提取,转换和加载(ETL)工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问,有意义且可用。通常,公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时,首先意识到对ETL工具的需求。
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。ETL 是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具,并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程,因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
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。
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。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
DataBand(数据帮),快速采集清洗,数据分析,预测分析,人工智能赋能服务,是一站式的大数据平台。我们致力于通过提供智能应用程序、数据分析和咨询服务来提供最优解决方案
Kettle是一个Java编写的ETL工具,主作者是Matt Casters,2003年就开始了这个项目,最新稳定版为7.1。 2005年12月,Kettle从2.1版本开始进入了开源领域,一直到4.1版本遵守LGPL协议,从4.2版本开始遵守Apache Licence 2.0协议。 Kettle在2006年初加入了开源的BI公司Pentaho, 正式命名为:Pentaho Data Integeration,简称“PDI”。 自2017年9月20日起,Pentaho已经被合并于日立集团下的新公司: Hitachi Vantara。 总之,Kettle可以简化数据仓库的创建,更新和维护,使用Kettle可以构建一套开源的ETL解决方案。
在现代企业中,数据是至关重要的资产,确保数据在不同数据库间的实时同步变得尤为重要。Oracle数据库作为业界领先的数据库管理系统,提供了多种技术方案用于实现实时数据同步。本文将介绍几种常见的Oracle数据同步方案,包括使用GoldenGate、数据库触发器与自定义应用、第三方ETL工具以及LogMiner方式。
据 Gartner Group 称,数据集成、迁移和商业智能项目在至少 70% 的案例中第一次尝试就失败了。商业组织产生(和要求)比以往任何时候都多的数据,但是,失败率令人震惊。在当今的任何业务中,ETL 技术都是数据分析的基础。数据仓库、数据集市和其他重要的数据存储库都加载了从事务应用程序中提取并转换为在商业智能应用程序中进行分析的数据。
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
ETL这个概念也很久了,但是真正的进入大家的视野估计还是由于大数据。由于从15年至今,其实整个大数据领域都处于做数据仓库,然后简单生成报表这个层面,ETL(ETL - Extract, Transform, Load),这个概念就必不可少了。由于,经常有人在群里问浪尖:什么是ETL?ETL做了什么事情?也经常有招聘信息里面包含ETL,那么今天在这里我就简单给大家聊聊ETL。 数据仓库中的ETL概述 企业中是需要定期的加载数据仓库,以达到促进业务分析的目的。为此,需要提取来自一个或多个操系统的数据并将其复
数据总是巨大的,任何行业都必须存储这些“数据”,因为它带有巨大的信息,从而导致他们的战略规划。正如人们需要房子感到安全一样,数据也必须得到保障。这个数据主页在技术上称为数据仓库。
长期以来,IT团队一直依赖企业数据仓库作为其业务工作流程的中央数据基础设施。所有的东西都是通过这个仓库运行的,ETL是数据集成的可靠工具,从源应用程序和系统中提取数据,将其加载到目标仓库中,并将其转换为可访问的形式。
最后,该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代,“数据”这个词非常重要,因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理,为了满足这一目的,市场上有各种各样的ETL工具。
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行状态计算。 Flink设计为在所有常见的集群环境中运行,以内存速度和任何规模执行计算。
过去,TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制,使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
本文探讨了未来数据分析市场的发展趋势,包括数据可视化、数据挖掘、大数据、数据仓库、数据湖、机器学习、ETL、BI、数据隐私和合规等方面的技术进展和应用。作者认为,未来数据分析市场将更加注重数据隐私和合规性,同时,数据仓库和ETL技术也将变得更加成熟和灵活,而机器学习则将专注于特定场景的应用。
导 读 信息时代,能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿,而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司,都在不断囤积数据,因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。 仅仅囤积数据是不够的。你需要
信息时代,能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿,而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司,都在不断囤积数据,因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。
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。最近用kettle做数据处理比较多,所以也就介绍下这方面内容,这里先对比下几款主流的ETL工具。
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数据摄取是连接操作和分析世界的基本过程。对于将数据从原始操作环境中的多个来源传输到分析领域至关重要。
据预测,到2025年,边缘计算市场将以19.9%的复合年增长率增长。目前,许多公司正在企业边缘或家庭部署物联网,因此下一波关注度可能会落在如何从物联网中获取和处理具有商业价值的数据上。
