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 。
写在前面
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
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——
从表面上看是Oracle连接的用户过多，但是这是一个开发环境，没有什么系统在使用，就我们几个开发人员用，之前从来没有出现过这个异常，所以也不知道怎么回事。于是在网上Google了一下，解决办法就是把数值设置的大一点，于是我重启了服务器，设置成了300，执行了如下命令。
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。
接着我们在选择一个安装目录，注意尽量不要安装在C盘。经过上述操作后，得到如下图，然后再次点击下一步；
Forrester最近的调查显示集成已经成为CIO在采用云计算时首要考虑的问题之一。虽然点对点的解决方案可以解决即时的问题，但是问题不会局限于单独的SaaS解决方案。云计算、大数据、移动化、开放数据和物联网所有的这些趋势都需要进行集成工作。在不久的将来，智慧的CIO在处理这些问题上，将会采取一种更加企业级的视角。 虽然通常而言，很难非常直接地解释这种能力，但是现在每一个厂商都在声称自己可以处理云集成问题，因此也很难确定哪一个解决方案真的可以解决我们的实际需求。最近的《Forrester 2 o
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"
<数据猿导读> 随着“大数据”在各行各业的不断深入，无论是政府还是企业都争相使出浑身解数在大数据领域开疆拓土。下面就请随小编一起看看在本周大数据领域又发生了什么热点事件 谷歌计划拓展数据中心数量 预计2017年在全球增加12个 📷 据悉，谷歌计划拓展数据中心的数量，2017年把谷歌云平台拓展至另外12个地区。首批拓展的数据中心将建在美国的俄勒冈和日本的东京，计划今年年底运营，另外10个数据中心将在2017年上线使用。谷歌的数据中心包含大量支持Gmail、搜索、地图等谷歌产品及谷歌其它云平台
当考虑混合云应用集成策略时，回答以下的九个问题是至关重要的。 好消息是，你的组织在好几个云里都有着数据和应用。坏消息是，只有极少的一部分数据和应用是集成过的。 但这绝不是你一个人的问题。尽管研究机构I
ETL简介ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写。用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取。按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗。得到符合要求的“干净”数据，并加载到数据仓库中进行存储。这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。ETL重要性ETL是实现商务智能(Business Intelligence,BI)的核心
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
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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。
在这篇文章中，我们探讨了SREs（网站可靠性工程师）和安全分析师虽然角色不同，但共享了许多相同的目标。他们都采用主动监控和事件响应策略，以便在服务受影响之前识别并解决潜在问题。他们同样将组织的稳定性和弹性放在首位，目标是最小化停机时间和中断。
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
Informatica PowerCenter、Microsoft Playwright 和 Oracle Database SQL 位列 Udemy 最受欢迎技术课程榜首。
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。
数据猿导读 数据管理解决方案提供商Informatica发布五款云服务产品；基于大数据技术的房屋增值服务平台“舍艺”获3000万元融资；键桥通讯拟9.45亿元收购上海即富45%股份……以下为您奉上更多
安华金和技术副总裁杨海峰：金融行业数据实时共享场景下的动态脱敏技术
数字化转型和敏捷化是一柄双刃剑，给企业带来活力和竞争力的同时，也带来了更多安全风险和威胁，以及随之而来的信任危机。
对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。 由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，并从源头增进了数据的可信度，因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统，它将接受数据
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 选文|康欣 翻译|佘彦遥 校对|王方思 导读 流分析有助于开发和部署解决方案，通过云端的实时流处理以获得来自设备、传感器和应用程序的实时洞察力。流分析能够实施物联网解决方案的实时分析，每秒流动数百万的事件，提供关键任务可靠性和性能，也传送实时控制板和来自设备和应用程序的数据警告，关联多个数据流并使用基于SQL的语言进行开发。流分析客户化部署和监控流任务。 流分析应用包括个性化实时股票交易分析和由金融服务公司提供的预警、实时欺诈检测；数据和身份保护服务，对传感器、执行器、
继续熟悉informatica pc 851的几个重要transformation组件，包括lookup，update strategy等等，lookup组件感觉是pc 851中比较强大的转换组件，正是通过它，才能得以实施缓慢变化维的策略，以实现对数据仓库中维表的更新，之前我也用过一些开源的工具如kettle，发现那里也有相应的lookup组件，但是远没有pc851的强大，比如后者的缓冲管理功能，还可以支持动态缓冲。
西班牙网站Informatica Cero这段时间屡建奇功，在先后曝光了AMD Ryzen 2000系列处理器型号、规格、价格，AMD产品2018~2020路线图之后，3月9日又新鲜出炉了关于Zen 3架构旗舰处理器的进一步信息。
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。
这些是当下最受欢迎的云应用程序开发话题。 一、借助不同类型的云应用程序整合产品 去年，许多读者浏览阅读了关于各种云应用程序开发话题的文章，这也许可以证明发生在云应用程序领域的变化之大。其中好些文章的内容与整合有关，包括存在的困难、市面上的产品以及整合平台即服务(iPaaS)。 随着公司使用的云应用程序数量日增，IT团队需要处理的整合点也随之日增。幸运的是，公司可以借助几种不同类型的云应用程序整合产品，帮助自己处理整合问题。质量保证专业人士Amy Reichert曾深入探讨了iPaaS、基于云的连接件以及异步
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。
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主数据管理是旨在创建和维护权威、可靠、可持续、准确、及时和安全的环境的过程和技术框架。这个环境代表了一个单一版本的事实，作为跨不同的系统、业务单元和用户社区的可接受的记录系统。
北京时间10月30日夜间，Python之父Guido van Rossum在推特上公布了自己从Dropbox离职的消息，并宣布正式退休，即完全脱离Python预研项目的决策层，不再领导该语言。
GTOPO30 is a global digital elevation model (DEM) with a horizontal grid spacing of 30 arc seconds (approximately 1 kilometer). The DEM was derived from several raster and vector sources of topographic information. Completed in late 1996, GTOPO30 was developed over a three-year period through a collaborative effort led by the U.S. Geological Survey's Center for Earth Resources Observation and Science (EROS). The following organizations participated by contributing funding or source data: the National Aeronautics and Space Administration (NASA), the United Nations Environment Programme/Global Resource Information Database (UNEP/GRID), the U.S. Agency for International Development (USAID), the Instituto Nacional de Estadistica Geografica e Informatica (INEGI) of Mexico, the Geographical Survey Institute (GSI) of Japan, Manaaki Whenua Landcare Research of New Zealand, and the Scientific Committee on Antarctic Research (SCAR).
