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基于元数据驱动的ETL

ETL的定义 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一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 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。...数据不符合分析的要求，所以要准备数据，这个过程就叫ETL。 基于元数据驱动的价值 可以统一数据资产，获取企业数据全局视图。一个好的元数据管理工具，对企业全系统的数据在哪里，都有哪些数据，有一个全局观。...简化etl过程，通过元数据可以构建自动工具，自动基于元数据通过简单的UI操作就可以实现etl过程。简化etl代码编写过程并且etl过程也可以大量的复用。 基于元数据驱动的难点 元数据管理难。...另外，元数据不仅是etl的基础，也是数据质量/数据治理的基础。

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基于Flink的高可靠实时ETL系统

今年的第六届GIAC大会上，在大数据架构专题，腾讯数据平台部实时计算负责人施晓罡发表了《基于Flink的高可靠实时ETL系统》的主题演讲。以下为嘉宾演讲实录： ?...而在Oceanus之上，腾讯大数据还对ETL，监控告警和在线学习等常见的实时计算任务提供了场景化的支持。...而对ETL场景，Oceanus也提供了Oceanus-ETL产品来帮助用户将应用和产品中采集的数据实时地导入到数据仓库中。...实时数据接入平台Oceanus-ETL 腾讯大数据早在2012年起就开始了进行数据接入的工作，并基于Storm构建了第一代的腾讯数据银行(TDBank)，成为了腾讯大数据平台的第一线，提供了文件、消息和数据库等多种接入方式...基于Flink实现端到端Exactly Once传输 Flink通过检查点(Checkpoint)机制来进行任务状态的备份和恢复。

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java etl 简单实例_东方通ETL开发实例

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 东方通ETL开发实例 下面通过一个简单的“Oracle CDC增量抽取”实例，带大家感受一下TIETL的 开发思路和强大的数据处理能力。...功能需求： 同一数据库(localhost_etl)下,现有cdc_source和cdc_target两张表如下: 表cdc_source 表cdc_target 现表cdc_source的增量(增、删...、改)需同步到cdc_target中 TIETL环境下开发思路： 类似于java OO开发，需要什么功能？...—>是，则载入并使用，否则创造后使用 这里把OO中“类”替换为“组件(具有某种特定功能的部件)”即可，另外本实例要实现的功能，现有的组件完全可以满足，所以 不存在需创造的情况(TIETL支持自定义组件开发...订阅字段及需要同步的字段，匹配字段一般选用主键(唯一标识)，用于源和目的表记录的匹配。

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基于Apache NiFi 实现ETL过程中的数据转换

0 前言 Apache NiFi 是广泛使用的数据流管理工具，也可以实现ETL功能....本次将讨论如何在NiFi实现ETL过程中实现转换功能，此处以列名转换为例. 1 应用场景 列名转换是ETL过程中常常遇到的场景。...例如来源表user的主键id,要求写入目标表user的uid字段内,那么就需要列名转换. 2 方案选型 既然限定在 NiFi 框架内,那么只涉及实现方案选型. 2.1 基于执行自定义SELECT SQL...2.2 基于QueryRecord 处理器 场景 适用于使用 NiFi 组件生成SQL的场景 优势 通用性好 语法规范 实现 QueryRecord 的 SQL 形如 select id as uid...from FLOWFILE 2.3 基于ExecuteGroovyScript 等可以执行脚本语言的处理器 场景 适用于要实现复杂转换，且性能要求不高的场景 实现 实现方式因人而异，原理就是在

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基于XML描述的可编程函数式ETL实现

引言： 传统 ETL 主要以 SQL 为主要技术手段，把数据经抽取、清洗转换之后加载到数据仓库。但是在如今移动互联网大力发展的场景下，产生大量碎片化和不规则的数据。...数据原始文件通过文件导入到基础库，再通过大数据 HQL等技术手段提取出二级库，这中间的数据导入和 SQL ETL 的提取的过程，大量消耗 IO 性能和计算资源，在很多场景下已经是数据处理的瓶颈所在。...普元在实施公安项目过程中开发了一种基于 XML 描述的可编程的函数 ETL 转换方法。主要用于大数据文件处理领域，能从原始数据文件直接、快速加载到专题库的技术手段。...在处理时可添加自行开发的 JAVA UDF 函数，函数实参支持变量、常量、表达式、函数和运算符重载。同时函数支持多层嵌套，即内部函数的返回值最为外部函数的实参。...该方案实现了 XML 内函数体的语法解析并在运行过程中直接编译为 Java 字节码的技术。

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基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL（三）

第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器，按时间和数据触发工作流执行。...它可以基于时间（如每小时执行一次）或数据可用性（如等待输入数据完成后再执行）连续运行工作流。第三版Oozie是一个基于Bundle引擎的服务器。它提供更高级别的抽象，批量处理一系列协调器应用。...Oozie是一种Java Web应用程序，它运行在Java servlet容器——即Tomcat——中，并使用数据库来存储以下内容： 工作流定义 当前运行的工作流实例，包括实例的状态和变量...一些工作流是根据需要触发的，但是大多数情况下，我们有必要基于一定的时间段和（或）数据可用性和（或）外部事件来运行它们。...-5.1.38/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar /tmp/ hdfs dfs -put /root/regular_etl.sql /tmp/ （7）建立作业属性文件

