---- pyspark 之大数据ETL利器 4.大数据ETL实践探索（4）---- 之 搜索神器elastic search 5.使用python对数据库，云平台，oracle，aws，es导入导出实战...之前有一段时间一直在使用python 与oracle 进行交互，具体内容参见： windows下python3 使用cx_Oracle，xlrd插件进行excel数据清洗录入 可以说使用python...，那么数据库的用户名需要用c##开头，使用数据泵进行操作 的时候也有一些不同： 在CDB中，只能创建以c##或C##开头的用户，如果不加c##，则会提示错误“ORA-65096：公用用户名或角色名无效”...将数据库表导出成 CSV, 并批量上传至 AWS 2.1 export all table to CSV 使用oracle函数 utl_file 进行快速导入导出（一分钟300万条的量级），这个比spool...4.2 使用python 执行视图导出 主要逻辑是，按照月份 ，执行视图生成这个月每天的数据插入到表中，当一个月的数据执行完毕，将这个月份表导出。
图2-2 打开database窗口，点击+号按钮，选择oracle或其他数据库。 ? 图2-3 ? 图2-4 设置需要连接的数据库主机等信息。即可在工具中直接连接数据库。 3....Python连接oracle 由于开发人员或数据分析人员需要将数据库中的数据读取，进行更加复杂的运算。...python提供了cx_Oracle模块，可以通过导入该模块，使得python程序可以连接数据库，并对数据库中的数据进行操作。...（1）下载cx_Oracle Python一个官方网站PyPI，上面有丰富的模块。cx_Oracle就可以在PyPI中下载。...#因为是tuple,所以可以这样使用结果集 print cds[0][3] #或者直接显示出来,看看结果集的真实样子 print cds #如果需要批量的插入数据,就这样做
下一个选择是与现任提供商合作：一种能够很好地处理当今流行数据源和流的解决方案。现有供应商提供大型或知名品牌的稳定性和舒适性。 第三类ETL工具是现代ETL平台。...其中一些工具包括一组一起使用的工具，可以自定义以解决特定问题。由于许多公司将其数据存储在传统的单片数据库和系统中，因此制造商可以很好地提供工具来迁移数据并支持现有的批处理方法。...数据存储在存储库中，客户端工具和服务器访问它。操作在服务器上执行，服务器连接到源和目标以获取数据，应用所有转换，并将数据加载到目标系统中。...Sybase ETL Server是一个可伸缩的分布式网格引擎，它使用转换流（使用Sybase ETL Development设计）连接到数据源并提取数据并将数据加载到数据目标。...错误处理：仅监控 转型：ETL，Kafka Streams API Fivetran Fivetran是一种SaaS数据集成工具，可从不同的云服务，数据库和商业智能（BI）工具中提取数据并将其加载到数据仓库中
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。 1....2）创建自定义应用程序 自定义应用程序可以使用任何编程语言来实现，如Python、Java、C#等。以下是一个简单的Python示例，用于接收触发器发送的变更数据，并将数据实时同步到目标数据库。...步骤： 配置源数据库连接：在ETL工具中配置Oracle数据库的连接信息，用于抽取数据。 数据抽取：ETL工具从Oracle数据库中抽取数据，并进行必要的数据转换。...配置目标数据库连接：配置多个异构目标数据库的连接信息。 数据加载：将经过转换的变更数据加载到多个目标数据库中。 4....使用LogMiner方式进行数据同步 利用Oracle数据库内置的LogMiner功能，实时捕获数据库的变更日志，然后将这些变更应用到多个异构目标数据库中。
2）sql 语句集合模块，将待执行的业务 sql 语句统一存放到这里 3）数据处理函数工厂 4）使用多线程提取数据 一、数据库连接类 cx_Oracle 是一个 Python 扩展模块，相当于 python...的 Oracle 数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 API 来实现 Oracle 数据库的查询和更新 Pandas 是基于 NumPy 开发，为了解决数据分析任务的模块，Pandas...引入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的方法类和函数 pandas 调用数据库主要有 read_sql_table，read_sql_query，read_sql 三种方式...cx_Oracle 是一个 Python 扩展模块，相当于 python 的 Oracle 数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 API 来实现 Oracle 数据库的查询和更新。...到此整个数据库取数工具开发流程介绍完毕，就差最后一步分享给小伙伴使用了，做成 GUI 应用此处不做详细介绍，构建独立的 python 环境，快速发布你的应用
具体思路： 一、数据库连接类 此处利用pandas读写操作oracle数据库 --注：oracle数据库连接需要一些配置工作，可查看以往推文Python连接oracle数据库实践 二、主函数模块 1）...4）、使用多线程提取数据 一、数据库连接类 cx_Oracle是一个Python 扩展模块，相当于python的Oracle数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 API来实现Oracle...Pandas是基于NumPy开发，为了解决数据分析任务的模块。Pandas 引入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的方法类和函数。...pandas调用数据库主要有read_sql_table，read_sql_query，read_sql三种方式。 本文主要介绍一下Pandas中read_sql_query方法的使用。...cx_Oracle是一个Python 扩展模块，相当于python的Oracle数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 API来实现Oracle 数据库的查询和更新。
