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非极限码农

Hive数仓部署/分层/ETL脚本基础指南部署Hive数仓及分层基础指南部署和构建一个Hive数仓涉及多个步骤，包括设置Hadoop集群、配置Hive、设计数据仓库架构以及实现ETL（Extract, Transform, Load）过程。下面是一个详细的指南，帮助你完成这些步骤。

kettle插件-kettle http client plus插件，轻松解决https接口无法调用&文件流下载问题场景：小伙伴在使用kettle调用https接口过程中无法正常调用，程序出错问题，今天演示下用自研插件轻松解决这个问题。

数仓主题域划分在数据仓库建设中，对数据的使用，业务与数据团队存在着不同的痛点：业务团队：关注如何更快速，更准确，更便捷地获取想要的数据用来做各种决策和分析（例如：分析各机构的操作行为，用来标准化操作）

主数据管理系统能代替数据中台吗？目录一、主数据管理系统≠数据中台1. 主数据管理系统：管的是 “不变的核心数据”2. 数据中台：管的是 “流动中的价值”

晴天彩虹雨

统一调度与编排：构建自动化数据驱动平台在现代大数据平台架构中，统一调度与编排不仅是数据处理自动化的“神经中枢”，更是实现数据资产高效流转与数据治理闭环的核心能力。随着数据规模增长、处理链路复杂化、数据时效性要求提高，传统“孤岛式调度”方式已难以为继，亟需构建统一、智能、可观测的调度编排体系。

Spring AI 系列之十四 - RAG-ETL之一之前做个几个大模型的应用，都是使用Python语言，后来有一个项目使用了Java，并使用了Spring AI框架。随着Spring AI不断地完善，最近它发布了1.0正式版，意味着它已经能很好的作为企业级生产环境的使用。对于Java开发者来说真是一个福音，其功能已经能满足基于大模型开发企业级应用。借着这次机会，给大家分享一下Spring AI框架。

认识ETL流程：数据工程的基石ETL 指的是数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）三个阶段：一个高效的 ETL 流程不仅要保证数据的准确性和一致性，还要兼顾性能、可维护性和扩展性。

Spring AI 系列之十五 - RAG-ETL之二之前做个几个大模型的应用，都是使用Python语言，后来有一个项目使用了Java，并使用了Spring AI框架。随着Spring AI不断地完善，最近它发布了1.0正式版，意味着它已经能很好的作为企业级生产环境的使用。对于Java开发者来说真是一个福音，其功能已经能满足基于大模型开发企业级应用。借着这次机会，给大家分享一下Spring AI框架。

ETL还是ELT，大数据处理怎么选更靠谱？目录一、ETL 是什么？关键点在哪？1.ETL 的核心流程2.ETL 的核心特点二、ELT 是什么？关键点在哪？

kettle从入门到精通第九十七课 ETL之kettle kettle资源仓库的5种方式场景：接触kettle有一段时间了，kettle资源仓库的各种方式也都体验了一下，各自有自己的优缺点吧，今天有时间一起梳理下，互相探讨下。

数据清洗（ETL/ELT）原理与工具选择指南：企业数字化转型的核心引擎目录一、数据清洗（ETL/ELT）到底在干啥？1.揪出并处理异常值2.把缺失的数据补上（或处理好）3.数据转换与标准化

面朝大海，春不暖，花不开

使用 Python 实现 ETL 流程：从文本文件提取到数据处理的全面指南ETL（提取-转换-加载）是数据处理领域中的核心概念，代表了从源数据到目标系统的三个关键步骤：**提取（Extract）**数据、**转换（Transform）数据以符合业务需求，以及加载（Load）**数据到最终存储位置。ETL 流程在数据集成、数据仓库构建和业务分析中扮演着重要角色，它确保数据从分散、异构的来源被整理为统一、可用的形式，从而支持决策和洞察生成。在现代数据驱动的环境中，ETL 的高效实现直接影响企业的数据质量和运营效率。

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO

推荐算法系统系列＞推荐数据仓库集市的ETL数据处理注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

MySQL 与 Oracle 分区表详解：相同点与不同点在数据库管理中，随着数据量的不断增长，如何高效地存储和查询数据成为了一个关键问题。分区表技术通过将大型表划分为多个更小、更易于管理的部分，显著提升了数据库的性能和可维护性。MySQL 和 Oracle 作为两款主流的关系型数据库管理系统，都提供了分区表功能，但在实现和使用上存在一些差异。本文将深入探讨 MySQL 和 Oracle 分区表的相关内容，以及它们的相同点和不同点。

ETL连接器好用吗？如何实现ETL连接？目录一、ETL连接器的功能和优势1. 数据抽取能力2. 数据转换功能3. 数据加载功能4. 优势总结二、实现ETL连接的步骤

一文辨析：数据仓库、数据湖、湖仓一体目录一、数据仓库1.结构化数据为主2.OLAP 优化3.强一致性保障4.SQL 优先接口二、数据湖1. SchemaonRead结构

kettle好用吗？相较于国产ETL工具有哪些优劣之处？目录一、Kettle是什么二、Kettle的优势1. 开源免费2. 社区资源丰富3. 跨平台兼容性好4. 操作简单

ETLCloud中数据脱敏规则的使用技巧数据脱敏，即在数据处理过程中，运用多样化的技术手段，对数据里的敏感信息予以屏蔽或替换，以此保障个人隐私与敏感信息的安全性。数据脱敏一般应用于数据共享、数据分析以及软件测试等场景之中，其核心目的在于削减数据泄露与被滥用的风险，为数据的合规使用与妥善管理筑牢坚实屏障，确保在充分挖掘数据价值的同时，最大程度地维护信息主体的权益与数据生态的健康稳定。

ETL常见的数据转换方式数据转换就是把数据从一种格式或结构变换成另一种格式或结构。它借助一系列转换操作，让数据变得更整洁、规范，方便理解和使用。数据转换是 ETL（即数据抽取、转换、加载）流程里十分关键的一步，能保障数据在不同系统间顺畅流通，满足各类业务需求。它有助于提升数据质量，确保数据的准确性和一致性，降低分析时的误差，还能增强数据的可用性，使不同来源的数据能更好地和业务系统对接，进而优化企业决策效率，为企业提供高质量的数据支撑，让分析和预测更加精准可靠。

一个java开发

开源免费ETL工具==PYTHON实现方便自己快速处理一些基于文件的聚合计算，比如CSV。https://github.com/hebian1994/etl_react_flow