对普通用户而言,评判一款浏览器是否优秀,最直观的体验就是速度,但随着新功能的迭代,不断的开始有用户反馈浏览器开始变慢,这时候就需要进行性能优化了。而在Windows上面做性能相关的工作,WPT是个必备的神器。WPT的全名是Windows Performance Toolkit,是Windows下用来进行性能分析的一套工具,它的功能非常强大,你可以使用它来监控CPU,内存,磁盘和网络等等的活动,从而来确定当前系统的性能瓶颈。 WPT由两个独立的工具组成: Windows Performance Record
对kafka来说,这是一个激动人心的时刻。kafka被成千上万个组织使用,包含了三分之一的世界500强公司。它是增长最快的开源项目之一,围绕它产生了一个巨大的生态系统。它是管理和处理流式数据的核心。那么kafka从何而来?我们为什么要建造它?它到底是什么? Kafka最初是我们在Linkedin开发的一个内部基础性系统。我们的初衷很简单:有很多数据库和系统能够存储数据,但是缺少对连续不断的流式数据的处理。在创建kafka之前,我们对各种现有的技术进行选择,从消息传递系统到日志聚合和ETL工具等,但是没有一个能很好的满足我们的需求。 我们最终决定从头开始。我们的想法是,与其像关系数据库、key-value数据库、搜索引擎、缓存数据库等专注保存大量的数据,我们将专注于数据的流式处理-建立一个数据系统-实际上是基于这个想法的数据架构。 这个想法被证明比我们预期的更加广泛适用。虽然kafka一开始只是在社交网络场景下支撑实时应用和数据流式处理,你现在可以看到它是每个行业的架构核心,大型的零售商正在重新围绕流式数据设计他们的基础业务、汽车制造企业正在收集和处理物联网汽车实时数据流、银行也正在重新考虑建立围绕kafka的基础业务处理和系统。 那么kafka究竟是怎么回事呢,它与你已经知道和使用的系统相比如何? 我们认为kafka是一个流式处理平台:允许对流式数据进行发布订阅、存储和处理,这正是apache kafka的设计初衷。这种数据的处理方式可能与你习惯的方式有点不同,但是对抽象应用程序的体系结构收到了难以置信的效果。kafka经常被拿来与现有的三个技术领域做比较:企业消息系统、大数据系统hadoop以及其数据集成和etl工具。这些比较虽然能说明一部分问题,但是存在着诸多的局限性。 Kafka像传统的消息队列一样,支持对消息的发布和订阅。在这方面类似于activeMQ、RabbitMQ、IBM的MQSeries以及其他的消息队列产品。但是即便有这些相似之处,kafka还是与传统的消息队列存在跟不上的区别,使得kafka完全是另外一种系统。kafka与传统的消息系统相比有三个最大的区别:首先,kafka是一个作为完全分布式系统的集群系统。即便在规模最大的公司也能将分布式扩展到所有的应用之上。而不是像传统的消息队列,需要运行几十个单独的消息broker,手动指定不同的应用。这使得你有了一个中心平台可以灵活应对公司内部的各种数据流。其次,kafka是一个真正的存储系统,可以持久化存储你想要的任何数据。这是一个巨大的优势,它实现了真正的传输保证,其数据复制了多个副本、支持持久化,并且可以随时保存。最后,流式处理的概念大大提高了数据处理的抽象水平,传统的消息队列中,消息队列只是分发消息。而kafka的流式处理能力让你用更少的代码就可以实现对数据的动态流式计算。这些差异让kafka自成体系,简单的只是认为kafka是另外一种消息队列是没有任何意义的。 另外一个关于kafka的观点,也是我们设计和开发kafka的初衷之一,我们可以把kafka看成一个实时版本的hadoop。hadoop允许周期性的存储和处理大规模的文件和数据,kafka让你可以对大规模持续的数据流进行存储和处理。在技术层面上,二者肯定存在相似之处。许多人将新兴的流式处理当作是hadoop批处理的超集。这种比较忽略了数据的连续性,低延迟的处理与自然的批处理的存储很大的不同。而hadoop的大数据分析能力,通常应用在数仓之上,不具有实时性,而kafka的低延迟特性,则让实时数据处理分析直接应用到业务的核心应用成为了可能。这使得当业务在进行的时候,可以有能力对业务的各种情况进行反应,当业务的各种情况出现时,就可以构建直接支持操作的服务,对业务进行反馈或者反馈客户体验等等。 与kafka进行比较的最后一个领域是ETL或者数据抽取工具。毕竟,这些工具移动数据,而kafka也可以移动数据。这是有一定到理的,但是我认为,核心区别在于kafka反转了这个问题,kafka是一个面向数据实时处理的平台,而不是从一个系统抽取数据插入另外一个系统的工具。这意味着kafka不仅可以连接现成的应用程序和系统,还可以支持自定义应用程序来触发这些相同的数据流。我们认为围绕事件流的架构设计是非常重要的。在某些方面,这些流动的数据流是现代数据是公司最核心的内容,与你在财报上看到的现金流同等重要。 结合这三个领域的能力,在所有的用例中将所有的数据流聚集到一起,这就是为什么流平台如此引人入胜的原因。
oozie job -D inpath=/weblog/input -D outpath=/weblog/outpre-config weblog/job.properties -run
因为他们是新装的系统,给他们装的是Win7 32bit的系统,其它什么都没安装,根据网上的说明,估计是两个问题。
环境变量(environment variables)一般是指在操作系统中用来指定操作系统运行环境的一些参数,如:临时文件夹位置和系统文件夹位置等。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据仓库工具无法处理完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
Windows7平台上有一个强大的SxsTrace工具,可以跟踪调试应用程序运行时需要的动态库的版本和路径。 SxsTrace使用的方法: 1、首先必须以Administrator用户身份登录,打开cmd命令行; 2、也可以以其它用户登录,然后打开cmd命令行,执行:runas /user:administrator cmd,输入Administrator用户密码后,系统打开一个以Administrator用户登录的cmd命令行; 3、在Administrator用户登录的命令行下执行命令:cd
转自java知音 概述:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实
