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ETL主要组成部分及常见的ETL工具介绍

- 数据抽取工具：如Sqoop用于Hadoop环境下的数据抽取，Kafka用于实时数据流的捕获，JDBC连接器用于关系数据库数据抽取。...数据转换（Transform） - 数据清洗：包括去除重复记录、空值处理、异常值检测与处理、数据类型转换等。 - 数据映射与标准化：将不同来源的数据格式统一，如日期格式标准化、度量单位转换。...- 批量加载与实时加载：根据业务需求选择合适的加载策略，批量加载适用于周期性处理大量数据，而实时加载（如使用Kafka Streams、Flink）适用于需要即时分析的场景。...- 加载策略：全量加载、增量加载、微批处理等，以适应不同的数据处理时效性和系统资源约束。 辅助技术与工具 - 元数据管理：跟踪数据的来源、转换过程、数据质量等元信息，对ETL流程进行文档化和管理。...适合大数据场景下的数据抽取和加载任务。 9. StreamSets 提供可视化数据流设计界面，支持实时和批处理数据流。特别适合处理云原生和混合云环境中的数据集成。 10.

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【极数系列】Flink详细入门教程 & 知识体系 & 学习路线（01）

3.学习任何框架之前还是需要对这个框架有些许了解，才好快速入门以及给后续进阶打基础，参考Flink官网最新的1.18版本文档，整理了下Flink框架相关的一些知识体系与架构，诸君共勉！ ​...数据类型以及序列化 4.1 数据类型 1.Java元组和Scala案例类 2.Java POJO 3.原生数据类型 4.常规类型 5.数据值 6.Hadoop数据类型 7.特殊类型 4.2 数据序列化...1.状态数据结构升级 2.自定义状态数据序列化 3.自定义序列化器 05 Flink DataStream API 5.1 执行模式 1.流模式 2.批模式 5.2 事件时间Watermark 1.Watermark...5.8 Java Lambda 表达式 5.9 执行配置 06 Flink数据源Source 6.1 核心组件 1.分片 2.源阅读器 3.分片枚举器 6.2 流处理和批处理的统一 1.有界File...1.简介概述 2.倒置类加载 3.避免用户代码的动态类加载 4.手动进行用户代码的类加载 5.X cannot be cast to X 异常 6.卸载用户代码中动态加载的类 7.通过maven-shade-plugin

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快速了解Flink SQL Sink

对于流式查询（Streaming Queries），需要声明如何在（动态）表和外部连接器之间执行转换。与外部系统交换的消息类型，由更新模式（update mode）指定。...2.1 追加模式（Append Mode） 在追加模式下，表（动态表）和外部连接器只交换插入（Insert）消息。...2.2 撤回模式（Retract Mode） 撤回模式下，表和外部连接器交换的是：添加（Add）和撤回（Retract）消息。...在此模式下，不能定义 key，这一点跟 upsert 模式完全不同。 2.3 Upsert（更新插入）模式 在 Upsert 模式下，动态表和外部连接器交换 Upsert 和 Delete 消息。...将表转换为 DataStream 或 DataSet 时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。通常，最方便的转换类型就是 Row。

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Flink Table&SQL必知必会（干货建议收藏）

对于流式查询（Streaming Queries），需要声明如何在（动态）表和外部连接器之间执行转换。与外部系统交换的消息类型，由更新模式（update mode）指定。...Flink Table API中的更新模式有以下三种： 追加模式（Append Mode） 在追加模式下，表（动态表）和外部连接器只交换插入（Insert）消息。...撤回模式（Retract Mode） 在撤回模式下，表和外部连接器交换的是：添加（Add）和撤回（Retract）消息。...在此模式下，不能定义key，这一点跟upsert模式完全不同。 Upsert（更新插入）模式 在Upsert模式下，动态表和外部连接器交换Upsert和Delete消息。...这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。 将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。

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「集成架构」2020年最好的15个ETL工具(第一部)

自动模式检测和映射:Hevo强大的算法可以检测传入数据的模式，并在数据仓库中复制相同的模式，无需任何人工干预。 实时架构:Hevo建立在实时流架构上，确保数据实时加载到仓库。...使用GUI模式来优化迁移设置和启动转换或同步。在命令行模式下计划运行保存的作业。 首先，DBConvert studio创建到数据库的并发连接。然后创建一个单独的作业来跟踪迁移/复制过程。...Sprinkle还有一个可选的集成的高级报表和BI模块，可以用于构建交互式仪表板，使用拖放式报表和钻取式报表。 撒的特点: 零代码摄取:自动模式发现和数据类型到仓库类型的映射。也支持JSON数据。...Voracity用户可以设计实时或批处理操作，将已经优化的E、T和L操作结合起来，或者出于性能或价格方面的原因，使用该平台“加速或离开”现有的ETL工具，如Informatica。...同步的目标定义，包括预先分类的批量加载、测试表、自定义格式的文件、管道和url、NoSQL集合等。 数据映射和迁移可以重新格式化端序、字段、记录、文件和表结构，添加代理键等。

