Kettle是国外免费的开源轻量级ETL工具，是基于Java语言开发的，可以在Windows.Linux,UNIX系统上运行，且绿色不需安装，可用于各种数据库之间的连接。
Kubernetes和容器完全改变了我们对完成工作所使用的工具的看法。扩展自动化平台需要通过fork开发定制扩展，并决定是否应该贡献上游的日子已经一去不复返了。对于大多数组织来说，是否使用平台或工具的选择取决于它的可扩展性。
Spinnaker 是一种持续交付平台，最初由 Netflix 开发，用于快速、可靠地发布软件更改。Spinnaker 使开发人员可以更轻松地专注于编写代码，而无需担心底层的云基础设施。它与 Jenkins 以及其他流行的构建工具无缝集成。
每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具（如 CodeClimate 或 SonarCloud）中获益。所有这些都是本文要讨论的内容，我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中！
第11章 推送指标和Pushgateway 在某些情况下，没有可以从中抓取指标的目标。造成这种情况的原因有很多 安全性或连接性问题，使你无法访问目标资源。这是一种非常常见的情况，比如服务或应用程序仅允许特定端口或路径访问 目标资源的生命周期太短，例如容器的启动、执行和停止。在这种情况下，Prometheus作业将会发现目标已完成执行并且不再可以被抓取 目标资源没有可以抓取的端点，例如批处理作业。批处理作业不太可能具有可被抓取的HTTP服务，即使假设作业运行的时间足够长 在这些情况下，我们需要将时间序列传递或
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。
本教程假定您知道docker的工作原理，并有一个使用它的项目。确保您Dockerfile 在项目的根文件夹中。这里使用的示例项目是一个非常基本的项目，只有一个Python文件。完整的代码可以从github仓库中下载。
本教程主要讲解了怎么使用 Jenkins 和 Github Actions 部署前端项目。
原文地址链接：https://blog.csdn.net/qq_35731570/article/details/71123413
1、大多数ETL项目都需要完成各种各样的维护工作。例如，如何传送文件；验证数据库表是否存在，等等。而这些操作都是按照一定顺序完成。
在本节中，我们将学习什么是 CI/CD 。然后，我们将学习 GitHub Actions 是什么以及 GitHub Actions 流水线的主要部分是什么。然后，我们将学习如何创建一个 CI/CD 流水线，将自动验证并将应用程序部署到 Vercel。
在我们日常工作生活中，当我们换设备或者重装系统后，往往需要将我们之前的代码进行同步。这个时候我们常常都是采用 U 盘拷贝的方式，但是这样十分麻烦，那有没有不用通过 U 盘之类的介质拷贝就能实现的呢。
自从 GitHub 宣布 GitHub Actions 在平台上对所有开发人员和存储库可用以来，GitHub Actions 越来越受欢迎。很多第三方平台在生态系统中有速度等限制，将进一步推动开发人员将他们的软件自动化迁移到 GitHub Actions。
Concourse CI是一个现代的，可扩展的集成系统，旨在通过可组合的声明性语法自动测试管道。
正如我在年度回顾博客文章中所写的那样，最初，当我开始进行漏洞赏金时，我主要专注于Android应用程序，但是随着时间的流逝，我意识到仅专注于android应用程序不会对我有多大帮助。因为大多数时候程序在范围内通常只有1或2个android应用程序，而这些应用程序有时仅会产生无法复制的bug。因此，在今年年初，我决定扩大搜索范围，并尝试查找Web应用程序上的错误。
作者 ｜ Gregory Szorc 译者 ｜ 王者 策划 ｜ 万佳 与几年前相比，现在的 CI 平台要强大得多。总的来说，这是一件好事。借助强大的 CI 平台，软件公司和开发人员可以更频繁地发布更可靠的软件，这对软件用户或客户来说是有利的。一些集中式 CI 平台（如 GitHub Actions、GitLab Pipelines 和 Bitbucket）带来了规模效益，互联网提供了有关如何使用它们的信息。只要搜索一下如何在 CI 平台 Y 上执行 X 操作，就可以找到一些可以直接复制和粘贴的代码。毕竟，没
描述: GitHub 操作是一个持续集成和持续交付（CI/CD）平台，可用于自动执行生成、测试和部署管道。Github 您可以创建工作流来构建和测试对存储库的每个拉取请求，或将合并的拉取请求部署到生产环境。
