在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
创建问题列表。每个问题都是一个带有 id，type，title 以及 mandatory （mandatory 默认为 FALSE）的列表：
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
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。
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入，详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式，并通过实例介绍了具体操作。
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最近研究了一下reflect包，感觉这个包的功能很强大，顺便研究了一下如何在函数中动态创建struct{}，平常我们都是用如下方式定义struct类型。
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。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。
本期Informatica微电台邀请到了Informatica中国区销售总经理李晨为我们揭示《长安十二时辰》的“硬核黑科技”，解密“古代大数据中心”靖安司——
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka，将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为：
（三）初始装载 在数据仓库可以使用前，需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载，一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如，数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日，而用户希望装载两年的历史数据，那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据，之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前，必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载，也针对定期装载。本篇说明执行初始装载的步骤，包括标识源数据、维度历史的处理、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试初始装载过程。 设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，并了解数据源的特性，例如文件类型、记录结构和可访问性等。表（三）- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息，包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图，因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中，客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表，customer_dim和product_dim表相对应。另一方面，销售订单事务表是多个数据仓库表的源。
继杨小强童鞋的《Spring Batch入门篇》之后，继续为大家分享第二篇关于Spring Batch的系列教程。 更多内容请持续关注：spring4all.com，更多spring技术干货与交流学习期待您的参与！ Spring Batch：文件的批量读写Flatfile(XML,CSV,TXT) ⏩ 该系列课程中的示例代码使用springBatch 版本为3.0.7;讲解可能会讲一些4.0.X的特性 示例代码地址:https://git.oschina.net/huicode/sp
长期以来，Kimball方法一直是维度数据建模技术的标准。根据Kimball的说法，“时间概念渗透到数据仓库的每个角落”。这在数据分析的背景下意味着什么？在较高的层面上，现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于，不断变化的数据不仅包括新的添加，还包括对先前数据集的更改。
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写在前面
过去几十年，随着数据量的爆炸性增长和数据处理需求的不断演进，我们目睹了大数据架构的不断发展和变革。在这个过程中，大数据技术和服务的发展取得了令人瞩目的成就，为各行业的业务智能化提供了强大的支持，数据驱动进行决策已成为共识。
最近看到了一个github的项目，分析过后觉得里面无论是代码还是界面都很好看，然后开始研究其代码。
维度缓慢变化为SCD（Slowly Changing Dimensions）一些维度表的数据不是静态的，而是会随着时间而缓慢地变化（这里的缓慢是相对事实表而言，事实表数据变化的速度比维度表快，如果还不知道什么是事实表和维度表请看→数仓模型设计详细讲解）把处理维度表数据历史变化的问题，称为缓慢变化维问题，简称SCD问题。
