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用于数据工程的 Python 简介
用于数据工程的 Python 简介 Photo by 希特什·乔杜里 on 不飞溅 Python 是当今数据工程师、数据科学家和机器学习工程师最常用的编程语言之一，因此它通常被称为数据语言。它简单易学的语法使其更容易理解，并且在编写小短代码行时也更方便。此外，python 具有广泛的库，可服务于数据ETL认知
作者：herain 链接：https://www.zhihu.com/question/264690762/answer/2431424917 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 ETL绝不是三个单词直译这么简单，三个数据环节紧密连接构成体系庞大、技术复杂度的数据生态系统。 ETL有三个难题：一是，数ETL工具 （二）sqoop 数据同步工具
Sqoop简介 将关系数据库（oracle、mysql、postgresql等）数据与hadoop数据进行转换的工具、 官网： http://sqoop.apache.org/ 版本：（两个版本完全不兼容，sqoop1使用最多） sqoop1：1.4.x sqoop2：1.99.x sqoop架构非常简单，是hadoop生态系统的架构最简单的框架。 sqoop1由client端直接接入hadooETL工具 -- Sqoop
1. 概述 Sqoop是apache旗下的一款 ”Hadoop和关系数据库之间传输数据”的工具导入数据：将MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库 2. Sqoop的工作机制 将导入和导出的命令翻译成mapreduce程序实现 在Restcloud ETL 快速入门
1. 登录 1.1打开浏览器，输入平台地址：http://IP:端口/restcloud/admin初始化管理员账号：admin 密码：pass1.2输入账号、密码登录进入平台，如下图： 2. 创建数据源 2.1在主界面点击数据源管理，进入创建数据源管理页面2.2点击新建数据源，弹出数据源创建选项2.3选择你需创建的数据库类型，以or4月18日“RestCloud ETL社区版”重磅推出
— —/ 新一代ETL数据集成平台 /—— 数据价值的挖掘应用为当今社会的数字化进程开辟出了一个新的发展方向，未来更多的企业将逐渐进行数字化转型，以便于参与到数据产业体系当中，从而获得更强的创新能力和可持续发展能力。数据集成作为数据产业体系其中一个基础环节，也是最底Web可视化的数据同步ETL工具
因项目需要，结合目前参与的项目，以及个人技术能力范围，组合研发一套web可视化数据同步系统，正式名称：DataHamal（数据搬运工）。 项目背景：接触过阿里云这类大数据平台，对于中大型项目以及需要与外部系统对接数据的情况下，几乎都需要数据共享/分析处理/ETL同步等功能。 避免重复造轮子，首页了解数据预处理ETL
数据预处理ETL 数据的质量直接决定数据分析结果的好坏，真实的数据可能由于记录失败、数据损坏等原因产生缺失值，或由于噪声、人工录入错误产生的异常点。这会使得后续的数据分析非常困难，分析结果不可靠；数据预处理的目的就是改善数据质量，提升分析可靠性。 数据预处理的主要过程有数据数据中台架构
基础设施 HDP + 私有云 + k8s/docker 存储组件 Hadoop/hive/ELK/GP/Tidb/hbase/kudu 离线ETL HQL/spark/presto/kettle 实时ETL Kafka/cdc/flink/spark streaming OLAP分析 Kylin/clickhouse/BI 数据仓库建模 kimball/inmon建模 基于sap / wms / crm; sap(mm/sd/fico) 流程OdKettle 介绍及安装教程
Kettle介绍 1、什么是ETL? 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，这里我要学习的ETL工具是Kettle！ 2、什么是Kettle？ Kettle是一款国外开源的ETL工ETL_Kettle简介
ETL_Kettle简介 kettle 是纯 java 开发，开源的 ETL工具，用于数据库间的数据迁移 。 Kettle中有两种脚本文件，transformation和job。 transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制. Kettle下载地址： https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20IETL工具kettle实现数据同步
ETL工具kettle实现数据同步 摘要: 这次记录是因为前段时间公司新开的项目,新建了一个数据库,有部分数据在新的项目中用的到,需要从原来的数据库中同步过来, 原来的做法是在项目中使用task定时任务来定时从原来的数据库中拉取数据,但是在一个项目中实现跨数据源是一个很烦凡ETL工具——datax，flinkx
一、DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。 DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步windows下，不安装任何软件，直接抓包