图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据,而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系(边)来体现,也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。 图将实体表现为节点,实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景,从宇宙火箭的建造到道路系统,从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历,甚至更多其他的场景。 图形数据库是NoSQL数据库的一种类型,它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子,就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好,其查询复杂、缓慢、超出预期,而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。 目前主流的图数据库有:Neo4j,FlockDB,GraphDB,InfiniteGraph,Titan,JanusGraph,Pregel等。下面说一下JanusGraph 官网上:
诸如此类的需求若采用硬编码实现,则迭代成本相当高,每次改动都需要进行开发、测试、部署。同时业务规则的频繁变更会导致代码的开发和维护成本大大提高。
用户会经常抱怨自从安装自己的应用后,电脑开机变慢,到底是系统的原因还是应用的原因,为了了解这里的问题,探秘了下windows的开机过程和测试方法。 一、开机过程是怎样的 查看MSDN,微软将开机过程分为四个阶段: 1BIOS初始化阶段 按上电源后,BIOS先进行硬件自检(POST),当检测到合法的操作系统分区,则完成硬件自检。读取MBR(主引导记录 Master boot record),启动Bootmgr.exe(Windows Bootmgr),并调用WinLoad.exe(Windows op
这些节点是安装了VDSM和libvirt的Linux发行版,以及一些额外的软件包,可以轻松实现网络和其他系统服务的虚拟化。迄今为止支持的Linux发行版是Fedora 17或oVirt-node,它基本上是一个简化的发行版,其中只包含足够的组件以允许虚拟化。
在过去的几周中,我进行了四个现场的NiFi演示会议,在不同地理区域有1000名与会者,向他们展示了如何使用NiFi连接器和处理器连接到各种系统。我要感谢大家参与和出席这些活动!如今,当在家中远程工作成为一种规范时,我们都需要交互式的演示会议和实时问答。如果您还没有看过我的现场演示会议,可以在这里观看,视频还没有过期。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。
原文地址:https://dzone.com/articles/big-data-architecture-best
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中,较为详细地讲解了如何利用Hadoop(Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop,CDH)生态圈组件构建传统数据仓库。例如,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统,使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶,书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的,其中有些SQL语句逻辑复杂,可读性也不是很好。
问题导读 1.kafka sql与数据库sql有哪些区别? 2.KSQL有什么作用? 3.KSQL流和表分别什么情况下使用?
大数据文摘作品 作者:Peter Gleeson 编译:白丁,吴双,ether,魏子敏 如果让你选择一种语言,你觉得Python和中文,哪个对于未来更重要? 最近,一直以高素质实习生项目闻名的高盛集团发布了一份《2017高盛调查报告》,针对全球2500名在高盛的夏季实习生调查, 当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时,在被调查的全球2500名80、90后优秀年轻人中,72%选了Python。 Python所代表的数据科学分析能力和编程能力正成为年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备技能。而除了Pytho
首先hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS。 HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。 HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce
改造总是要付出很多代价的,肯定会跌很多坑,这是必然的... 性能问题也总会呈现先下降后再上升的一个历程(调试、磨合、找到针对性、适应性解决方案)。
实现数据仓库和OLAP(联机分析处理)操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作,并提供一些示例代码和最佳实践。
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据,以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能,可以经济高效地处理任意规模的流数据,同时具有很高的灵活性,让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis,您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据,也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis,您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应,无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica(美国) 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取,增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式,提供数据更新的时间点或周期工作流调度,可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发,从逻辑设计上,满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据,它可以按任意速度在企业内交付数据,具有高性能、高可扩展
完整的错误是这样的 无法加载 DLL“xxx.dll”: 应用程序无法启动,因为应用程序的并行配置不正确。有关详细信息,请参阅应用程序事件日志,或使用命令行 sxstrace.exe 工具。 (异常来自 HRESULT:0x800736B1)
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