在上个世纪的 80 年代末期（1990 年之前的一年），有关 Python 的历史被改写了。在荷兰的阿姆斯特丹，Centrum Wiskunde & Informatica 大学的 Guido von Rossum 为了让自己的圣诞节有点事情做，不要太无聊了便开始写了 Python 编译器。
8月18日，我们完成了企业数据云的愿景，即通过Cloudera 数据平台私有云（ CDP 私有云） 的全面可用带来真正的混合云体验。基于Kubernetes（RedHat OpenShift）的CDP私有云将云原生的速度/简单性和经济性扩展到了本地环境，从而使连接的数据生命周期扩展到了本地环境，使IT能够更快地响应业务需求并提供坚如磐石的服务水平，这样人们就可以提高数据生产力。
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
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
1. 面向主题：数据仓库集中存储围绕特定主题（如销售、客户、财务等）的数据，这些数据经过提炼，去除了操作型系统中的冗余和不一致性。
在企业内ETL自动化数据处理平台、BI平台和指标中台，三者虽各自承载着告警功能的使命，却各具特色与应用场景。这些平台的告警功能并非单纯复制，而是针对不同业务需求量身定制。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
多少年信息孤岛、难集成困挠着CIO们多年，没想到SaaS的到来并没有改变这一现状，很多SAAS供应商总是喜欢说他们的SAAS产品和技术是多么完美无瑕的，如果独立来看每一项SaaS产品和技术的确如此。但他们却忽略了应用开发的挑战，即如何集成来自于多个供应商的不同SaaS应用，以创建全面、无缝的用户体验。存在于本地部署多年的信息孤岛并没有因为SaaS到来而消失，相反他们伴随着公司的业务一并升入了云端。 多SaaS集成模式对于用户而言可能会是一种标配，以便他们从不同供应商那里精心挑选并组合出一套最符合自身需求的
Navin Chaddha是早期阶段风险投资公司Mayfield的总经理。这家公司目前正在投资的一些公司包括Gigya、Elastica、Lyft、MapR和Poshmark。 随着2014年下半年的到来，大数据俨然已经成为了一种社会主流，它影响了我们的休闲读物、多个产业的格局和面向消费者的应用等各方各面，同时也左右了大批资本的流向。风险投资行业在过去45年的时间内已经见证过许多技术周期——从PC时代的诞生，到主从式架构计算和基于网络计算的发展，还有云端和SaaS模式的崛起，我们对一家公司从创业阶段发展
近年来，大数据技术以各种不同的方式影响着我们的生活。通过对大量数据加以分析，政府、企业和学者等可以找到有价值的东西，从而提升我们的生活水平，改善我们的生活和工作方式。越来越多的企业利用大数据分析工具找到发展趋势和适合企业发展的方法，从而为合伙人带来利益。 数据集的内存都是以千兆字节计算的，因此要对如此巨大的数据进行分析也是一项挑战，并且往往都有时间要求，只有对数据快速的解读和分析才能更快做出决策。 如果找不到适宜的分析工具，那么大数据的管理和分析就非常浪费时间。这里提供几种提高大数据分析价值的方法 1 数据
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
经过二十多年的研究和开发，事件流处理（ESP）软件平台已不再局限于在小生境应用或实验中使用。它们已经成为许多业务环境中实时分析的基本工具。
大数据说的那么悬，其实主要是做三件事：对用户的理解、对信息的理解、对关系的理解。
1 云CRM评估 “ 19世纪80年代，第一个PC端客户关系管理工具诞生,其本质是计算机化的名片夹配合调度系统。时至今日一些CRM仍然是这样。 在19世纪90年代有一家叫Swiftpage的公司推出了客户联系人管理系统ACT，他的功能是收集联系人信息到一个总控制台上。相当于数据库式的客户信息收集和管理。 目前有很多CRM也基于ACT来设计产品，对于一个企业而言，CRM不仅要解决客户信息的收集和管理，更进一步的去解决如何利用CRM进行销售自动化的问题。ACT类型CRM但是又不管理与客户的交流过程,比一个Exc
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