作为Talend的客户成功架构师，我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景，但我注意到一个常见的模式是，没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题，但从长远来看，相同的性能问题会重新出现，因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么，它们是多么简单还是多么复杂，以及作为集成的一部分而移动的数据量。
数据总是巨大的，任何行业都必须存储这些“数据”，因为它带有巨大的信息，从而导致他们的战略规划。正如人们需要房子感到安全一样，数据也必须得到保障。这个数据主页在技术上称为数据仓库。
当您正在集成所有数据以存储在数据仓库中以进行最终用户分析时，必须映射数据。数据映射在一个信息源和另一个信息源之间进行转换，基本上将数据源字段与数据仓库中的目标字段进行匹配。
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。
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
选择基于云计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度，以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。
在前端开发的过程中会用到很多的浏览器插件，好用的插件，能帮助开发者在开发过程中减少很多工作量！
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。
简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果，可以使用greenplum。 Greenplum数据库也简称GPDB。它拥有丰富的特性： 第一，完善的标准支持：GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展；从应用编程接口上讲，它支持ODBC和JDBC。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。而现在的 NoSQL，NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善，不同的系统需要单独开发和管理，且移植性不好。 第二，支持分布式事务，支持ACID。保证数据的强一
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。
对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案，其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台，另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用，都是市面上领先的数据分析工具。 1.
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL 是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具，并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程，因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
该文介绍了利用大数据和分析技术优化器官捐赠项目的例子。通过使用Talend的技术，UNOS已经将数据处理时间从18个小时减少到了3至4个小时，生成报告所需的时间也减少了84%。这种方法有助于为移植中心提供更多的信息，以便更快地获得成功。
DevOps的概念由开发和运维所组成，是包括了软件开发管理和团队管理的集合体。这个单词2009年被首次提出来，并自此成为IT领域的流行语。
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。
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
市面上可用的 REST API 工具选项有很多，我们来看看其中一些开发人员最喜欢的工具。
市面上可用的 REST API 工具选项有很多，我们来看看开发人员最喜欢的一些工具。
上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下，在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。
这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
世界早已过了工业革命，现在我们正经历着一场数字革命的时代。机器学习、人工智能和大数据分析是当今世界的现实。 我最近有机会与Talend公司产品和营销副总裁Ciaran Dynes以及Datalytyx董事总经理Justin Mullen交谈。 Talend是一家为企业提供大数据解决方案的软件集成供应商，Datalytyx是大数据工程、数据分析和云解决方案的领先供应商，可在整个企业范围内实现更快，更有效，更有利的决策。 大数据操作的演变 为了更好地理解大数据操作的演变，我向Justin Mullen询
效率办公系列之前连续开了很多期讲RPA，于是就有粉丝安利了低代码数据集成平台，去体验了一波，果然非常nice~
近来，数据管理领域的热词也是不少，从国外来的数据编织 (Data Fabric) 和数据网格 (Data Mesh) 是两个经常被提及的新话题。为了跟上新技术的步伐，我也对这俩概念做了一点功课，和大家一起探讨。
学习有关在软件开发周期中采用持续集成的收益，以及如何使用 jenkins 和 maven 插件去实现。 在一个典型组织中，一个定义明确的 SDLC 实践通常具有与用户和角色一起运行的项目。 这些用户根据业务需求/要求设计，开发，测试和部署作业。但是你有没有想过： 那之后的代码会发生什么？ 如果多个开发者想从事相同的工作怎么办？ 您将如何存储这些代码，以及如何确保其他开发人员始终选择正确的版本？ 那么欢迎来到“持续集成”的世界。 在本博客中，我将强调持续集成（CI）的过程，连续性的重要性以及如何使用 Tal
Data Mesh Vs. Data Fabric: Understanding the Differences
