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使用轻易云平台实现数据ETL转换与写入金蝶云星辰V2在本次系统对接中，我们将重点分享汤臣倍健营销云数据如何高效、可靠地集成到金蝶云星辰V2平台。通过这个案例，您将了解从获取营销云数据，到写入金蝶云星辰V2的全过程及其中涉及的技术细节。

禅与计算机程序设计艺术

了解NoSQL的数据仓库和ETL在本文中，我们将深入了解NoSQL数据仓库和ETL的核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和工具推荐。通过这篇文章，我们希望读者能够更好地理解NoSQL数据仓库和ETL的工作原理，并能够在实际项目中应用这些知识。

Agentic AI人工智能与大数据

大数据领域数据仓库的ETL任务优化凌晨三点的告警声"数据报表延迟！销售部门无法获取昨日营收数据！"凌晨三点，某电商平台的数据工程师李明被刺耳的手机告警声惊醒。这已经是本月第三次出现ETL任务延迟问题。随着平台用户量突破1亿，每日数据增量达到50TB，原有的ETL流程如同一条在数据洪流中艰难前行的慢船，频频触礁。

NoETL 指标平台与现有数据中台、治理体系的融合之道本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《Aloudata CAN 如何与数据中台、治理体系融合？三步避免新孤岛》转载请注明出处。

企业级指标中台 API/JDBC 架构选型四步法本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《指标中台全场景消费选型：Aloudata CAN API/JDBC 架构的适配性与扩展性》转载请注明出处。

指标平台选型的关键——无宽表下的查询性能如何保障？本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《指标平台选型关键：Aloudata CAN 如何保障无宽表下的查询性能》转载请注明出处。

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基于 Kafka + Flink + ClickHouse 电商用户行为实时数仓实践在电商 SaaS 业务中，平台通常会为商家提供各类营销活动投放能力，例如生成活动链接、推广链接，并通过站内外渠道进行分发。终端用户通过点击这些链接进入活动页面，从而产生访问、浏览等行为数据。

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。