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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。

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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。