关键字：抓包，windows，netsh trace，ETL，不安装任何软件 在windows系统上，不用安装任何软件，利用netsh进行抓包： 开始抓包： netsh trace start capture=yes tracefile=c:\temp\mycap.etl 停止抓包： netsh trace stop ETL文件需要用微软的netmon或messager analyer才能打开。 要想用wiresETL工具Kettle与Sqoop场景分析
一、工具介绍 Kettle简介 基于JAVA的ETL工具，支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现 Sqoop简介 Apache开源软件，主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresETL和ELT的区别
0、前言 当你第一次看到这两个词的时候会以为写错了或者ELT是不是其他高大上的概念，但是实质他们两只是顺序调换。虽然表面看只是顺序调换了，但是两者处理数据的方式也是不一样。 ETL 是Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载） ELT 是Extract（抽取）、Load（加载）、Transform（转换） 一HDP 11.sqoop 将 MySQL 数据导⼊ Hive
十二、 sqoop 将 MySQL 数据导⼊ Hive 1、 将 ambari.users 表导入到 dim_v8sp 数据库在 client-v01 服务器创建 etl 用户 HOME目录，生成kerberos票据文件，并添加 crontab以定期刷新飘据到缓存。 cd /home/; cp -r ./bigdata ./etl; chown -R etl:etl ./etl; rm -rf /home/e采集微博数据ETL项目的处理以及相关技术点
中小型数据仓库项目的标准开发流程 以数据流来驱动项目开发 以已下载微博数据ETL项目为例 基于定的微博数据目录，拿到该目录下所有的输入数据的文件路径。（技术问题done）基于文件路径，读取文本文件的数据。解析读取出来的文件数据，成为结构化数据-微博博文对象抽象类-ContentPojo，最终关于windows收集日志
1.最近在处理windows远程登陆发生【出现了内部错误】。 2.开case跟microsoft，给出如下收集trace的步骤，记录一下 一：Netmon trace安装和使用 您可以从以下站点下载 Network Monitor 3.4 (NetMon)，然后以管理员身份运行以安装 netmon 工具：Download Microsoft Network Monitor 3.4 (arETL数据整合与处理——实例
1.Excel输入 1.打开Kettle工具，创建转换 使用Kettle工具，创建一个转换，并添加Excel输入控件，具体如图1所示： 图1 创建转换 2.配置“Excel输入”控件 双击“Excel输入”控件，进入“Excel输入”配置界面，单击“浏览”按钮，选择物理成绩.xls；单击“增加”按钮，具体效果如图2所示；单击“工kettle常用功能
Kettle Kettle是一款开源的ETL工具，纯Java编写，工作中经常用到一些转换，特此记录。 1. 回刷历史数据 如果历史数据需要大批量回刷，按照时间段跑数据，动辄几亿甚至千亿的数据操作会造成数据库断连，Select的时间可以达到十几分钟，按日跑需要不断地进行改参数，循环脚本可解决。 job中对StarRocks1.19的缺点
社区论坛话题：https://forum.starrocks.com/t/topic/209 1.目前不适合大规模批处理？ 目前的话 我们不适合做大规模的批处理，当前版本由于是全内存计算，所以面对大规模数据的复杂ETL容易内存不足，后续的版本正在优化当中。 因为ETL操作需要落盘,所以短期内还没有进行解决容易内存不足的一文读懂数据仓库
数据仓库 数据仓库（Data Warehouse DW）是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的大型数据库，它的数据基于事务型的关系数据库。 数据仓库中的数据是相对稳定的、集成的、面向主题的、反映历史变化的，以分析需求为目的数据集合。 数据集市 数据集市是ETL讲解（很详细！！！）
ETL讲解（很详细！！！） ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节。 通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接最新Kettle智能电商全栈数据仓库项目 Kettle ETL处理实时仓库+离线仓库高级项目课程
Kettle智能电商全栈数据仓库项目 Kettle ETL处理实时仓库+离线仓库高级项目课程 ===============课程目录=============== (1)\1、离线；目录中文件数:134个 ├─01-kylincube优化-确定cuboid数量与cubesize.mp4 ├─01-今日课程内容和课程目标.mp4 ├─01-今日课程目标与课程内容