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基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL（二）

在这种模式下，Hive驱动程序、元数据存储和Derby全部运行在同一个Java虚拟机中（JVM）。 这种配置适合于学习的目的，它只支持单一Hive会话，所以不能用于多用户的生产环境。...任何与JDBC兼容的应用，都可以通过绑定的的JDBC驱动访问Hive。与ODBC兼容的客户端，如Linux下典型的unixODBC和isql应用程序，可以从远程Linux客户端访问Hive。...如果在客户端安装了相应的ODBC驱动，甚至可以从微软的Excel访问Hive。通过Thrift还可以用Java以外的程序语言（如PHP或Python）访问Hive。.../init_etl.sh 使用下面的查询验证初始装载的正确性。...sales_order_fact CDC（每天）、拉取 n/a n/a n/a date_dim n/a 预装载 本示例中order_dim维度表和sales_order_fact使用基于时间戳的

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hive etl 通过 ETL engine 读取 Hive 中的数据

Hive是在Hadoop分布式文件系统上运行的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。 数据以表格的形式存储(与关系型数据库十分相似)。数据操作可以使用名为HiveQL的SQL接口来执行。...Hive是运行在Hadoop上的SQL接口。此外，它还降低了使用MapReduce框架编程的复杂性。 Hive帮助企业在HDFS上执行大规模数据分析，使其成为一个水平可伸缩的数据库。...如何将Hive中的分析数据导到业务系统中？...etl-engine支持对Hive的读取，并输出到以下目标数据源： 消息中间件（Kafka | RocketMQ）; 关系型数据库（ Oracle | MySQL | PostgreSQL | Sqlite.../etl-engine) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA

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基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL（一）

Sqoop1是用Java开发的，完全客户端驱动，严重依赖于JDBC，可以使用简单的命令行命令导入导出数据。...常用的四种CDC方法中有三种是侵入性的，这四种方法是：基于时间戳的CDC、基于触发器的CDC、基于快照的CDC、基于日志的CDC。下表总结了四种CDC方案的特点。...而ETL通常是按一个固定的时间间隔，周期性定时执行的，因此对于整体拉取的方式而言，每次导入的数据需要覆盖上次导入的数据。Sqoop中提供了hive-overwrite参数实现覆盖导入。...那么用哪个字段作为CDC的时间戳呢？设想这样的场景，一个销售订单的订单时间是2015年1月1日，实际插入表里的时间是2015年1月2日，ETL每天0点执行，抽取前一天的数据。...如果按order_date抽取数据，条件为where order_date >= '2015-01-02' AND order_date < '2015-01-03'，则2015年1月3日0点执行的ETL

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快速隔离基于云的应用程序问题

问题：远程办公室的用户使用云托管的应用程序，应用性能体验不佳。 主张：IT组织认为服务器资源不足。服务器提供商说问题出再客户的网络上。双方都没有证据。...最近很多应用程序都迁到云中，因此网络工程团队不再有权访问服务器端进行捕获。...当再次遇到性能问题时，工程师们可以从中央办公室使用基于Web的界面立即访问IOTA，并开始进行故障排除。几分钟之内，他们就可以访问隔离问题域所需的核心细节。...通常，这是由网络拥塞或错误的链接引起的。 他们还能做些什么来找出根本原因呢？ 第4步——检查应用程序带宽 在问题期间，工程师们能够全面调查网络站点的使用情况。...通过将带宽仪表板设置为与性能问题相同的时间范围，工程师们能够看到特定应用程序（Microsoft 365）的利用率出现峰值。同样的情况也发生在上一次问题中。

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基于JDBC驱动的openGauss应用程序开发

基于JDBC驱动的openGauss应用程序开发JDBC驱动openGauss驱动简介2. openGauss驱动原理基础介绍openGauss-jdb在是TCP/IP 协议之上实现了一套基于消息的通信协议...在 openGauss 源码或者文档中，通常认为“backend 和server 是等价的，表示服务端，同样frontend'和client 是等价的，表示客户端(应用程序)。...纯JDBC应用程序开发-驱动加载原理在idk1.6以前，通常编写idbc程序前需主动调用Class.formName(“orq.opengauss.Driver”)实现驱动的加载在jdk1.6及以后，java...应用程序编写。...使用ORM框架和连接池的应用程序开发ORM框架ORM (Obiect Relational Mapping)框架采用元数据来描述对象与关系映射的细节，元数据一般采用XML格式并且存放在专门的对象一映射文件中

