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。
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。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
1、输出是转换里面的第二个分类。输出属于ETL的L，L就是Load加载。微软的Excel目前有两种后缀名的文件分别为：xls和xlsx。xls:2007年之前。xlsx:2007年之后。
当前实时数据同步的应用场景较多，实现方式主要有两种，一是数据库厂家本身提供了实时数据捕获工具，如 Oracle 的 OGG 等；另外一种是实时解析数据库的事务日志，获取到实时变化的数据后进行同步，如 Flink CDC 等。
在高并发的场景下，缓存往往成为缓解数据库I/O压力最完美的选择；将并发高峰期请求频繁的数据放入缓存，请求派发时优先操作（读取或者修改）缓存中的数据，然后在异步同步到数据库中。这种处理方式在理想情况下是很完美的，它使得数据库I/O不再试并发瓶颈，指数扩张了整个系统的吞吐量。倒是现实却也存在很多问题：
直接从一个新概念的认知过程说下 elasticsearch data stream。
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
花了3篇文章聊InnoDB自增ID的机制，《批量删除数据，常见的大坑！》中的作业题，仍然90%的人答错，有点出乎意料。
在上周的文章中《登陆 Azure、发布新版本……Zilliz 昨夜今晨发生了什么？》，我们已经透露过 Milvus（Zilliz Cloud）为提高数据流处理效率， 先后支持了 Upsert、 Kafka Connector、Airbyte，而这些功能的作用都是简化数据处理和集成流程，为开发人员提供更高效的工具来管理复杂的数据，今天我们将向大家一一介绍。
Jellyfish 项目成功地降低了 Uber 的运营费用，并且未来可以节省更多的存储资源。这里介绍的分层概念可以通过多种方式进行扩展，进一步提高效率并降低成本。
MapReduce作业是独立于其他作业，输入与输出目录通过分布式存储系统串联。MapReduce作业的存在相互的依赖关系，前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录，工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业。
在前面的源码分析中对 TiFlash 的计算层和存储层都进行了深入的分析，其中 TiFlash DeltaTree 存储引擎设计及实现分析 (Part 1) TiFlash DeltaTree 存储引擎设计及实现分析 (Part 2) 对 TiFlash 存储层的读写流程进行了完整的梳理，如果读者没有阅读过这两篇文章，建议阅读后再继续本文的阅读。
使用普通用户登陆 MySQL 服务器，你可能需要特定的权限来创建或者删除 MySQL 数据库，所以我们这边使用 root 用户登录，root 用户拥有最高权限。
1016错误：文件无法打开，使用后台修复或者使用phpmyadmin进行修复。 1044错误：数据库用户权限不足，请联系空间商解决 1045错误：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。 1054错误：程序文件跟数据库有冲突，请使用正确的程序文件上传上去覆盖。 1146错误：数据表缺失,请恢复备份数据. 2002错误：服务器端口不对，请咨询空间商正确的端口。 2003错误：mysql服务没有启动，请启动该服务 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据
1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据库已存在，创建数据库失败<=================可以忽略 1008：数据库不存在，删除数据库失败<=================可以忽略 1009：不能删除数据库文件导致删除数据库失败 1010：不能删除数据目录导致删除数据库失败 1011：删除数据库文件失败 1012：不能读取系统表中的记录 1020：记录已被其他用户修改 1021：硬盘剩余空间不足，请加大硬盘可用空间 1022：关键字重复，更改记录失败 1023：关闭时发生错
行数据批量delete时，InnoDB如何处理自增ID的？ 这里有一个潜在的大坑。 整个实验步骤如上图： 第一步：建表，设定自增列； 第二步：指定id=1插入，锚定第一行是id是1； 第三步：不指定id，依赖自增机制，插入3行； 画外音：此时id应该变为2，3，4了？ 第四步：delete删除所有记录； 画外音：坑就容易出在这里。 第五步：指定id=0插入； 第六步：指定id=1插入； 第七步：不指定id，依赖自增机制，插入1行； 请问，此时表中的三行记录，id分别是多少？ 是否符合大家的预期？ 今天花
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
