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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

ETLCloud中数据生成规则使用技巧在数字化转型加速推进的背景下，数据生成规则作为数据工程的核心技术要素，其系统化应用已成为企业构建智能数据生态的关键路径。通过可配置的规则引擎实现数据的智能化构建。本文将结合ETLCloud平台的演示数据生成规则的使用技巧。

在未来等你

SQL进阶之旅 Day 28：跨库操作与ETL技术【SQL进阶之旅 Day 28】跨库操作与ETL技术在现代数据驱动的业务场景中，数据往往分布在多个数据库系统中，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等。如何高效地进行跨库操作和**数据集成（ETL）**成为数据工程师和数据库开发人员必须掌握的核心技能。本文作为“SQL进阶之旅”系列的第28天，深入探讨跨库操作与ETL技术，从理论基础到实战应用，全面解析如何在不同数据库之间实现数据同步、转换与加载。

Spark 之入门讲解详细版（1）Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台。从各方面报道来看

如何通过ETLCloud实现跨系统数据同步？在当今的数字化时代，企业面临着数据孤岛的问题，需要将分散在不同系统和数据库中的数据进行整合，以实现数据的统一管理和分析。ETLCloud作为一款零代码ETL工具，能够帮助企业快速对接多种数据源和应用系统，无需编码即可完成数据同步和传输。本文将详细介绍如何通过ETLCloud实现跨系统数据同步。

大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南Sqoop 是 Apache 旗下的开源数据传输工具，核心设计基于MapReduce 分布式计算框架，通过并行化的 Map 任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括：