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如何在Mule 4 Beta中实现自动流式传输

一个流不能同时被两个不同的线程使用，因此该组件只有两个选项： 将整个流加载到内存中（如记录器一样）。 失败。 分散收集组件选择了后者。 但为什么？ 这是我们真正需要了解流式传输含义含义的部分。...在这种模式下进行流式传输时，Mule永远不会使用磁盘来缓冲内容。如果超过缓冲区大小，则消息传送将失败。...早在2013年，Mule 3.5就发布了，我们引入了自动分页连接器的概念。这是一个允许连接器（如Salesforce）透明地访问分页数据的功能。这是一种流式传输！...在前面的例子中，所有的缓冲区大小都是以字节为单位来衡量的（或者是一个派生单位，如KB）。在这种情况下，我们会探讨以实例计数。...就像批处理模块一样，该功能使用Kryo框架来序列化默认情况下JVM无法序列化的内容。尽管Kryo实现了很多黑魔法，但它既不强大也不是银弹(喻指新技术，尤指人们寄予厚望的某种新科技)。

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Flink重点难点：Flink Table&SQL必知必会(一)

对于流式查询（Streaming Queries），需要声明如何在（动态）表和外部连接器之间执行转换。与外部系统交换的消息类型，由更新模式（update mode）指定。...Flink Table API中的更新模式有以下三种： 追加模式（Append Mode） 在追加模式下，表（动态表）和外部连接器只交换插入（Insert）消息。...撤回模式（Retract Mode） 在撤回模式下，表和外部连接器交换的是：添加（Add）和撤回（Retract）消息。...在此模式下，不能定义key，这一点跟upsert模式完全不同。 Upsert（更新插入）模式 在Upsert模式下，动态表和外部连接器交换Upsert和Delete消息。...这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。 将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。

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07 Confluent_Kafka权威指南 第七章： 构建数据管道

正如我们在前几章所看到的，生产者和消费者可以使用任何序列化器以任何适合你的格式表示数据。kafka connecct有自己的内存对象，包括数据类型和模式。...如配置管理、偏移存储，并行化、错误处理，对不同数据类型支持以及标准的管理REST API。 编写一个连接的小的应用程序将kafka用于数据存储听起来很简单。...在此模式下，所有的连接器和任务都运行在一个独立的worker上。在独立模式下使用connect进行开发和故障诊断，以及在连接器和任务需要的运行在特定机器上的情况下，通常更容易。...，我们编写了一个JSON，其中包含连接器的名称 load-kafka-config 和连接器配置映射，其中包含连接器类，要加载的文件和要加载的文件的toppic。...一旦它决定运行多少个任务，它将为每个任务生成一个配置，使用连接器配置，如connection.url以及要为每个复制任务要分配的表list。

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什么是数据集成平台?数据集成平台推荐

这通常涉及到将数据保存在某种形式的临时存储中，然后在批处理作业中将其转移到目标。这种方法适用于不需要立即可用的数据。 实时数据集成 实时数据集成是将数据从源传输到目标的过程，几乎可以立即使用。...数据集成平台的主要组件数据集成平台通常包括以下主要组件：连接器 连接器是用于与不同数据源通信的组件。每个数据源都有其自己的连接器，用于确保数据的顺利流动。...支持实时数据集成在某些业务情境下，实时数据集成至关重要。数据集成平台可以支持实时数据流，确保数据的快速传输和处理。7....ETL（提取、转换、加载） 是一种传统的数据集成方法，主要用于将数据从源系统中提取出来，进行必要的数据转换和清洗，然后将其加载到目标数据仓库或目标系统中。...Apache NifiApache Nifi 是一个强大的开源数据集成工具，提供了直观的用户界面和丰富的连接器，支持从各种数据源提取、转换和加载数据。它具有高度可扩展性和强大的数据流处理能力。2.

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通过 Java 来学习 Apache Beam

概    览 Apache Beam 是一种处理数据的编程模型，支持批处理和流式处理。 你可以使用它提供的 Java、Python 和 Go SDK 开发管道，然后选择运行管道的后端。...Apache Beam 的优势 Beam 的编程模型 内置的 IO 连接器 Apache Beam 连接器可用于从几种类型的存储中轻松提取和加载数据。...beam-runners-direct-java：默认情况下 Beam SDK 将直接使用本地 Runner，也就是说管道将在本地机器上运行。...总    结 Beam 是一个强大的经过实战检验的数据框架，支持批处理和流式处理。我们使用 Java SDK 进行了 Map、Reduce、Group 和时间窗口等操作。...它的连接器、SDK 和对各种 Runner 的支持为我们带来了灵活性，你只要选择一个原生 Runner，如 Google Cloud Dataflow，就可以实现计算资源的自动化管理。

