.

54 4.4.2 Dimension Aufbau eines ETL-Projektes -54- Der Load Dimension exportiert Daten in eine Dimension des Palo OLAP Server. Sollte die Dimension noch nicht vorhanden sein, dann wird sie während des Loads angelegt. Für den Load Dimension wird zunächst die Datenquelle, die Zielverbindung und der Name der Dimension ausgewählt. weitere Parameter: Elementtyp des Zieles Für das Laden von Elementen kann ausgewählt werden, ob das Element vom Typ numeric (default) oder text ist. Erzeuge Wurzelelement Es ist möglich, ein zusätzliches Topelement für die Dimension anzugeben, unter welches der Baum gehängt werden soll. Es gibt folgende Load Dimensions-Modi: add create delete : insert Elemente der Datenquelle (Dimensionselemente, Konsolidierungen und Werte für Attribute von Dimensionselementen) werden in der Dimension angelegt. Keine existierenden Elemente werden gelöscht. Die Dimension und referenzierende Würfel werden entfernt, die Dimension wird neu erstellt. Elemente der Datenquelle werden in der Dimension gelöscht, alle anderen Elemente bleiben bestehen. Entspricht add mit folgender Ausnahme: Doppelte Konsolidierungen werden entfernt und durch die neuen Konsolidierungen ersetzt. update Existierende Elemente, die nicht in der Datenquelle sind, werden gelöscht, neue Elemente werden erstellt. Das Resultat entspricht dem von create, aber Würfel, welche die Dimension beinhalten, werden nicht gelöscht. Der Load besteht aus drei aufeinanderfolgenden Schritten, die dann ausgeführt werden, wenn sie aktiviert wurden und die entsprechenden Daten in der Datenquelle vorhanden sind. Schritte: Elemente laden Dimensionselemente werden (flach) geladen Konsolidierungen laden Hierarchische Beziehungen zwischen den Dimensionselementen werden geladen Attribute laden Attributwerte der Elemente werden geladen

55 Aufbau eines ETL-Projektes -55- Übersicht Load-Modi: update (default) add create insert delete Cube leert und füllt neu summiert die Werte zu bereits vorhandenen Werten löscht und legt neu an überschreibt Zellen. Wenn eine Zelle im Load mehrfach angesprochen wird, gewinnt der letzte Eintrag schreibt eine Null in die angesprochenen Zellen Elemente Nichtvorhandene werden gelöscht, Zusätzliche werden angelegt fügt lediglich ggfs. Neue hinzu löscht Vorhandene und legt Neue an fügt lediglich ggfs. Neue hinzu löscht alle Elemente, die übergeben werden Konsolidierungen Alte K. werden gelöscht, die neuen K. werden angelegt. fügt lediglich ggfs. Neue hinzu Alte K. werden gelöscht, die neuen K. werden angelegt. fügt lediglich ggfs Neue hinzu. Für alle neuen Konsolidierungen werden alle übrigen bereits bestehenden Konsolidierungen gelöscht und nur diese angelegt löscht alle Konsolidierungen, die übergeben werden Attribute Nichtvorhandene werden gelöscht, Zusätzliche werden angelegt fügt lediglich ggfs Neue hinzu löscht Vorhandene und legt Neue an fügt lediglich ggfs Neue hinzu löscht alle Attributwerte, die übergeben werden File Mit dem Load File werden Daten der Datenquelle im csv-format in eine Datei (Verbindungstyp File) geladen. Load-Modi: add create Daten werden zu einem bestehendem File hinzugefügt File wird neu erstellt weitere Parameter: Hierarchie Format Falls die Datenquelle ein Baum ist, muss das Hierarchie Format angegeben werden. Startzeile Erste Zeile die exportiert wird (beginnend mit 1) Endzeile Letzte Zeile die exportiert wird

