etl

6种ETL计算引擎介绍目录一、ETL计算引擎定义二、ETL计算引擎的功能和特性三、6种ETL计算引擎1、MapReduce2、Tez

ETL数据集成丨使用ETLCloud实现MySQL与Greenplum数据同步我们在进行数据集成时，MySQL和Greenplum是比较常见的两个数据库，我们可以通过ETLCloud数据集成平台，可以快速实现MySQL数据库与数仓数据库（Greenplum）的数据同步。

【数据同步】什么是ETL增量抽取?目录一、什么是ETL增量抽取二、企业如何应用ETL增量抽取三、如何进行ETL增量抽取1.基于时间戳的增量抽取

大数据小朋友

Structured Steaming结构化流详解：大案例解析(第12天)一、结构化流介绍（了解）二、结构化流的编程模型（掌握）三、Spark 和 Kafka 整合，流处理，批处理演示（掌握）四、物联网数据分析案例（熟悉）

生产队队长

Hadoop3：MapReduce中的ETL（数据清洗）“ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序。

kettle从入门到精通第七十三课 ETL之kettle kettle调用http分页接口教程场景：kettle调用http接口获取数据（由于数据量比较大，鉴于网络和性能考虑，所以接口是个分页接口）。

使用Apache Flink实现实时数据同步与清洗：MySQL和Oracle到目标MySQL的ETL流程实现数据同步的ETL（抽取、转换、加载）过程通常涉及从源系统（如数据库、消息队列或文件）中抽取数据，进行必要的转换，然后将数据加载到目标系统（如另一个数据库或数据仓库）。在这里，我们将展示如何使用Apache Flink来实现一个从MySQL或Oracle数据库抽取数据并同步到另一个MySQL数据库的ETL过程。

大数据小朋友

Spark RDD与算子详解:案例解析(第3天）本文主要详解Spark RDD及工作中常用RDD算子；RDD：英文全称Resilient Distributed Dataset，叫做弹性分布式数据集，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的分布式的抽象的数据集合。

使用Flink接受kafka中的数据并对数据进行ETL做这个开发是因为：在实际开发操作中，你的kafka主题中会有大量的数据但是需求并不需要所有数据，所有我们要对数据进行清洗，把需要的数据保存在flink流中，为下流的开发做好数据保障！

ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

ETL可视化工具 DataX -- 安装部署 ( 二)https://gitee.com/dazhong000/datax.git https://gitee.com/dazhong000/datax-web.git 本地地址：E:\soft\2023-08-datax

kettle从入门到精通第六十八课 ETL之kettle kettle随机数生成的一些方案1、在做ETL数据抽取的时候，会用到生成随机数的功能，今天我们一起来学习下如何生成随机数据。如下图所示

深入解析ETL与ELT架构：数据集成技术的演进与发展摘要：随着大数据时代的到来，数据集成成为企业信息化建设的重要环节。本文将深入探讨ETL与ELT两种架构，分析它们在数据处理、性能、可扩展性等方面的差异，为企业数据集成提供技术指导。

NoETL 自动化指标平台打造数据分析自由在企业里，我们经常听到业务部门抱怨数据分析体验：排期太久，数据不全，指标口径混乱……那业务期待的理想体验究竟应该是怎样的？又如何突破现有数据架构与技术的局限，交付理想的数据分析体验呢？

大数据测试/ETL开发，如何造测试数据相信很多的小伙伴，有些是大数据测试岗位，有些是ETL开发，都面临着如何要造数据的情况。【大数据测试岗位】，比较出名的就是宁波银行，如果你在宁波银行做大数据开发，对着需求开发完代码之后，可能需要把代码提交给测试人员，那么测试人员会根据这个业务需求，他们会自己造一批数据，然后看看你的sql脚本，是不是有一些明显的sql错误，以及开发规范的问题。当然，还有最重要的一点是，他们会拿着你的脚本取跑数，看看的出来的数据是不是符合业务的逻辑与需求。

kettle从入门到精通第六十四课 ETL之kettle kettle中执行SQL脚本步骤，使用需当心1、群里有不定时会有同学反馈执行SQL脚本步骤使用有问题，那么咱们今天一起来学习下该步骤。trans中的执行SQL脚本有两方面功能，使用时需小心，不然很容易踩坑。

数据图同步软件ETLETL（Extract, Transform, Load）软件是专门用于数据集成和数据仓库过程中的工具。ETL过程涉及从多个数据源提取数据，对数据进行转换以满足业务需求，然后将数据加载到目标数据库或数据仓库中。以下是ETL软件的一些关键功能和特点：

ETLCloud中如何使用Kettle组件ETLCloud中如何使用Kettle组件在当今数据驱动的时代，数据处理和分析已成为企业决策的关键。为了更高效地处理海量数据，ETL（Extract, Transform, Load）工具变得至关重要。而在众多ETL工具中，Kettle作为一款开源、灵活且功能强大的工具备受青睐。而在ETLCloud平台上，可以通过Kettle组件的应用轻松实现各种复杂的数据处理任务。

10 - 核心对象 Switch / case在Kettle（也称为Pentaho Data Integration，PDI）中，Switch/Case 是一个关键的组件，用于根据特定条件将数据流分支到不同的路径。Switch组件评估输入数据中的某个字段，并将数据标记后传递给相应的Case组件，每个Case组件根据配置的条件处理匹配的数据。这种机制不仅使得数据处理流程更为清晰和灵活，还能有效简化复杂的逻辑操作，使得数据集成和管理更为高效和易于维护。

数据仓库ETL小白的数据仓库学习笔记 2024/5/20 18:25数据抽取、转换、加载把元数据etl到数据仓库里面