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ETL主要组成部分及常见的ETL工具介绍

- 增量抽取：技术如快照抽取、日志基于抽取、时间戳比较等，确保高效地仅抽取自上次抽取以来的新数据或变更数据。 2....- 调度与工作流管理：如Airflow、Oozie用于自动化定时执行ETL任务，管理任务依赖和错误处理。 - 监控与日志：实现ETL作业的性能监控、错误报警和审计追踪，确保流程的稳定性和可追溯性。...Kettle (Pentaho Data Integration): 开源免费，由纯Java编写，跨平台运行。提供图形化界面，易于使用，支持多种数据源和目标。具备丰富的转换步骤和作业调度功能。...提供基于Web的用户界面，便于数据流的设计、管理和监控。擅长处理实时数据流和物联网(IoT)数据。 4. Talend Open Studio 开源版本免费，同时提供付费的企业版。...随着大数据和云计算的发展，现代ETL技术栈还融入了更多云端原生服务、机器学习模型用于高级数据处理、以及反向ETL（将数据从数据仓库推送回业务系统）等新兴概念，进一步丰富和完善了数据集成的范畴。

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ETL的开发过程

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在生产环境中, 使用shell脚本完成一次etl操作 1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里..., 就直接返回空的结果, 否则就继续往下执行 2.接着获取行里的数据, 用for循环判断, 如果包含某个值, 我就将变量赋值取出, 装在集合容器里 3.设置sparksession会话, 并enableHiveSupport..., 我用的是hiveonspark模式, 4.初始化rdd, 从大数据emr集群中(也可能是从实时系统kafka读取数据)加载数据到rdd , 然后用自己自定义的etl解析过滤 5.将rdd转为df,...ETL操作 ETL常用场景: 1.清洗nginx日志信息, 预处理日志文件(每小时将上报的日志拉取到本机，hdfs命令上传集群)，并清洗存入hive 2.每小时清洗用户表信息, 3.后处理清洗商户信息,

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ETL的灵魂：调度系统

此外，用户可以将Python，Java，JavaScript和SQL中的自定义脚本拖放到画布上。...在任务积压时候，先执行优先级高的任务，保障业务影响最小化。 06 总结与展望 ETL 开发是数据工程师必备的技能之一，在数据仓库、BI等场景中起到重要的作用。...但很多从业者连 ETL 对应的英文是什么都不了解，更不要谈对 ETL 的深入解析，这无疑是非常不称职的。...做ETL 你可以用任何的编程语言来完成开发，无论是 shell、python、java 甚至数据库的存储过程，只要它最终是让数据完成抽取（E）、转化（T）、加载（L）的效果即可。...由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，所以越来越多的可视化调度编排工具出现了。

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ETL是BI（商业智能）的基础，调度是ETL的灵魂

ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程 你想啊，数据的由来都是ETL实现的，以后所有的数据处理，不都是要依靠这些抽取来的数据。...所以说ETL是BI商业智能的基础， 调度是ETL的灵魂，我们首先讲讲调度的功能。...3) 作业步定义与维护，定义作业对应的实际ETL处理过程，生成作业编号，定义作业类型和作业的驱动关系，作业的运行所需要的条件。...作业调度 正常情况下的作业调度，对整个ETL过程进行调度，提供分段提交处理和自动提交处理功能。 可调度的Job类型 1) C程序（清洗），ETL调度提供与C程序的接口，从而可以对C程序进行调度。...所以说调度是ETL的灵魂。

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Java应用程序的性能优化技巧

Java 应用程序的性能优化是一个常见的技术难题。...要提高 Java 应用程序的性能，需要综合考虑以下几个方面： 1、内存管理和垃圾收集 Java 使用自动内存管理和垃圾收集机制，在处理大量数据或长时间运行时，可能会影响整体性能。...7、JVM 参数调整 Java 应用程序运行时的参数调整幅度相对较大，通过了解和调整 JVM 内存和线程设置和堆栈大小以及调整垃圾收集器等都可提高性能。...总的来说，Java 应用程序的性能优化需要深入了解 JVM 工作原理，掌握 Java 编程语言和 API 的最新信息，多使用 JVM 工具和算法复杂度分析工具，标识瓶颈和检测优化指南（如避免字符串拼接，...还应根据特定的场景和应用程序需求进行优化，仔细监控和评估性能和行为变化。

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Tungsten Fabric基于应用程序的安全策略

常规防火墙策略包含基于单个IP地址或子网范围的规则。在任何规模的数据中心中，这都会导致防火墙规则的激增，这些规则在创建时难以管理，在故障排除时也难以理解。...在该企业中，要求每层应用程序的每个实例只能与同一实例中的下一层实例通信。如图所示，这需要针对每个应用程序实例的单独的策略。...应用标签 Tungsten Fabric控制器支持基于标签的安全策略，可应用于项目、网络、vRouters、VM和接口。...创建应用程序策略 应用程序策略包含基于标记值和服务组的规则，这些值是TCP或UDP端口号的集合。...实际上，实体名称和层之间的关系通常不会那么简单。 从表中可以看出，路由仅启用应用策略中指定的流量，但此处基于标签的规则已转换为vRouter能够应用的基于网络地址的防火墙规则。

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