56 Aufbau eines ETL-Projektes Relational Mit dem Load Relational werden Daten in ein Relationales Datenbanksystem geschrieben. Parameter: Datenquelle Hinweis: Falls die Datenquelle ein Baum ist, muss zusätzlich das Hierarchie Format angegeben werden. Zielverbindung Connection zur relationalen Datenbank. Momentan unterstütze Systeme:- Apache Derby,- My SQL, - MS SQL Server, Oracle. Tabellenname in der relationalen Datenbank Hinweis: Existiert die Datenbanktabelle noch nicht im Zielsystem, so wird sie automatisch während des Loads angelegt. Schema in der Datenbank Hinweis: Nicht alle relationale Datenbanksysteme unterstützen Schemas (z.b. My SQL). Aggregation Dieser Parameter beschreibt, ob die Quell- und bestehende Daten im Zielsystem während des Loads noch aggregiert werden müssen. aggregate= true Die Quelldaten werden während des Loads auf dem Level der definierten Key-Tabellenfelder aggregiert. Quelldatenzeilen, die im Zielsystem schon vorhanden sind, werden beim Load aktualisiert. aggregate= false Die Quelldaten müssen für ein korrektes Laden bereits auf dem Level der definierten Key-Tabellenfelder aggregiert sein. Im Zielsystem sind zu den Key-Feldern der Quelldaten noch keine Werte vorhanden. Startzeile Erste Zeile die exportiert wird (beginnend mit 1) Endzeile Letzte Zeile die exportiert wird Die Ladegeschwindigkeit ist bei aggregate= false deutlich schneller. Es gibt folgende Load Relational-Modi: add create delete : insert CREATE der Datenbanktabelle, falls sie noch nicht vorhanden ist. Falls aggregate= false : Wie Modus insert Falls aggregate= true : Wie der Modus insert, mit folgendem Unterschied: Beim UPDATE werden bestehende Nicht-Schlüsselfelder addiert (falls Typ= Numerisch") oder überschrieben (fallstyp= Text ). DROP UND CREATE der Datenbanktabelle falls noch nicht vorhanden. Relationales DELETE der Datenbanktabelle. INSERT der Quelldaten. Die Zeilen, die in den Quelldaten vorhanden sind, werden in der Zieltabelle gelöscht. CREATE der Datenbanktabelle falls sie noch nicht vorhanden ist. Falls aggregate= false : INSERT der Quelldaten. Voraussetzung ist, dass im Zielsystem zu diesen Key-Feldern noch keine Werte vorhanden sind. Falls aggregate= true : UPDATE der Quelldatenzeilen, die im Zielsystem schon vorhanden sind, INSERT der Quelldatenzeilen, die noch nicht vorhanden sind. Beim Update werden bestehende Nicht-Schlüsselfelder überschrieben update CREATE der Datenbanktabelle falls noch nicht vorhanden. Relationales DELETE der Datenbanktabelle. INSERT der Quelldaten Bemerkung: CREATE, INSERT etc. beziehen sich hier auf die entsprechenden Anweisungen der Relationalen Datenbanken und nicht auf die Load-Modi. Diese wurden im Hinblick auf größtmögliche Analogie zum Load Cube gewählt.

57 Aufbau eines ETL-Projektes -57- Tabellenfelder: Alle Spalten der Datenbanktabelle müssen mit einer Referenz zu einem Feld der Datenquelle angegeben werden Es gibt folgende Typen: key Schlüsselfeld der Datenbanktabelle numeric Nicht-Schlüsselfeld der Datenbanktabelle: Werte werden. Beim UPDATE wird zu bestehenden Werten addiert. text Nicht-Schlüsselfeld der Datenbanktabelle: Werte werden. Beim UPDATE werden bestehende Werten überschrieben. Hinweis: Um die Datentypen der Spalten und weitere Einstellungen der Datenbanktabelle festzulegen muss die Tabelle zuvor im Datenbanksystem direkt angelegt werden Rule Mit diesem Load können Enterprise Rules in eine Palo OLAP Server Datenbank geschrieben werden. Parameter: Datenquelle Die Datenquelle muss aus den folgenden 4 Spalten bestehen: Spalte 1: Eindeutiger Name der Rule Spalte 2: Kommentar (optional) Spalte 3: Definition der Regel Spalte 4: Kennzeichnung mit true (default) oder false für die aktive Regel. Zielverbindung Verbindung zu Palo OLAP Datenbank Würfelname des Zieles Load-Modus Update Alle bestehende Rules werden im Zielwürfel gelöscht und neue Rules werden dorthin geschrieben Delete Alle Rules des Extraktes werden anhand des Namens der Rule im Zielwürfel gelöscht. Diese Struktur ist analog zum Aufbau des Extrakts Rule (siehe dort). Rules, die mit Hilfe von Extracts aus einer Palo Datenbank gelesen, oder manuell erstellt werden, können also direkt durch Referenzierung der Datenquelle geschrieben werden. Es ist auch möglich, mit beliebigen Extracts und Transforms eine Datenquelle aufzubauen, die dieser Struktur für Rules entspricht.

