本篇参考：https://resources.docs.salesforce.com/sfdc/pdf/integration_patterns_and_practices.pdf
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。
Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台，用于简化增量数据处理和数据管道开发，该平台可以有效地管理业务需求，例如数据生命周期，并提高数据质量。Hudi的一些常见用例是记录级的插入、更新和删除、简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发。
ETL 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
模拟一个使用场景，业务系统A表中的数据要同步到数据仓库B表中（最简单的样例是A表与B表结构完全一样），
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中，我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战，以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
以上共计累积了8种ETL算法，其中主要分成4大类，增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法，但现实中基于业务及性能考虑，往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。
ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程
大部分数据库都提供CDC 的功能, change data capture, DB的同学可能要问,为什么要这个功能, ORACLE 有DG 数据复制, SQL SERVER 有replication , MYSQL 有 binlog 复制, PG 逻辑,物理复制都有,CDC是不是多余的.
为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理，今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（loading）)实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中，增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一，做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂，采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求。今天我们只重点对各种方法进行对比分析，从而总结各种机制的使用条件和优劣性，为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。
在这篇博文中，我们介绍了 Spark-Lineage，这是一种内部产品，用于跟踪和可视化 Yelp 的数据是如何在我们的服务之间处理、存储和传输的。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。
数据访问限制、保留和静态加密是基本的安全控制。 本博客介绍了uber如何构建和利用开源 Apache Parquet™ 的细粒度加密功能以统一的方式支持所有 3 个控件。 特别是，我们将重点关注以安全、可靠和高效的方式设计和应用加密的技术挑战。 本文还将分享uber在生产和大规模管理系统的推荐实践方面的经验。
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
开源ETL工具(Kettle) V5.1.0 免费Spoon版 http://www.cr173.com/soft/30051.html ETL工具大全，你了解多少 http://bbs.csdn.net/topics/390349305 Kettle_抽取数据举例 http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/42264543
在深入到 Power Query 数据转换的广阔世界之前，最好先确保为将来的成功做好准备。从实际来说，往往一开始的项目或案例都很小，但随着时间的推移，最终会变得越来越复杂。本章描述的方法将有助于确保随着问题的规模变大和复杂性增加，也可以应对。
在大型数据库架构中，PSE主要用于数据的采集和处理，授权点数最多可达无限点；PME功能的强大之处在于数据的分析功能，软件具有灵活的交互性和可拓展性。通过视窗、表格、趋势、报警、报告等方式追溯能源消耗，减少不必要的能源浪费，展现节能成果等。目前相关功能使用最多是用PSE作为SCADA进行数据的采集功能，PME作为能源管理系统，进行能效的分析。通过在PSE里批量建立数据库，然后使用PME的ETL功能共享数据库，最后在PME的展示控件里进行分析。通过此种方式可以快速建立数据库，而且还避免了重复建立数据库的工作。
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。
在计算机使用过程中，常有人会问：为什么我的CPU利用率接近100%？为什么可用内存不断减少？
随着 Lakehouse 的日益普及，人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚：Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
如果您是CDH或HDP用户，则除了从CDH和HDP版本转移到CDP的功能之外，还可以查看CDP私有云基础版中可用的新功能。
作为所有流式数据集成解决方案的起点，需要实时持续收集数据。 这被称为“流优先”方法，如果没有此初始步骤，流式数据集成和流分析解决方案都无法执行。实现此方法的方式因数据源不同而不同，但都具有一些共同的要求：
数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设，亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。 首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算，需要将数据从孤立的数据源中采集出来，汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。 数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也存在大量的开源的解决方案。 在数据集成技术选型中，我们需要考虑的因素有哪些？主流开源方案中各自的优缺点有哪些？目前备受瞩目和推崇 Flink CDC ETL 是否能作为线上主力同步工具之一，它的优势有哪些？原理是什么？本文主要围绕以上几个疑问，进行论述。
首先，简单介绍下，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，属于大数据测试的核心内容。
概述 在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI？ BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数
概述 在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI？ BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库
Berserker是B站一站式数据开发及治理平台，基于常用大数据生态组件构建，满足公司内数据查询、数据分析、日常报表、数据集成、数据开发、实时计算和数据治理等各种业务场景。在B站，我们一般将Berserker简写为BSK。
作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师 数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设，亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算，需要将数据从孤立的数据源中采集出来，汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也
本文的目的是为读者提供全面了解Apache Hudi的知识。具体而言，读者可以了解到Apache Hudi是什么、它的架构如何工作、常见的使用案例以及与之配合工作的最佳实践。此外，读者还将获得有关如何设置和配置Apache Hudi，以及优化其性能的技巧的见解。通过阅读本文，读者应该对Apache Hudi有扎实的理解，并了解如何在其数据处理流程中利用它的优势。
1970 年代的许多计算概念已经过时，但ETL (Extract-Transform-Load)及其最近的 anagram shuffle ELT并非如此，它在目的地与飞行中操纵数据。ETL 和 ELT 传统上是计划的批处理操作，但随着对始终在线、始终最新的数据服务的需求成为常态，在数据流上操作的实时 ELT 是许多组织的目标——如果不是现实的话。
导读：今天主要和大家交流的是网易在数据湖Iceberg的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发，介绍对数据湖Iceberg的探索以及实践之路。
核心技术架构挑战： 1、对现有数据库管理技术的挑战。 2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。 4、网络架构、数据中心、运维的挑战：随着每天创建的数据量爆炸性的增长，就数据保存来说，
抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。 核心技术 架构挑战： 1. 对现有数据库管理技术的挑战。 2. 经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3. 实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区
Kettle 是 PDI 以前的名称，PDI 的全称是Pentaho Data Integeration，Kettle 本意是水壶的意思，表达了数据流的含义。Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。作为Pentaho的一个重要组成部分，现在在国内项目应用上逐渐增多。
数据抽取是指从源数据源系统抽取需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。总体而言，数据抽取的常见方法有两大类，一是基于查询式的，一是基于日志的。
性能调优在整个工程中是非常重要的，也是非常有必要的。但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分两个方面：一方面是硬件调优，一方面是软件调优。本章主要是介绍Kettle的性能优化及效率提升。
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