它涉及将数据从不同的源头抽取出来，经过必要的转换处理，最后加载到目标系统（如数据仓库、数据湖或其他分析平台）的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍： 1....数据抽取（Extract） - 源系统连接：需要与各种数据源集成的能力，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）、APIs、文件系统（CSV...数据加载（Load） - 目标系统接口：支持加载到多种目标系统，包括数据仓库（如Teradata、Snowflake）、数据湖（如Hadoop HDFS、AWS S3）、或NoSQL数据库等。...- 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。...Informatica PowerCenter 商业软件，广泛应用于大型企业中。提供强大的数据集成能力，支持复杂的ETL流程设计。具备高度的可扩展性和性能优化，适合处理大规模数据集成项目。
0.序言 项目主要使用oracle但是我不太喜欢其他编程语言，加上可能需要用python部署算法包，从oracle表中读出数据，处理完成后在放回oracle中去，所以在windows上就想到先用python...Oracle数据库。...or directory 2、设置相应用户的环境变量： 在这里需要说明下，你使用哪个帐户装cx_Oracle就需要配置哪个帐户的环境变量，以下已root帐户为例； 如果不配置环境变量、或环境变量配置不正确...tid=12 3. cx_Oracle使用简介 使用流程： 1.导入模块cx_Oracle 2.连接数据库 3.获取cursor 4.使用cursor进行各种操作 5.关闭cursor...”) print cursor.fetchone() cursor.execute(“DROP TABLE python_modules PURGE”) 仅向数据库发出一个执行操作，要求将 76
1 安装与导入 Python操作Oracle数据库多用cx_Oracle这个第三方扩展，总体而言，cx_Oracle的使用方式与Python操作MySQL数据库的pymysql库还是很相似的，如果还没有安装...，包名称cx_Oracle中，字母“O”是大写的，写成小写将会导入失败。.../doc/installation.html#linux 2 创建连接 cx_Oracle提供了两种方式连接Oracle数据库，分别是创建独立的单一连接以及创建连接池。...在默认情况下，Oracle数据库对应1521端口，在这种情况下，dsn中可以省略端口： connection = cx_Oracle.connect("username", "password", "192.168.1.2...在创建好连接池后，通过调用acquire()方法可以获取一个数据库连接，连接使用完毕之后，最好使用SessionPool.release(connection)或Connection.close()将连接放回连接池
最好的开源ETL工具列表与详细比较: 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。 最后，该数据被加载到数据库中。...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。...它包含迁移大型数据库的批量特性。 可以启用/禁用表、字段、索引、查询/视图等每个元素的转换。 在迁移或同步过程开始之前，可以进行数据验证。...没有专有的转换代码:Sprinkle做ELT(比遗留的ETL提供更多的灵活性和可伸缩性)。用SQL或python编写转换。 构建ML管道的jupiter笔记本接口。...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。
经常用到点知识，百度一下，过两天又忘，搞个笔记记一下，降低回忆成本 1. cx_Oracle （python操作oracle数据库的接口） 连接 con = cx_Oracle.connect("pythondemo...sqlalchemy库 orm接口 SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据...该命令在Oracle8时被引入Oracle,这个操作在本质上并不转换任何数据库字符，只是简单的更新数据库中所有跟字符集相关的信息。...(意味,你只能在新字符集是旧字符集严格超集的情况下使用这种方式转换。) 注意:转换字符集，数据库应该在RESTRICTED模式下进行....如果不是超集，将获得以上错误。
环境：java，was，python2.6，红帽linux，oracle，python用cx_Oracle 事情是这样的，有个需求，需要对数据库进行处理，简单说就是把数据取出来，用python...使用外部传参做一个处理，再写回到数据库。...，于是到了java调用python环节 大概把需要用到的功能写两个脚本，一个是用于连接数据库的，一个是用来实现功能的，方便后面说明 dbconn.py 这个用来连接数据库 #!...' host = 'localhost/orcl' conn = cx_Oracle() return conn case.py 这个用来加工数据 ''' 接收传入参数 使用传入参数作为where...突然灵感一现，如果用python自有的加环境变量的方法能不能绕过注销这个步骤呢，说弄就弄，于是将case.py中的 os.system(export ORACLE_HOME=oracle_install_path
我们在做数据分析，清洗的过程中，很多时候会面对各种各样的数据源，要针对不同的数据源进行清洗，入库的工作。...本篇博客就针对，在windows平台下使用python3（python2社区将要停止支持，使用3是大势所趋），读取xls，xlsx格式的数据进行清洗入库做一个小例子。...读取xlsx数据进行清洗 2. cx_Oracle批量入库 ?...windows下使用cx_Oracle操作oracle的报错问题 报错信息如下： ?...python3 的cx_Oracle操作oracle数据时候，不可避免的会遇到中文的编码问题，当然，上网一搜全是python2的，解决方案是： #在开头加上 import sys reload(sys)
