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DM适配连接kettle迁移工具(资源库+数据源配置)通过网盘分享的文件：pdi-ce-8.2.0.0-342_适配DM_20250117.zip链接: https://pan.baidu.com/s/1KvPuQwIFHqNfvSnZq6s1qQ?pwd=b5ff 提取码: b5ff

Flume【部署 01】CentOS Linux release 7.5 安装配置 apache-flume-1.9.0 并验证我使用的安装文件是 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz ，以下内容均以此版本进行说明。也可查看官网的《安装指南》 🐌 Flume 需要依赖 JDK 1.8+

【数据仓库】— 5分钟浅谈数据仓库（适合新手）从理论到实践大家好，我是摇光~对于刚进入大数据领域的萌新，且想要在数据分析岗、数据运维岗、数据工程师这些岗位立足，了解数据仓库是必要的，接下来我尽量用通俗易懂的语言让大家了解到数据仓库。

Apache Hop从入门到精通第一课揭开Apache Hop神秘面纱一、Apache Hop是什么？1、Apache Hop，简称Hop，全称为Hop Orchestration Platform，即Hop 工作编排平台，是一个数据编排和数据工程平台，旨在促进数据和元数据编排的所有方面。Hop让你专注于你想要解决的问题，而不会被技术所阻碍。简单任务应该容易完成，复杂任务需要可能实现。

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ZDH-调度服务目录主题项目源码预览地址安装包下载地址调度服务调度可视化调度器管理调度时间控制调度告警服务调度优先级总结

使用 Flink CDC 构建 Streaming ETL将解压后的 Flink 目录移动到 /opt 或其他目标位置（可选）：为了方便使用，可以将 Flink 的 bin 目录添加到系统的 PATH 环境变量中。编辑 ~/.bashrc 文件：

Sqoop其二，Job任务、增量导入、Hdfs导入、龙目目录一、Sqoop中的Job任务二、使用Job任务实现增量导入三、从mysql导入hdfs的时候可以指定在hdfs上存储格式

kettle经验篇：Pentaho Repository 类型资源库卡顿问题2024年马上就结束了，终于在结束前解决了困扰许久的一个问题：kettle的Pentaho Repository 资源库异常卡顿。所以在此也梳理、记录下2024年的最后一个大问题。

DataX3.0+DataX-Web部署分布式可视化ETL系统DataX 是阿里云 DataWorks 数据集成的开源版本，主要就是用于实现数据间的离线同步。DataX 致力于实现包括关系型数据库（MySQL、Oracle 等）、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源（即不同的数据库）间稳定高效的数据同步功能。

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关于ETL的两种架构（ETL架构和ELT架构）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。

全域数据集成平台ETLRestCloud数据集成平台采用SpringCloud微服务架构技术开发，底层基于纯Java语言采用前后端分离架构，前端采用React技术进行开发。 RestCloud数据集成平台是基于数据流+工作流引擎的架构进行研发的，底层设计了一个专门为数据处理任务流而研发的工作流引擎用以支撑任意复杂的数据流处理包括：串行、同步并行、异步并行、同步子流程、异步子流程、事务控制、循环任务执行、多流合并、数据折分、数据流复制等，而不是基于DAG这种简单的有向无环图的数据流程处理逻辑，得益于我们在工作流上面积累的优势我们

CDA LEVEL 1新大纲2023添加的内容时间序列预测分为下面几种：长期趋势变动季节变动：月或季度循环变动：一般一年以上周期不规则变动趋势分析的步骤： 1、明确分析目的 2、根据业务理解作出假设 3、作出指标预测 4、根据后期的实际数据作出调整

调度系统：分析 Apache Airflow 和 Prefect 在基于Couchbase构建数据仓库和 ETL任务调度的场景下，哪一个更合适根据你的需求，分析 Apache Airflow 和 Prefect 在基于Couchbase构建数据仓库和 ETL任务调度的场景下，哪一个更合适，主要从以下几个角度进行对比： #1. 任务依赖管理 ● Apache Airflow： ○ 强大的任务依赖管理：Airflow 提供了复杂的 DAG（有向无环图）机制，能够非常清晰地管理任务之间的依赖关系，任务按顺序执行并且支持并行执行。 ○ 适合复杂工作流：在数据仓库的构建和 ETL 任务调度中，通常会涉及多个步骤（数据抽取、清洗、加载、分析汇总等），

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数据仓库实验一建立警务数据仓库完成ETL根据逻辑设计阶段的结果，创建一个数据库文件，并在其中创建事实表、维度表以及详细类别表结构（没有任何数据记录），同时根据物理结构设计结果完成存储位置、存储分配等物理参数设置，等待数据抽取、数据转换直到完成数据的装载。

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在AWS EMR上用Hive、Spark、Airflow构建一个高效的ETL程序在AWS EMR（Elastic MapReduce）上构建一个高效的ETL程序，使用Hive作为数据仓库，Spark作为计算引擎，Airflow作为调度工具时，有几个关键的设计与实施方面需要注意。在AWS EMR上构建高效的ETL程序，首先需要设计合理的集群架构、数据存储结构和计算框架，并优化每个环节的性能。通过合理配置Hive与Spark的参数，充分利用Airflow的调度功能，可以大大提升ETL流程的效率和可维护性。与此同时，需要时刻关注集群资源管理、数据质量控制和成本优化，确保ETL程序在长期运

ETL是什么？浅谈ETL对数据仓库的重要性在当今数字化浪潮席卷全球的时代，存在着大量的数据孤岛，企业对于数据的重视程度达到了前所未有的高度。有效集成数据也成为企业决策分析过程的重中之重，ETL对数据集成发挥着至关重要的作用。那么，什么是ETL？为何ETL如此重要？企业决策又该如何应用ETL？下文为您一一揭晓。

ETL工具观察：ETLCloud与MDM是什么关系？ETLCloud数据中台是一款高时效的数据集成平台，专注于解决大数据量和高合规要求环境下的数据集成需求。