MySQL、Mariadb、PostgreSQL删除表数据、清空表命令 都可用以上三种命令。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135615.html原文链接：https://javaforall.cn
我们开发中经常用到 Redis 作为缓存，将高频数据放在 Redis 中能够提高业务性能，降低 MySQL 等关系型数据库压力，甚至一些系统使用 Redis 进行数据持久化，Redis 松散的文档结构非常适合业务系统开发，在精确查询，数据统计业务有着很大的优势。
华商报消息，今年3月起，西安市莲湖区一家医院的网络系统持续出现故障，导医台、诊室、药房和病历系统等网络设备无法正常联网，医院诊疗秩序受到破坏。 据医院负责人介绍，有时候是打印机连不上网，药也开不出来，有时候是CT机无法使用，还有B超机用不成……从3月中旬到5月中旬，这样的情况陆陆续续出现，直到医院的诊疗系统全面瘫痪。 经医院网络工程师初步排查，医院网络系统重要文件疑似被人为更改，连病人的病历也被删除，诊疗系统全面瘫痪。 5月15日，医院负责人向公安莲湖分局报警。 公安莲湖分局网络安全保卫大队接到报警后，迅
程序说明：有N个学生，每个学生的数据包含学号(不重复)、姓名、三门课的成绩及平均成绩，试设计一学生成绩管理系统，使之能提供以下功能：
灵活性：解释器更灵活，因为解释器架构风格是独立的一套规则，通过解释器解析，可以做到多个对象都面对这一个解释器。
说明：删除内容、释放空间但不删除定义，也就是数据表的结构还在。与drop不同的是,它只是清空表数据而已,它比较温柔。
mysql有好几种删除和清空数据表的命令，但每个命令的用法具体来说不一样，下面具体说说truncate、drop和del三个命令：
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
Kettle作为用户规模最多的开源ETL工具，强大简洁的功能深受广大ETL从业者的欢迎。但kettle本身的调度监控功能却非常弱。Pentaho官方都建议采用crontab(Unix平台)和计划任务(Windows平台)来完成调度功能。所以大家在实施kettle作业调度功能的时候，通常采用以下几种方式：使用spoon程序来启动Job，使用crontab或计划任务，自主开发java程序来调用kettle的类库。
当业务对数据库进行了误操作，导致了数据的丢失或其他问题的发生。此时，虽然可以通过备份恢复或数据闪回等方式能够对数据库进行恢复，但是该过程可能会导致业务出现较长时间的中断，最终影响业务系统的稳定性。
题目地址：https://www.mozhe.cn/bug/detail/NDU3RnFGTitFdUlaOXNlNFp6QzUydz09bW96aGUmozhe
Source的作用就是从外部获取数据，可以从不同的来源、不同平台获取数据，加载到CDP里面。
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似于Google，百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务，所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量，像Google有Anlytics，百度有百度统计，那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用程序和网站中。它以其稳定性、高性能和可扩展性而闻名，成为许多开发者和企业首选的数据库解决方案。本文将介绍MySQL数据库的基础知识，并探讨其在实际应用中的应用场景。
作者 | Steven Chuang、Qinyu Yue、Aravind Rao、Srihari Duddukuru
在创建或改进数据治理程序时，数据建模过程发挥着越来越重要的作用。数据治理变得极其复杂，数据建模的使用促进了理解。复杂性增加的一个基本原因是出于研究目的对数据分析的广泛使用。另一个原因是遵守为互联网业务制定的法律法规。
https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
invalidate metadata全量刷新，性能消耗较⼤，主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
一、ES-head web UI界面 ES-head web UI界面介绍 http://ES-head_ip:9100 📷 概览：显示ES集群及节点状态 索引：索引管理 数据浏览：查看某个索引中的数据 基本查询：查询索引中的所有数据 复合查询：数据管理[上传数据、查看数据、删除数据 doc] 索引管理 创建索引 管理索引 删除索引 a、创建索引 📷 选择索引标签–新建索引 📷 索引名称:根据业务起名字 分片数：创建多少个shard分片 副本数：需要多少个ES集群节点存储 b、查看索引 📷 可以看到新创建的
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