数据流是在SQL Server 2005中才引入的新概念。数据流是专门处理数据操作的工作流。数据流也称为流水线。可以将数据流认为是装配线,该装配线包含了顺序执行的多个操作。在数据流中的每个节点都称为转换。数据流通常以源转换开始,以目标转换结束。在这两个转换之间,预定义的数据流转换被依序应用到数据上。一些转换是同步的,例如,查找、条件性拆分和数据转换。这些同步的转换可以并行执行。 一旦已经将转换应用到数据行上,则下一个转换可以开始处理该数据行,而无需等到上一级转换处理完整个数据集。一些转换是异步的,例如聚合和
问题 我们经常遇到一种情况,在SSMS中运行很慢的一个查询,当把查询转化成从源到目的数据库的SSIS数据流以后,需要花费几倍的时间!源和数据源都没有任何软硬件瓶颈,并且没有大量的格式转换。之前看了很多关于这种情况的优化方案,例如扩大缓存大小等。虽然也能快一点,但是仍然远远比直接在SSMS中查询的速度满的多。究竟是什么原因导致的呢? 解决 首先这个数据流性能是有很多因素决定的,例如源数据的速度、目标库的写入速度、数据转换和路径数量的使用等等。但是,如果只是一个很简单的数据流,那么提高缓存的容量
我们经常遇到一种情况,在SSMS中运行很慢的一个查询,当把查询转化成从源到目的数据库的SSIS数据流以后,需要花费几倍的时间!源和数据源都没有任何软硬件瓶颈,并且没有大量的格式转换。之前看了很多关于这种情况的优化方案,例如扩大缓存大小等。虽然也能快一点,但是仍然远远比直接在SSMS中查询的速度满的多。究竟是什么原因导致的呢?
作为一款自助式BI的轻量ETL工具,PowerQuery的确可以让我们享受许多数据处理的便利,无需专业的能力,大部分仅需通过界面的操作即可完成,无可否认PowerQuery的使用体验是非常棒的。
In this article, I will first give an overview of SSIS data types and data types conversion methods and then I will illustrate the difference between changing the columns data types from the Source Advanced editor and using Data Conversion Transformation.
本人一个IT屌丝男,一直在ITPRO的圈子里面混着,从来不是一个程序猿,水平就是开开关关windows的水平。昏昏然,成了一个油腻的大叔,但我的内心和业务水平还是停留在26岁啊! 周围的同事好友一个个都一日千里的学习进步着,实在看不下去自己了,决定整理整理,给自己,给儿子摆一个努力学习的POSE出来。
在笔者过往的文章里已经反复提到过,学习dotNET的性价比是比较高的,不止于可以做任何专业程序员做的领域,更是可以让我们这些业余的人员大有作为,例如可以开发OFFICE插件,可以使用PowerShell来做运维(会dotNET的很快上手,都是广义的dotNET体系),同时在微软的产品系里开放了各产品的对象模型,使我们可以轻松地和各大产品作交互如Windows的WMI模型,Sqlserver的SMO、AMO模型,当然还有我们熟悉的OFFICE对象模型等。
MaxConcurrentExecutables, a package level property in SSIS determines the number of control flow items that can be executed in parallel. The default value is -1. This is equivalent to number of processors (logical and physical) plus 2.
在PowerQuery的数据处理中,有相当多的一些功能使用起来非常方便,对应于企业级的SSIS,反而缺少了这些的灵活性,真正要完全使用SSIS来实现,非常繁琐。如PowerQuery里的逆透视功能,行列转置功能,标题行提升功能等。
python的确是一门非常优秀的编程语言,特别是在数据领域,网络爬虫、数据处理、分析等方面都是非常强劲。
我们通过一个真实的案例,针对以上难点进行具体分析以及如何去解决,同时来思考,在各种新技术层出不穷的今天,数仓应该何去何从?
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。
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。
ETL是数据仓库和数据集成领域常用的缩写,代表Extract, Transform, Load(提取、转换、加载)三个步骤。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。
ETL是EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载)的简称,实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址,是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧(如果你有一定的kettle使用,推荐看看Pentaho Kettle解决方案,这里用kettle实践kimball的数据仓库理论)
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T,T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中,T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。 最初从各种源(例如,消息队列,套接字流,文件)创建数据流。 结果通过接收器返回,接收器可以例如将数据写入文件或标准输出(例如命令行终端)。 Flink程序可以在各种环境中运行,独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行,也可以在许多计算机的集群上执行。
2018 PASS峰会于 11.5~11.9 举行完毕,本文描述PASS峰会中有关PowerBI企业现代商务智能的进展以及未来展望,绝对震撼,超乎想象。
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。
介绍 改变数据类型是一个看起来很简单的事情,但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求,又该如何处理那?这里我提供一个思路来解决这个问题。 背景 在一个常规SQL Server heath检查中,使用sp_blitz,我们最大的生产表之一引发了令人担忧的警报。保存客户订单信息的表的ID列是一个INT datatype,很快就将达到最大值。 这个表大约有500GB,有超过9亿行。根据在该表上每天的平均插入数,我估计未来八个月后,在这张表上的插入将会溢出。这是一个订单输入表,由于客户的活动,需要24小时的插入。一
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。
改变数据类型是一个看起来很简单的事情,但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求,又该如何处理那?这里我提供一个思路来解决这个问题。