这个专题讲解Python相关方面的内容，首先是运维方面，例如数据库，Linux等，后续会有Web，爬虫等。...---- 关于Python Python可以说是目前运维领域最火的一门语言 在看文章之前最好对Python的语法及数据结构有所了解，具体可在网上搜索Python简明教程或廖雪峰的Python教程观看,暂时不需要了解其高级功能...这部分会和Oracle awr报告穿插着写 ---- 上节讲了如何安装Python3.6 ，这节讲述如何利用Python 模块cx_Oracle 连接Oracle数据库 这节包含 oracle客户端的安装和...Oracle数据的一个模块 官网网站为: https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle/5.2.1#downloads 这里我们选择Linux版本。...---- 至此cx_Oracle模块已经安装完成，下期讲介绍如何利用cx_Oracle模块连接Oracle数据库
但是创建数据集市层需要额外的硬件资源，并集成它与数据平台其他的数据库。 三层架构（OLAP） 在数据集市层之上，我们通常会使用联机分析（OLAP）处理多维数据集（cube）。...以下这张架构图使用最广泛的体系结构，它由顶层、中层和底层组成。 底层：数据仓库服务器的数据库作为底层，通常是一个关系数据库系统，使用后端工具将数据清理、转换并加载到该层。...中间层：数据仓库中的中间层是使用ROLAP或MOLAP模型实现的OLAP服务器。对于用户，此应用程序层显示数据库的抽象视图，这一层还充当最终用户和数据库之间的中介。...从功能应用和技术架构来展开，以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库架构图了。 数据仓库的4层核心组件：底层源数据库（数据存储方案）、ETL、前端应用、还有OLAP服务。...1、采用传统关系型数据库，或经过功能扩展的MPP数据库 ① 传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2 ② 大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum
使用python连接oracle数据库服务器需要三个软件的位数一致额版本配套（python版本、oracle数据库服务器版本和oracle客户端连接工具版本） Oracle客户端工具 ...使用python来操作oracle数据库，我们需要先下载一个oracle的客户端连接工具。...因为前面我们安装的是一个oracle 12c的64位数据库，所以我们安装的oracle客户端也需要与之对应。...下载后将压缩包文件解压，将文件夹中的所有dll文件都复制到python36安装目录的Python36\Lib\site-packages目录下（如：C:\Program Files\Python36\Lib...) cursor.close(); db.close(); 首先我们需要导入cx_Oracle库 通过connect命令进行连接，连接参数分别为用户名、用户密码、oracle数据库服务器IP：端口/实例名
cx_Oracle 是一个用户访问 Oracle 数据库的 Python 扩展模块。它符合Python数据库API 2.0规范，并增加了相当多的内容和几个排除项。...cx_Oracle 已经在Python 3.6到3.9版本中进行了测试。用户可以将cx_Oracle与Oracle 11.2, 12c, 18c, 19c和21c客户端库一起使用。...关于cx_Oracle详情参见： https://cx-oracle.readthedocs.io/en/latest/index.html Oracle的官方文档一直是最全的，从高阶的到底层，从数据库...、中间件、云计算等无所不包，cx_Oracle的官方文档也是秉承这种风格。...代码如下 import csv import cx_Oracle # 建立数据库连接 connection = cx_Oracle.connect(user="wbq", password="Wbq197711
OALP Presto Presto是一种分布式SQL查询引擎，用于查询分布在一个或多个异构数据源上的大型数据集。...不是数据库 Presto不是传统意义上的数据库，也不是MySQL、PostgreSQL或者Oracle的代替品.它并不存储数据，是一款OLAP分析工具....它使得能够快速定义将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器变得简单。 Kafka Connect可以获取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到Kafka主题，使数据可用于低延迟的流处理。...另外Spark SQL提供了领域特定语言，可使用Scala、Java或Python来操纵DataFrame/DataSet。这些都可用于批处理。...它截取小批量的数据并对之运行RDD转换。这种设计使流分析可在同一个引擎内使用同一组为批量分析编写而撰写的应用程序代码。
它是一种数据处理过程，用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗，并将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中。...转换操作包括数据格式转换、数据清洗、数据整合、数据增强、数据分割等，以确保数据的一致性、完整性和准确性。加载（Load）：加载阶段将经过转换的数据加载到目标系统或数据仓库中。...，而这些数据可能存在不一致、格式不同或分散在不同数据库表中。...实现数据集成和共享：ETL工具可以将数据从不同的源系统中提取出来，进行格式转换和映射，然后加载到目标系统中。这样，不同部门或业务系统可以共享和访问这些集成的数据，促进信息的共享和协同工作。...ODI与Oracle数据库和其他Oracle产品紧密集成，具备灵活的数据转换和转换规则， ODI的架构设计可扩展较强，并可在分布式和集群环境中运行。
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