在我们日常工作生活中，当我们换设备或者重装系统后，往往需要将我们之前的代码进行同步。这个时候我们常常都是采用 U 盘拷贝的方式，但是这样十分麻烦，那有没有不用通过 U 盘之类的介质拷贝就能实现的呢。今天我们看看如何利用 IDEA + Github，实现跨设备跨平台之间的同步。后续步骤均建立在安装好 git 和拥有 Github 账户的基础上，如果还没有安装 git 或者没有 Github 账户，那赶紧先去安装 git 和申请一个 Github 账户吧。
原文由Rector首发于 码友网 之 《C#/.NET/.NET Core应用程序编程中实现定时任务调度的方法或者组件有哪些,Timer,FluentScheduler,TaskScheduler,Gofer.NET,Coravel,Quartz.NET还是Hangfire》
近日作业帮上线名为练习的新功能，主打个性化教育，与美国的“自适应教育”平台KnewTon思路相似。大多数在线教育平台只解决了老师与学生的连接问题，而作业帮和KnewTon为代表的“个性化教育”则通过技术驱动传统教育模式的革新，将孔子的“因材施教”这一教育理念做到极致。借助百度强大的研发能力，作业帮更强调技术的应用。 作业帮的“自适应教育”之路 自适应教育模式的精髓是根据学习者的实际情况，量身推荐适合的课程，这被归纳为“适配学习技术”。这一教育方法论包括三个步骤：数据收集、推断及建议。 作业帮的练习功能理念
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上的数据流处理语言，它将数据流处理自动转换为一个DAG（有向无环图）的MapReduce作业流去执行，为数据分析人员提供了更简单的海量数据操作接口。但是在DAG的作业流中，作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请，使得Pig任务存在严重的性能问题。大数据处理新贵Spark凭借其对DAG运算的支持、Cache机制和Task多线程池模型等优势，相比于MapReduce更适合用于DAG作业流的实现。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark
数据服务是数据中台体系中的关键组成部分。作为数仓对接上层应用的统一出入口，数据服务将数仓当作一个统一的 DB 来访问，提供统一的 API 接口控制数据的流入及流出，能够满足用户对不同类型数据的访问需求。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
前段时间推了一篇推送：R语言数据处理120题。如今张敬信老师[1]将这120题进行重新整理，写了一份基于tidyverse的版本。
对于每一个项目，无论是软件开发还是数据应用程序都是由后端的预测模型驱动的，最终产品的质量取决于团队在产品生命周期的各个阶段所进行的严格测试。测试工程师努力在产品发布之前发现它们，但它们总是悄悄地出现，而且它们经常重复出现，即使是最好的手动测试过程，这些问题也有时是非常琐碎的，而手动测试过程中却没有发现这些问题。唯一的方法就是自动化这个过程。
使用在每个项目中调用的YAML文件配置GitLab CI / CD 管道.gitlab-ci.yml。
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。
集成 主要是用来将多个用户的开发模块构建成一个可运行版本；而 持续集成 则是在集成之上，尽量将每一次提交都进行一次构建，这个个过程就是 持续集成 。
工作流程运行通常在不同运行之间重新使用相同的输出或下载的依赖项。 例如，Maven、Gradle、npm 和 Yarn 等软件包和依赖项管理工具都会对下载的依赖项保留本地缓存。
KubeVela 作为一个简单、易用、且高可扩展的云原生应用管理工具，能让开发人员方便快捷地在 Kubernetes 上定义与交付现代微服务应用，无需了解任何 Kubernetes 基础设施相关的细节。
我们推出了一个新的系列，对PytorchConference2023 的博客进行中文编译，会陆续在公众号发表。也可以访问下面的地址 https://www.aispacewalk.cn/docs/ai/framework/pytorch/PytorchConference2023/torch_infra_new_ci 阅读。
来源丨 www.cnblogs.com/cjsblog/p/12256843.html
公司领导交给我了一个活，让我用etl工具将数据清洗,并同步到我们公司的数据中心，于是我便在网上找教程学习了etl。
【第二篇】 📷 一、Git管理和Svn管理区别 1、最核心的区别Git是分布式的，而Svn是集中式的。 2、Git每一个电脑都可以看成一个服务器，而Svn只有一个服务器；在使用过程中，默认将一台电脑当成"中央存储库"，其他电脑从这获取最新的代码和把修改的文件推送到这。"中央存储库"24小时为其他电脑服务 3、Git在无网络环境下也可以进行代码提交到本地服务器，Svn无网不能提交。 二、Git使用工具安装及破解 目前使用最普遍的Git管理工具是SourceTree,也可以使用终端，或者其他软件例如GitHub
