etl

开源 ETL（Extract，Transform，Load）工具之Apache Hop1、Hop 最初（2019年底）是作为 Kettle（Pentaho Data Integration，PDI）的一个分支而启动的。Hop 是一个相对较新的项目，于 2020 年成为 Apache 软件基金会的顶级项目。它由 Kettle 的原始创建者 Tyler Mitchell 领导，旨在解决 PDI 中的一些限制，并提供更现代化的架构。

不剪发的Tony老师

Starlake：一款免费开源的ETL数据管道工具Starlake 是一款免费开源的 ETL 数据管道编排工具，可以通过声明式的配置方法（YAML、SQL）简化数据处理流程。

Spring AI 文档ETL实战：集成text-embedding-v4 与 Milvus向量数据库Milvus嵌入模型text-embedding-v4Spring AI 提供了一套清晰且可扩展的 API 来实现 ETL（Extract, Transform, Load）数据处理流程，这是构建 RAG 系统中最关键的一环。整个流程可以分为三个核心阶段：

PostgreSQL的数据集成之路：ETL+CDC实现实时多源聚合在企业数据架构中，PostgreSQL凭借其强大的扩展性、事务一致性以及对JSON、GIS、时序数据的原生支持，已成为常见的开源数据库之一。然而，真正的挑战并非PostgreSQL本身的性能，而是如何高效、实时地将MySQL、TiDB、SQL Server、API等多源数据聚合到PostgreSQL中，构建统一、可信、可分析的数据资产。ETLCloud通过"ETL+CDC（Change Data Capture）"双轮驱动，将传统的T+1批量同步升级为分钟级甚至秒级的增量pipeline，让Postgre

呆呆小金人

SQL入门： HAVING用法全解析HAVING是标准 SQL 中用于筛选分组后结果的关键字，与WHERE筛选原始数据不同，HAVING专门作用于GROUP BY分组后的聚合结果，是实现 “分组统计后再过滤” 的核心工具。本文从基础概念到高级应用，全面解析HAVING的用法、与WHERE的区别及实战技巧。

西岭千秋雪_

RAG核心特性：ETL本文为个人学习笔记整理，仅供交流参考，非专业教学资料，内容请自行甄别。ETL是RAG知识库的核心特性之一，包含了抽取，转换，加载三部分，其主要作用是对用户提供的知识库文档，进行处理，是存入向量数据库的前置操作。文档在在Spring AI中的体现是document对象。不仅是文本，还包含其他类型的数据，以及元信息。ETL管道有三个主要组成部分：

优化 Flink 基于状态的 ETL少 Shuffle、不膨胀、可落地的工程核心对策：先压缩再重分区，增量代替明细，生命周期严格管理。同 Key、同并行度、同分区器维表 Broadcast-Hash Join（小表）

Spark专题-第三部分：性能监控与实战优化（1）-认识spark uiSpark UI 是 Spark 提供的 Web 监控界面，用于实时查看应用程序的执行状态、性能指标和资源配置。

LgZhu（Yanker)

40、企业智能决策引擎：BI分析平台的架构设计与业务实践在所有数字化工程建设过程中，分析报表类是最重要的一项内容，本人曾经为船厂ERP项目主导过BI平台的建设工作，可以不夸张的讲，如果没有最终构建在120多张报表基础之上的BI分析平台，那么ERP项目最终只能以失败告终，无论是各部门的负责人，还是公司高层，由于这套来自欧洲的ERP天生就没有符合中国业务习惯的数据分析报表，导致一套流程运行下来，没有地方看到能够帮助他们决策的数据，价值归零。接下来，我们就全面拆解现代 BI 分析平台的架构体系与应用场景，从数据可视化到深度分析，讲讲企业该如何打造扎实的数据决策能力。

ETL详解：从核心流程到典型应用场景目录一、ETL的核心流程1. Extract（抽取）2. Transform（转换）3. Load（加载）

不剪发的Tony老师

dbswitch：一款免费开源、功能强大的异构数据库迁移同步工具dbswitch 是一款免费开源、功能强大的异构数据库迁移同步工具，能够提供源端数据库向目的端数据库的离线批量迁移同步功能，支持数据的全量、增量、变化量方式同步。

AWS中国云中的ETL之从aurora搬数据到s3（Glue版）需要将数据定时每天从Aurora搬数据到S3中。这里用的Aurora实际上是Mysql，所以，这里创建一个Mysql账号，然后，在Secrets Manager 设置好自动轮转即可。具体如下：

用 Flink DataStream API 搭建流式 ETL从无状态到有状态、从单流到连接流ETL 的本质：从多源抽取 → 转换/富化 → 入库/下发。在 Flink 里你有两条主路：建议：以 SQL 为主，遇到复杂逻辑/时序/状态机型问题切到 DataStream。理解 DataStream 的底层模型，会让你在 SQL 瓶颈时有“降级控制”的抓手。

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