数据平台已经彻底改变了公司存储、分析和使用数据的方式——但为了更有效地使用它们，它们需要可靠、高性能和透明。数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用。作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师，我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化。Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据，但随着业务的增长，我们的数据量也呈指数级增长，需要更多的处理资源。由于现代数据平台从不同的、多样化的系统中收集数据，很容易出现重复记录、错过更新等数据收集问题。为了解决这些问题，我们对数据平台进行了重新评估，并意识到架构债务随着时间的推移积累会导致大多数数据问题。我们数据平台的所有主要功能——提取、转换和存储都存在问题，导致整个数据平台存在质量问题。 现有数据平台 印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：数据平台V1.0 在过去几年中为我们提供了很好的服务，但它的扩展性满足不了不断增长的业务需求。
FDD：Framework-dependent deployment，框架依赖部署。这种方式针对某个特定版本的.NET Core进行发布，只打包应用本身及.NET Core类库之外的第三方依赖项，需要目标系统上已安装相应的.NET Core运行时。使用dotnet publish命令时，FDD是.NET Core 2.x的默认发布方式。
对于 FDD，仅部署应用程序和第三方依赖项。 应用将使用目标系统上存在的 .NET Core 版本。 这是定目标到 .NET Core 的 .NET Core 和 ASP.NET Core 应用程序的默认部署模型。
分析完go-json使用的优化原理后，我开始从源码进行分析：首先看下序列化方法Marshal，它位于github.com/goccy/go-json@v0.10.2/json.go
（四）定期装载 初始装载只在开始数据仓库使用前执行一次，然而，必须要按时调度定期执行装载源数据的过程。本篇说明执行定期装载的步骤，包括识别源数据与装载类型、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试定期装载过程。 从源抽取数据导入数据仓库有两种方式，可以从源把数据抓取出来（拉），也可以请求源把数据发送（推）到数据仓库。影响选择数据抽取方式的一个重要因素是源数据的可用性和数据量，这基于是抽取整个源数据还是仅仅抽取自最后一次抽取以来的变化。考虑以下两个问题：
如今，那些采用混合云基础设施的企业很快就发现了一个惊人的现实：虚拟化和硬件抽象并不能完全消除数据孤岛。 事实上，许多组织发现，云计算中的集成挑战甚至比数据中心更大，只是因为云计算基础设施预计将支持更高程度的数据活力作为核心能力。 但是，无论目标是简单的数据爆炸还是完全集成的分布式IT堆栈，很明显，混合云将继续保持长时间的工作。 由于存在大量的流数据，点播服务和实时分析的兴起对混合环境构成了特殊的挑战。平台开发人员Striim通过实时数据集成和流分析系统(现在是3.7版本)来满足这一需求，从而实现从内部
它的定义位于github.com/json-iterator/go@v1.1.12/adapter.go
乐视体育27亿拿下中超版权，完成其体育大数据的“最后一公里” 乐视体育宣布以27亿元的价格获取了中超2016和2017赛季的新媒体独家转播权。而乐视体育中超的期望值不光是带来流量、用户付费等方面的想象空间，更是希望能够建立完备的“体育大数据”，据悉，在此之前，乐视体育通过与亚足联等机构的合作，获得2017-2020年亚足联旗下所有赛事在中国大陆地区的全媒体版权。加上此前的亚洲地区的顶级联赛版权。此番中超联赛的版权也让乐视体育基本完成了亚洲足球的“全控制”。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 韩国出台"
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础 。
假设你的软件中用到了Oracle数据库，你自己实现了一个类Oracle，于是你在程序中直接创建了一个Oracle的实例，如下， Oracledb=newOracle(); 后来你发现很多中小型客户不愿意花钱购买Oracle，于是你考虑用XML甚至文件来替换Oracle。于是你不得不修改你的应用程序并重新编译。 XMLDB db=newXMLDB(); or FlatFileDB db=newFlatFileDB(); 这时你的软件中可以支持三种类型的数据库：FlatFile，XML与Oracle。可以考
一、增加列 数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本节说明如何在客户维度表和销售订单事实表上添加列，并在新列上应用SCD2，以及对定时装载脚本所做的修改。假设需要在客户维度中增加送货地址属性，并在销售订单事实表中增加数量度量值。 先看一下增加列时模式发生的变化。 修改后源数据库模式如下图所示。
1、安装vdbench，首先安装java：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
vdbench是一个I/O工作负载生成器，通常用于验证数据完整性和度量直接附加（或网络连接）存储性能。它可以运行在windows、linux环境，可用于测试文件系统或块设备基准性能。
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前，先简要介绍数据清洗的概念，并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive，所以之后对Hive做一个概括的介绍，包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
DARE 的功能介绍 PowerHA 6.1 提供了 cluster 动态调整的功能，即在 cluster 处于活动的状态时，动态地对 cluster 拓扑和资源进行变更，这个功能就称作 Dynami
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