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怎么测试大数据

即 批处理数据处理测试 批处理数据处理测试涉及在批处理模式下使用批处理存储单元(如 HDFS)处理应用程序时运行数据的测试过程。...批处理测试主要涉及 针对有故障的输入运行应用程序 更改数据量 实时数据处理测试 当应用程序处于实时数据处理模式时，实时数据处理测试处理数据。应用程序使用实时处理工具(如Spark)运行。...交互式数据处理模式使用交互式处理工具，如HiveSQL。 大数据 Big-Data 在处理传统数据处理单元无法处理的多种格式数据方面的优势而声名大噪。大数据可以处理的数据格式如下所示。...它可以在不同存储单元(如 RDBMS)的命名列下组织。比如表格数据 半结构化数据 半结构化数据完全位于结构化和非结构化数据之间。它不能直接引入 RDBMS，因为它包括元数据、标记，有时还包含重复的值。...群集及其各自的节点应响应 数据处理资源(如强大的 CPU)应可用 来了， 正题-- 大数据测试 测试大数据应用程序的一般方法涉及以下阶段。 数据引入 数据首先使用提取工具从源加载到大数据系统。

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技术译文 | 开发人员应该了解哪些 SQL 知识？

2合适的数据类型 开发人员在使用 SQL 时另一个常见问题是数据类型不合适。 常用的两种主要类型的数据：INT 和 VARCHAR。...4注意编程语言差异 对于刚开始使用 SQL 的人来说，一个常见问题是 NULL 对于使用 Java 的开发人员，Java 数据库连接器（JDBC）[3] 提供了一个 API 将其应用程序连接到数据库。...在 Java 和数据库方面还有一些其他常见模式需要避免。这些都涉及操作如何以及在何处进行和处理。例如，您可以将来自单独查询的表加载到映射中，然后将它们连接到 Java 内存中进行处理。...与运行多个操作相比，批处理仍然是处理多个事务的最常见和最有效的方法。 使用 JDBC 确实可以提供帮助，因为它支持批处理。...例如，您可以使用单个 SQL 语句和多个绑定值集创建批处理 INSERT ，这比独立操作更高效。需要记住的一个因素是在事务非高峰时段加载数据，这样就可以避免对性能造成任何影响。

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Flink从1.7到1.12版本升级汇总

FLINK-11956[42]：s3-hadoop 和 s3-presto 文件系统不再使用类重定位加载方式，而是使用插件方式加载，同时无缝集成所有认证提供者。...FLINK-11956[42]：s3-hadoop 和 s3-presto 文件系统不再使用类重定位加载方式，而是使用插件方式加载，同时无缝集成所有认证提供者。...在新架构下实现的 source connector 可以做到批流统一，唯一的小区别是对批场景的有限输入，split enumerator 会产出固定数量的 split 集合并且每个 split 都是有限数据集...请参阅文档，了解更多关于如何在 temporal table join 中使用 Hive 表的示例。 7.5.4....注意: 普通 Python UDAF，当前仅支持在 group aggregations 以及流模式下使用。如果需要在批模式或者窗口聚合中使用，建议使用 Pandas UDAF。

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大数据上的SQL：运用Hive、Presto与Trino实现高效查询

本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。...关键特性与优势HiveQL： 一种类SQL语言，支持大部分标准SQL操作，并扩展了对半结构化数据（如JSON、Avro）的支持。用户可以使用熟悉的SQL语法操作Hadoop上的大数据。...Schema-on-Read： Hive在数据摄取时不强制执行模式检查，允许数据存储具有多样性与动态性，适应数据湖场景。...连接器式设计： 支持多种数据源连接器，允许用户直接查询存储在不同系统中的数据，大大简化数据集成流程，实现“数据在哪里，查询就在哪里”。...Apache Hive、Presto（Trino）与Trino分别在不同场景下发挥着重要作用，它们共同为大数据环境下的SQL查询提供了强大支持。

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Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面

但数据管道是以持续流模式运行，而非周期性触发。 提取-转换-加载（ETL）:一种在存储系统之间进行数据转换和迁移的常用方法。...可以连接到最常用的存储系统，如Apache Kafka、Apache Cassandra、Elasticsearch、JDBC、Kinesis和（分布式）文件系统，如HDFS和S3。 高可用。...流执行模式（STREAMING） “这是DataStream API最经典的模式，一般用于需要持续实时处理的无界数据流。默认情况下，程序使用的就是STREAMING执行模式。...” 批执行模式（BATCH） “专门用于批处理的执行模式, 这种模式下，Flink处理作业的方式类似于MapReduce框架。对于不会持续计算的有界数据，我们用这种模式处理会更方便。...” 自动模式（AUTOMATIC） 在这种模式下，将由程序根据输入数据源是否有界，来自动选择执行模式。 由于Flink程序默认是STREAMING模式，我们这里重点介绍一下BATCH模式的配置。

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