58 Aufbau eines ETL-Projektes Jobs Das Ausführen eines ETL Prozesses erfolgt durch einen Job. Dies ist der letzte Schritt während des ETL Prozesses. Ein Job ist im Grunde ein Zusammenschluss von mehreren Loads, welche nacheinander ausgeführt werden. Ein Job kann auch andere Jobs beinhalten und diese zusammenfassen. Um einen neuen Job zu erstellen, klicken Sie auf Jobs im ETL Projekt Explorer. Es öffnet sich eine Übersicht um Jobs zu verwalten. Hier haben Sie folgende Möglichkeiten: Aktualisieren Ausführen Zeige Projektübersicht Hinzufügen Dublizieren Bearbeiten Löschen Nachdem ein neuer Job angelegt wurde, können diesem nun Jobs und Loads zugeordnet werden. Wie bereits beschrieben können mehrere Loads zu einem Job zusammengefasst werden. Dies kann z.b. dazu verwendet werden, um die Dimensionen in einem Job aufzubauen und den Würfel mit Daten in einem zweiten Job zu erstellen.

59 Aufbau eines ETL-Projektes -59- Um einen Job zu starten markieren Sie den Job in der Übersicht und klicken Sie auf Ausführen. Im Ergebnis kann kontrolliert werden, ob der Job richtig durchgeführt wurde. Während der Job ausgeführt wird, hat er das Ergebnis running. Falls bereits ein anderer Job auf dem Server ausgeführt wird, steht er zunächst auf queued. Sobald alle bereits gestarteten Jobs beendet sind, bekommt er den Status running. Durch einen Doppelklick auf den Job in der Projektübersicht kann eine genaue log-datei eingesehen werden. Diese ist sehr hilfreich um mögliche Fehler im ETL Prozess zu identifizieren. 4.6 Variablen Mit Variablen kann die Jobausführung parametrisiert werden. Ein typischer Anwendungsfall ist Folgender: Sie möchten Daten für bestimmte Jahre unabhängig voneinander importieren, z. B. alle Daten für das Jahr 2008 und dann monatlich alle Daten für das Jahr Ohne das Variablen-Konzept müssten Sie jeweils Extracts, Transforms, Loads und Jobs separat für jedes Jahr erstellen oder Sie müssten diese jedes Mal manuell bearbeiten. Mit dem Variablen-Konzept ist nur ein Extract, welcher das Jahr als Variable erhält, notwendig. Um den ETL-Prozess für ein bestimmtes Jahr auszuführen wird die Variable für den Job geändert oder es wird ein separater Job definiert. Alle Variablen werden für das Projekt mit einem Namen und einem Standardwert global festgelegt. Während der Jobausführung werden die Variablen durch die festgelegten Variablen ersetzt. Bei nicht festgelegten Variablen wird der Standardwert der Variable verwendet.

60 Aufbau eines ETL-Projektes -60- Variablen können während der Modellierung verwendet werden, z. B. in einem SQL-Statement eines relationalen Extracts oder in einem Filter eines Cube Extracts Variablen definieren Um eine neue Variable zu definieren, klicken Sie auf Variablen im ETL Projekt Explorer. Anschließend sehen Sie eine Tabelle in der Sie den Namen und den Default-Wert für die Variable anlegen können. Die Variable, die hier definiert wird, ist eine globale Variable Variablen setzen Wie bereits beschrieben kann eine Variable an verschiedensten Stellen im ETL Prozess eingesetzt werden. Dafür klicken Sie einfach auf Variable hinzufügen und wählen im folgenden Fenster die gewünschte Variable aus.

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