GitHub 是全球最大的开源代码托管平台之一，而 PyCharm 是一款强大的 Python 集成开发环境。将两者结合使用，可以提高团队协作和代码管理的效率。本文将详细介绍如何在 PyCharm 中管理 GitHub 账号，包括如何设置 GitHub 账号、创建新仓库、克隆现有仓库、提交和推送代码等。
在上一篇文章《从自身漏洞与架构缺陷，谈Docker安全建设》中，介绍Docker存在的安全问题、整套Docker应用架构的安全基线以及安全规则，重头戏是Docker安全规则的各种思路和方案。本文作为“续集”，考虑到镜像安全问题的普遍性和重要性，将重点围绕Docker镜像安全扫描与审计的具体实现展开讨论，包括技术选型、功能使用以及如何与企业Docker容器编排系统、仓库集成等具体问题，最后还提供了一个现成的开源集成方案。
01. 背景介绍 随着信息化的不断发展，当前不少零售企业都拥有不少内部系统来实现企业信息化，例如 使用ERP、CRM 等业务系统来管理商品、用户等信息，使用 OA、财务等内部系统完成服务支持。然而，多项系统彼此闭环，难以统一管理，这些问题直接促进了中台的出现。 中台服务最大的价值也在于此，它提供了一个统一的平台接收不同事件，实现企业内部信息共享，并将事件转发给对应的下游服务进行消费处理，从而把更多的系统连接在一起。 当中台化成为越来越多传统零售企业的变革方向，如何设计和开发中台架构成了不少企业面临的新问题
平时不少同学都有写博客的习惯，这里介绍一种通过Github Issue写博客并自动部署hexo到Github Page的工作流。本文主要介绍
平台采用B/S结构，后端采用主流的Springboot框架进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。
Hadoop 2.0提供了跟1.0类似的作业日志收集组件，从一定程度上可认为直接重用了1.0的代码模块，考虑到YARN已经变为通用资源管理平台，因此，提供一个通用的日志收集模块势在必行，由于目前通用日志收集模块正在开发中（可参考“YARN-321”），本文仅介绍MRv2（MapReduce On YARN）自带的日志收集模块，包括工作原理以及配置方法。 在Hadoop 2.0中，每个作业日志包含两部分，作业运行日志和任务运行日志，作业运行由MRAppMaster（MapReduce作业的Applicat
git status 此命令可以让我们时刻掌握仓库当前的状态，上面的命令告诉我们，readme.txt被修改过了，但还没有准备提交的修改。
在过去的几年里，随着 DevOps 工程师的职位发布数量急剧增加，“ DevOps 面试问题”查询的点击量已超过 50 万次。跨国公司通常有多个 DevOps 工程师专家角色。此外，由于就业市场竞争激烈，DevOps 工程师面试问题可能涵盖更广泛和更为复杂的主题。
为帮助开发者更好地了解和学习前沿数据库技术，腾讯云数据库特推出"DB · TALK"系列技术分享会，聚焦干货赋能创新，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每月和您一起深入探讨云数据库的内核技术、性能、架构、管理运维和最佳实践等。 3月30日第一期分享会“数据库管理与运维”专场已结束，错过直播的小伙伴也不要拍大腿，本期带来腾讯云数据库产品经理陈昊分享《数据库统一纳管平台DBhouse技术路线的最佳实践》的文字回顾。 大家好，我是陈昊，我的分享包括四个部分：产品建设背景，为什么要做DBhouse；产品架构，包括技术架
奋飞： 最近的KPI定的合不合理你心里没点AC数？我现在内卷到周三就开始写周报了，不然被新来的就给卷失业了。
本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取，即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件，然后讲述变化数据捕获（Change Data Capture，CDC），以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据，而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。最后我们使用Kettle里的Sqoop作业项以及基于时间戳的CDC转换实现销售订单示例的数据抽取过程，将MySQL中的源数据抽取到Hive的rds数据库中。
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