数据抽取

数据抽取是一个涉及从源数据源系统提取所需数据的过程，这些数据源通常是关系数据库123。数据抽取是实现实时数据分析的第一步，它需要从不同的数据源中提取数据，包括数据库、数据仓库、日志文件等4。数据抽取的目的是将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据9。

数据抽取的方式主要分为两大类：基于查询式的和基于日志的23。基于查询式的数据抽取以从来源库来源表查询数据为主，具体方法包括触发器方式、增量字段方式、时间戳方式等3。例如，全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动地从数据库中抽取出来，并转换成自己的ETL工具可以识别的格式6。

常见的数据抽取模式有四种：全量覆盖抽取、全量追加、增量和增量滚动5。全量覆盖抽取是指在每次抽取时，目标库中的数据会被源头库中的数据完全覆盖。例如，如果第一天源头库有100条数据，第二天源头库新增10条，那么第一天抽取目标库100条，第二天抽取会删除昨天的目标库数据，然后重新抽取源头库的110条数据5。

在数据抽取过程中，还涉及到数据的预处理、分而治之、过滤噪声等步骤8。例如，预处理包括文本规范化处理，如删除不可见字符、规范化名称表述等，使不同来源的数据趋于一致8。

此外，Sqoop是一个用于在Hadoop与传统数据库间进行数据传递的工具，可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中10。GitHub上也有项目整理了使用Python实现的11种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果，适合机器学习初学者和数据挖掘爱好者7。