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表： 1.ApacheHive 📷 Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。 2JaspersoftBI套件 📷 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
LabVantage的仪器数据采集组件为LIMS CI，是一个独立的应用程序/服务，实现仪器数据的采集（GC、LC等带有工作站的仪器）。
在当今数据驱动的市场中，数据为企业带来了更多的力量和机会。但正所谓“权力越大，责任越大。”随着越来越多的个人信息被组织收集和分析，保护个人隐私和防止滥用或未经授权访问个人数据的需求也随之而来。
上次搬家的时候，发了一个朋友圈，附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多，于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。
随着大数据与预测分析的成熟，开源作为底层技术授权解决方案的最大贡献者的优势越来越明显。如今，从小型初创企业到行业巨头，各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术，新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。 以下是一些大数据方面的顶级开源工具，分为四个领域：数据存储、开发平台、开发工具和集成、分析和报告工具。 数据存储： Apache Hadoop– Cloud Foundry(VMware), Hortonworks, Hadapt NoSql 数据库 – MongoDB,
当数据库检测出内部错误时，会在告警日志内输出相关的错误代码，并输出相关的跟踪日志文件和事件日志文件。
Nextcloud 的升级根据部署方式的不同也会有所差异。比如源码部署的 Nextcloud 的升级，一般是通过在网页端的管理页面点击升级按钮、经过漫长的等待然后完成。由于这种方式的升级要对本地的源代码同时进行升级，因此存在本地环境与升级所需环境不一致而导致升级失败的可能性。当然，一般来说源码升级总是要先看看环境要求是否相同，如果不同则应该先满足环境要求、再进行后续的升级。
Synopsys 公司近日发布了“2018 年开源代码安全和风险分析” Black Duck（黑鸭）报告，深入考察了商业软件中开源安全性，许可证合规以及代码质量风险的状况。本次报告讨论的是从 2017 年审计的超过 1,100 个商业代码库中的匿名数据所得出的结果，行业包括汽车、大数据（主要是人工智能和商业智能）、网络安全、企业软件、金融服务、医疗保健、物联网（IoT）、制造业和移动应用市场。
想要了解一个网站的技术栈时就用它。Wappalyzer 可以分析网站所用的各项技术。它甚至可以帮助我们随时了解市场上的新兴技术信息。
成为一名更好的程序员：如何阅读源代码 阅读源代码有许多益处。你会发现新的架构（construct）和库，与其他的代码维护者产生共鸣，但最重要的是学会如何组织代码，避免因内部极其复杂而变得不可维护。 但
<数据猿导读> 出行“冤家”合并，滴滴高起点进军大数据、人工智能领域；收购雅虎余温未散，Verizon再拟24亿美元收购车辆追踪系统供应商 Fleetmatics；能源大数据前景可期，阿里云将建光伏切
Firebug 的年代，我是火狐（Mozilla Firefox）浏览器的死忠；但后来不知道为什么，该插件停止了开发，导致我不得不寻求一个新的网页开发工具。那段时间，不少人开始推荐 Chrome 浏览器，我想那就试试吧，期初我觉得用起来很别扭，毕竟我不是一个“喜新厌旧”的人。但用的次数越来越多，也就习惯了。
信息安全，富人当道 最近几年，信息安全的话题被广泛讨论，很多企业都开始加强了信息安全工作的力度，那么信息安全工作该不该实施，该如何实施，实施的力度是多少呢？我这里讲针软件企业提一些浅薄的看法。
很难相信2016年（即Talend公司（是第一家针对的数据集成工具市场的ETL开源软件供应商）成立十周年）将要来临。 如果社会和商业形势如同电影行业里所预测那样，我们早已驾驶飞行汽车出行……当然，尽管在燃油效率、电动汽车方面取得巨大进展，目前仍旧没有实现飞行汽车的梦想。不过有一点可以肯定，在2016年一定会出现一些对企业和社会有着重大的影响新兴的技术。以下是我的一些“预测”： 实时分析将大放异彩 在2016年层出不穷的新技术之中，实时大数据分析绝对是最为耀眼的那颗珍珠。Instantly-actionabl
本文译自Wolfram 博客：https://blog.wolfram.com/2021/11/30/six-reasons-why-the-wolfram-language-is-like-open-source/
1 自从Hadoop生态圈流行开来以后，以Apache基金会为代表的开源社区空前强大，国内外互联网公司都纷纷使用开源软件。然而参与开源社区并非是一件容易的事情。需要投入人力物力尚在其次，更为主要的，是公司业务需求的发展，和开源社区的开发之间不可妥协的矛盾。 简单来说，开源社区的系统，对于日渐壮大的互联网公司，对于希望通过云计算服务提供给其他客户使用的云计算公司，都存在开源项目跟不上业务需求的困境。 比如说Hadoop发展比较早期的时候，Facebook内部最初是使用Hadoop原生系统的。但是慢慢的Ha
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的特点。
今天看libPhenom源代码，看到他们使用的JSON解析库参考的是Jansson JSON解析库。于是就去网上查了这个库，找到了官方网站：http://www.digip.org/jansson/。找了一下发现在Github上能够下载源代码，于是下载了源代码来瞅瞅。
目前有众多可选的编程语言，这往往是入门者首先面对的问题，所以，为什么我们要选择Python，而不是其它的编程语言，是有着它的理由的。 Python在软件质量、开发效率、可移植性、标准库的支持、组件集成方面都有着其它语言无法匹敌的力量。而且，Python摒弃了以分号作为语句结尾的规定，转而使用强制代码缩进和换行的限制来保持代码的简洁明了，所以，相信有强迫症的同学将会爱上这门语言。 Python的历史和介绍在这里我就不多说了，下面我们直接看，在Python中如何运行程序。 当然，在此之前你首选得安装Python环境，可以通过Python官网下载获得，也可以在其他的一些发布网站上找到。记住，应该在安装Python之前确认Python是否已经安装。下面介绍一下Python是如何运行程序的。
一.软件的类型 二.Tar包安装、升级、卸载(必须会) 三.RPM软件包安装及管理(必须会) 四.脚本安装、升级、卸载 五.SRPM包安装(知道就行,很少用)
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