大数据领域的先驱Informatica在IPO中筹资8.41亿美元，该公司的市值达到近67亿美元。 云数据管理软件开发商Informatica已于周三上市，出售了2900万股股票，筹资8.41亿美元。 Informatica的A类普通股在美国东部时间周三中午前不久开始在纽约证券交易所交易，代码为“INFA”，开盘价为每股27.73美元，收盘价为每股29.00美元。 据公司周二发布的一份声明显示，该公司将股票定价于29美元。据彭博社报道，该公司在宣传时曾将股价定于29美元至32美元这一价格区间，后来以该
框架依赖的部署：顾名思义，依赖框架的部署 (FDD) 依赖目标系统上存在共享系统级版本的 .NET Core。 由于已存在 .NET Core，因此应用在 .NET Core 安装程序间也是可移植的。 应用仅包含其自己的代码和任何位于 .NET Core 库外的第三方依赖项。 FDD 包含可通过在命令行中使用 dotnet 实用程序启动的 .dll 文件。 例如，dotnet app.dll 就可以运行一个名为 app 的应用程序。 对于 FDD，仅部署应用程序和第三方依赖项。 不需要部署 .NET Core，因为应用将使用目标系统上存在的 .NET Core 版本。 这是定目标到 .NET Core 的 .NET Core 和 ASP.NET Core 应用程序的默认部署模型。
使用群辉做web服务器，执行php的时候，经常会遇到一个PHP Startup: No such handler: DBA_DEFAULT的错误，
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Maxime Beauchemin 编译团队 | Yawei Xia,邱猛，赖小娟，张礼俊 2011的时候年我以商业智能工程师的身份加入脸书（Facebook），但在13年离开时我的职位却是数据工程师。这期间我并没有升职也没有被调到一个新职位上，我只是意识到我们的工作已经超越了传统商业智能的范畴，并且我们为自己创造的这个角色属于一个全新的领域。 由于我的团队处在这种转变的最前沿，我们正在培养新的技能、新的做事风格、开发新工具，并基本放弃了旧有的方法。我们是这个领
本文我们来学习Go的atomic包，对于atomic包使用和原理比较熟悉的同学本文就可以不用看了😁。下面我们从atomic是什么，提供给我们了哪些接口，为什么有atomic包以及它的实现几个角度来学习它。 atomic有哪些内容 atomic是Go中sync下的一个package，它实现了同步算法底层的原子的内存操作原语，提供了一套原子操作的方法接口。 高级语言的一个语句对应到CPU层面往往都是多条指令，CPU一次只能执行一条指令。例如C语言中的i++操作，对应到CPU层面是3条指令：第一步将i的执行从内
在 go 里面通过 interface 实现了泛型、多态等面相对象特性， 那么在 go 的 interface 到底是什么
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
实际上，线上业务很多时候数据源在上报数据的时候，由于各种原因可能会重复上报数据，这就会导致数据重复，使用merge函数可以避免插入重复的数据。具体操作方法如下：
vdbench是一个 I/O 工作负载生成器，用于验证数据完整性和度量直接附加和网络连接的存储的性能。它是一个免费的工具，容易使用，而且常常用于测试和基准测试。
最近在看一些go语言标准库以及第三方库的源码时，发现go的reflect被大量使用，虽然反射的机制大多数语言都支持，但好像都没有go一样这么依赖反射的特性。个人觉得，reflect使用如此频繁的一个重要原因离不开go的另一个特性，空接口interface{},reflect配合空接口，让原本是静态类型的go具备了很多动态类型语言的特征。 另外，虽然反射大大增加了go语言的灵活性，但要完全掌握它的原理和使用也还是有一点难度的。
下载、编译PHP源码 从github的PHP-src克隆下含有漏洞的版本，最好采取7.0以上版本，编译时候会比较简单，本次选用PHP7.1.9。编译环境为 阿里云 Ubuntu 16.04 LTS git clone --branch PHP-7.1.9 https://github.com/php/php-src Cloning into 'php-src'... remote: Counting objects: 725575, done. remote: Compressing objects: 10
0x00 前言 本文会分享数据仓库中和缓慢变化维度相关的内容。在看之前建议回顾一下和维度建模相关的知识点，可参考数据仓库系列文章。 为什么会分享这个听起来很奇怪的东西？因为站在的笔者的视角中，只要是做数据仓库的小伙伴们，在工作中基本上都会接触和维度建模相关的内容，而谈到维度建模，就少不了会和维度表打交道。我们要谈的就是维度表相关的知识点。 在正式开始之前，先解释一下什么是缓慢变化维度。笔者个人理解，缓慢变化维度其实就是指在维度表中那些会随着时间变化的字段，比如用户基本资料。 注：缓慢是一个相对的概念。与缓慢
5.5.2 SCD1（缓慢渐变类型1） 通过更新维度记录直接覆盖已存在的值。不维护记录的历史。一般用于修改错误的数据，即历史数据就是错误数据，除此没有他用。
今天我们讲的 DBA 并不是传统的数据库管理员那个 DBA ，而是一个 PHP 中的巴克利风格数据库的扩展。巴克利风格数据库其实就是我们常说的键值对形式的 K/V 数据库。就像我们平常用得非常多的 memcached 或者 redis 那样，只是一个键和一个值对应，不过 memcached 它们主要是存储在内存中，而 DBA 扩展则是将数据存储在文件中，就像一个简单的键值对形式的 SQLite 一样。
本文约1700字，建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接：http://tecdat.cn/?p=25133 2017 年年中，R 推出了 Keras 包
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