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高并发指标中台选型：Aloudata CAN 横向扩展与架构稳定性深度评估本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《高并发指标中台选型指南：Aloudata CAN 横向扩展与稳定性深度测评》转载请注明出处。

数据工程实践：Aloudata CAN 如何通过 NoETL 实现真·管研用一体？本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《告别伪一体！Aloudata CAN 真·管研用一体的落地路径与价值佐证》转载请注明出处。

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嵌入式C++教程——ETL（Embedded Template Library）好奇心：为什么在嵌入式世界里，总有人把 new 当成“危险品”而随身带手套？答案很简单：堆是不可预测的。ETL（Embedded Template Library）就是为了解决这个问题而生：把熟悉的容器/算法思想搬到嵌入式场景，但把动态分配剔除掉，让一切变得可预测、可度量、可审计。

数据工程实践：NoETL 指标平台落地周期与人力投入深度测算本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《Aloudata CAN 指标平台落地周期与人力投入测算：从部署到全员使用要多久？》转载请注明出处。

Kettle9入门、使用经验与5个问题kettle中，对于开发一个ETL流程，必须要新建一个转换，其中可以配置一组最常见的“表输入→表输出”，然后摁Ctrl+S保存，即得到一个.ktr文件。因此，转换是利用Kettle开发ETL流程的一个基本单位。

kettle 9.2 连接达梦DM Database Server 64 V8kettle 9.2 连接达梦DM Database Server 64 V8在达梦安装目录下找到这个D:\dmdbms\drivers\jdbc 下面有DmJdbcDriver6、7、8、11 分别对应java的几个版本，老版本的达梦适配java8 的驱动叫DmJdbcDriver18，所以好多老教程还让你苦苦找DmJdbcDriver18，其实就是新版本数据库的DmJdbcDriver8

数据工程指南：指标平台选型避坑与 NoETL 语义编织技术解析摘要：本文面向数据架构师与数据负责人，深度剖析指标平台选型中“口径乱、响应慢、成本贵”三大核心短板的技术根因与隐性成本。重点解析 Aloudata CAN 如何通过 NoETL 语义编织技术构建统一语义层，实现“定义即开发、定义即治理、定义即服务”，从而根治传统顽疾，并提供一套结合量化成效的选型决策评估框架。

保姆级教程：Apache Seatunnel CDC（standalone 模式）部署 MySQL CDC、PostgreSQL CDC 及使用方法软件版本备注操作系统centos7.9一台seatunnel2.3.11https://seatunnel.apache.org/download/

＜span class=“js_title_inner“＞Spark做ETL，与Ray/Daft做特征工程的区别在哪里，如何选型？＜/span＞如果你熟悉 Spark，大概率会有过这样的困惑：Spark都统治大数据领域十年了，算子成熟、生态完善，为什么做特征工程时，大家还要费劲巴拉去学Ray Data、Daft这些新框架？

存量数仓宽表治理：基于 NoETL 语义编织实现指标统一管理本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《存量数仓宽表混乱怎么办？Aloudata CAN 无需重构，统一指标管理》转载请注明出处。

老百姓懂点AI

[数据工程] 告别脏数据：智能体来了（西南总部）AI调度官的自动化ETL清洗与AI agent指挥官的数据合成管线在大模型时代，算法（Transformer）已经开源，算力（GPU）可以租赁，唯有数据（Data）是护城河。

Hibernate（79）如何在ETL流程中使用Hibernate？在ETL（Extract, Transform, Load）流程中使用Hibernate可以帮助你从数据库中提取数据，对数据进行转换，并将数据加载到目标数据库中。以下是一个详细深入的示例，结合代码演示如何在ETL流程中使用Hibernate。

Spark在银行系统ETL中的实战应用：TXT文件到PostgreSQL的余额处理全流程银行系统每日需要处理海量账户余额数据，从TXT文件中提取、转换、加载到PostgreSQL数据库。核心需求是：

异构系统连接之道：基于轻易云平台的数据集成实战资源全景在数字化转型的深水区，企业信息系统的“数据孤岛”问题日益凸显。聚水潭、旺店通等新兴业务系统与金蝶云星空等传统ERP之间，因技术架构、数据标准和协议各异，常常导致业务流断裂、数据滞后与人力成本高企。传统定制开发模式周期漫长、响应迟缓，已难以适应快速变化的业务需求。在此背景下，以轻易云数据集成平台为代表的现代iPaaS（集成平台即服务）解决方案，正以其零代码/低代码、可视化配置、高性能与高可靠性的核心优势，成为打破数据壁垒、实现实时业务协同的关键技术引擎。

数据工程实践：智能制造企业如何通过NoETL指标平台为数据资产“瘦身”，实现TCO最优？本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《智能制造数据资产瘦身指南：三步实现 TCO 最优，释放 50% 成本》转载请注明出处。

让我上个超影吧

【SpringAI】RAG工作流程与ETL实战解析目录1.前言2.RAG工作流程3.ETL概念3.1文档是什么4.DocumentReader（Extract - 提取）

数据工程新范式：NoETL 语义编织如何激活海量埋点数据价值？本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《如何低成本激活海量用户行为数据价值？NoETL 语义编织实践指南》转载请注明出处。

数据工程新范式：NoETL 统一语义层破解跨境电商 ROI 统筹与数据孤岛难题本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《跨境电商 ROI 统筹难？NoETL 统一语义层破解亚马逊、Shopify 与广告数据孤岛》转载请注明出处。

数据工程决策：自研 vs 采购 NoETL 自动化指标平台的深度分析本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《自研指标平台是大坑？80%企业选择采购NoETL自动化指标平台》转载请注明出处。

源代码：ZGLanguage 解析SQL数据血缘之显示 MERGE SQL 结构图# SQL代码如下所示 :# 通过 ZGLanguage + Python 将以上SQL转换成 Echarts 的树结构数据：