Spark Streaming 和 Spark 是 Apache Spark 生态系统中的两个重要组件,它们在处理数据的方式和目的上有着本质的区别,以下是对两者的详细比较以及如何使用它们进行数据处理的说明。
ETL,Extraction-Trasformation-Loading,即数据读取,转换,装载的过程,是构建数据仓库的重要环节。
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。数据流的最初的源可以从各种来源(例如,消息队列,套接字流,文件)创建,并通过sink返回结果,例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行,独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一,套接字流 下面举一个例子,该例子,数据来源是网络套接字,带窗口的流处理,窗口大小是5s,这些概念玩过spark Streaming应该都很清楚,我们后面也会给大家详细讲解。
接收一个元素,产出0个,1个,或者更多的元素。下面是一个字符串拆分为多个字符串的FlatMap
随着诸如Apache Flink,Apache Spark,Apache Storm之类的开源框架以及诸如Google Dataflow之类的云框架的增多,创建实时数据处理作业变得非常容易。这些API定义明确,并且诸如Map-Reduce之类的标准概念在所有框架中都遵循几乎相似的语义。
数据的导入导出是数据库管理员常见的工作任务之一,尤其是平面文件的导入导出。BCP 工具则为这些任务提供了强有力的支持,它是基于DB-Library,尤其是在生产环境中,从本地传送数据到服务器或从服务器传送数据到本地,因它无需提供图形界面,减少网络带宽,提高了传输速率。BCP的全称是BULK COPY PROGRAM,它是一个命令行程序,可以完全脱离SQL server进程来实现。
Project Reactor(以下简称“Reactor”)与Spring是兄弟项目,侧重于Server端的响应式编程,主要 artifact 是 reactor-core,这是一个基于 Java 8 的实现了响应式流规范 (Reactive Streams specification)的响应式库。
1、给定一个数据流,数据流长度N很大,且N直到处理完所有数据之前都不可知,请问如何在只遍历一遍数据(O(N))的情况下,能够随机选取出m个不重复的数据
1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算,无法满足实时性要求较高的业务需求,例如实时推荐,实时网站性能分析等,流式计算可以解决这些问题,spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一,spark Streaming原生地支持多种数据源的接入,而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用,具有高吞吐量,容错机制,
◆ 概述 MSDB 数据库是 4 个可见系统数据库之一,另外3个分别是master、model 和 TempDB 。MSDB目的是跟踪一系列常见 DBA 活动历史记录,如备份和恢复。它还包含 SQL Server 代理的所有数据,包括作业、步骤、运算符、警报和执行历史记录。有时 MSDB 用于存储 SSIS 包,尽管它更常见地存储在实例上的 SSIS 目录数据库中。下面探讨一下MSDB一些特性 ◆ MSDB特性 ◆ 1、备份和恢复历史存储在 msdb 中 msdb 包含备份还原历史记录。因此,我们可以通过查
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
本文介绍了RxJava和Agera的基本调用流程,通过一个简单的示例展示了它们在实际使用中的便捷性。同时,也探讨了它们在实际使用中可能遇到的问题和解决方案。
通常在数据量较少的情况下,我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是:先将目标数据库的数据全部清空掉,然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案,但是在很多时候会带来性能上的问题。
Redux由Flux演变而来,提供几个简单的API来实现状态管理,所谓状态指的是应用数据,所以,Redux本质上是用来管理数据的。 进一步,Redux配合支持数据绑定的视图库使用,就可以将应用状态和视图一一对应,开发者不需要再去关心DOM操作,只关心如何组织数据即可。
1、集合数据类型(list、tuple、dict、set、string) 2、generator a、生成器 b、带yield的generator function
在数据消费端,就算是数据分析师的角色,对于正规的公司来说,都不会轻易地开发数据库的访问权限给到终端用户,绝大部分的场景只会是给予导出Excel、csv等文件格式的权限,并且通常来说,导出的记录数也是有限制的,导出量太大,应用程序负荷过重,是不允许的。
序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或写到磁盘进行永久存储的过程。反序列化是指将字节流转回结构化对象的逆过程。
本文总结了Flink Streaming的算子操作,统统简单实现一次算子操作类型,更加熟悉了Flink带来的便利,有时间可以浏览一次,理解一次,后面具体使用的时候,可以进行查看
Apache Flink 1.12 Documentation: Operators
StreamCQL是一个类SQL的声明式语言,它用于在流(streams)和可更新关系(updatable relation)上的可持续查询,目的是在流处理平台分布式计算能力之上,通过使用简易通用的类SQL语言,使得业务逻辑的开发变得统一和简易。在功能上,StreamCQL弥补了传统流处理平台上一些基本业务功能的缺失,除了过滤、转换等基本SQL能力之外, 还引入基于内存窗口的计算、统计、关联等能力,以及流数据的拆分、合并等功能。 StreamCQL重要概念介绍 流:流是一组(无穷)元素的集合,流上的每个元素
在 需求分析 阶段 , 使用的工具 , 在 “结构化分析” 中 , 数据流图 ( DFD ) 使用频率很高 ;
1.1 简介 在开发工具上添加自己需要的功能,可以基于eclipse的插件进行扩展以满足新功能的需要。下面就说说如何在eclipse上如何添加菜单项。 1.2 建立工程 新建eclipse插件工程 工
NiFi是美国国家安全局开发并使用了8年的可视化数据集成产品,2014年NAS将其贡献给了Apache社区,2015年成为Apache顶级项目
流的英文stream,流(Stream)是一个抽象的数据接口,Node.js中很多对象都实现了流,流是EventEmitter对象的一个实例,总之它是会冒数据(以 Buffer 为单位),或者能够吸收数据的东西,它的本质就是让数据流动起来。可能看一张图会更直观:
前言 你知道Python的Itertools库被认为是Python的瑰宝吗?一些用户甚至认为它是最酷和最令人惊叹的Python库之一。我们可以使用Itertools模块来丰富我们的应用程序,并在更短的
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