etl

etl介绍在大数据架构中，ETL（Extract, Transform, Load）是一个核心的数据处理环节，通常位于数据源与数据存储/分析系统之间，是构建数据仓库、数据湖或数据中台的关键步骤。

Spark专题-第二部分：Spark SQL 入门（4）-算子介绍-Exchange本来没想这么快引入这个算子的，但写完上一篇Aggregate后发现很自然的引出了Exchange，那就顺手带出来吧

数据采集平台的起源与演进：从ETL到数据复制目录一、数据采集的起点：脚本与批处理二、ETL 工具的崛起：结构化数据采集的黄金时代三、数据复制工具的兴起：实时采集的需求

TDengine （老段）

从 ETL 到 Agentic AI：工业数据管理变革与 TDengine IDMP 的治理之道小T导读：工业大数据浪潮席卷而来，传统的 ETL（Extract-Transform-Load）流程在应对海量、高频时序数据和敏捷业务需求时捉襟见肘。数据湖虽解决了存储与灵活分析的瓶颈，却带来了数据沼泽化的治理难题。本文将回顾工业数据管理从 ETL 到 ELT 的演进路径，剖析工业数据治理的独特挑战与 AI 驱动机遇，并重点介绍 TDengine IDMP 如何通过数据情景化这一关键能力，结合 Agentic AI 架构，为工业数据的高效治理与价值释放提供强大支撑。

10迁移TiDB数据库数据到GaussDB数据库迁移与升级已成为应对业务发展、技术演进和合规要求的常见场景。将数据从TiDB分布式数据库迁移至华为云GaussDB，尤其对于追求更高安全性、稳定性和国产化兼容性的企业而言，是一项具有战略意义的决策。然而，迁移过程中的数据一致性、业务停机和转换复杂性往往是企业面临的主要挑战。本文将介绍如何借助ETLCloud这一领先的数据集成与迁移工具，轻松、高效、安全地完成从TiDB到GaussDB的迁移任务，化复杂为简单，实现平滑过渡。

大数据平台ETL任务导入分库分表数据数据源类型：MySql 数据源：db_victor 表：tb_inc_day_#0-63# 数据过滤：fdt_startdate>= FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP() - 60 * 60,‘%Y-%m-%d %H:00:00’) AND fdt_startdate<FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP() ,‘%Y-%m-%d %H:00:00’)

面向海量关系型数据的实时全文检索：从 Elasticsearch 到 Logstash 的架构解析当在企业应用中的关系型数据库的数据量从百万级攀升至千万甚至亿级时，要如何对这些海量数据进行高效、精准且功能丰富的查询？

告别人工建模：AI 自动化 ETL 工具对比，数据 pipeline 搭建时间缩短 60% 的实践在数据驱动的企业中，ETL（Extract-Transform-Load，抽取-转换-加载）是数据价值链的核心环节。传统ETL流程却长期陷入“70%时间建管道，30%时间做分析”的困境：数据工程师手工编写SQL脚本、调试转换规则，一个中等复杂度的数据 pipeline 搭建需3-5天，且维护成本高达初始开发成本的3倍以上。据Gartner调研，企业数据团队40%的工时消耗在ETL相关的重复劳动上，成为数据价值释放的主要瓶颈。

老刘聊集成

ETL 工具选型评测：2025 年 Top 5 工具优缺点对比（附评分表）在IT 行业摸爬滚打二十多年，我亲眼见证着ETL 工具从开源到商业化，从自托管到全托管，选择的余地越来越大，也让人越来越难以抉择。

ETLCloud中的数据转化规则是什么意思？怎么执行企业每天都需要处理大量来源不同，格式各异，结构复杂的数据。如何将这些数据高效地整合、清洗、转化为可用的信息呢？这已经成为了企业数据管理的核心挑战之一。

老刘聊集成

数据一致性校验：ETL保证信息准确无误的关键步骤老刘至今对负责过的一个合作项目印象深刻，我们被外包给一个金融风控系统升级的项目，当时那银行的数据仓库出现了交易记录错乱的问题：清算模块显示的数据与源系统账簿不一致，导致对账延迟了4小时，我们负责后期数据的也只好干等着。

iPaaS、ETL、数据集成平台是什么？三者是什么关系？iPaaS、ETL、数据集成平台是什么？三者是什么关系？很多大中型企业在做系统集成时，经常会遇到一个老大难问题：ERP、MES、CRM 三大核心系统之间的数据传输延迟动辄一两个小时。销售部门查不到实时库存，生产计划也总是跟不上最新的订单变化。

ETLCloud批流一体化体现在哪企业对数据处理的实时性、高效性和准确性的要求越来越高。批流一体化作为一种先进的数据处理理念，逐渐被企业所采用。

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）