数据处理

Python实用技巧：批量处理Excel数据并生成销售报表（含实战案例）每天手动处理销售Excel，统计报表、生成图表，是不是又耗时又容易出错？本文教你用Python批量处理Excel文件：

青春不败 177-3266-0520

AI+ArcGIS：数据处理、空间分析、可视化前沿技术应在数字化和智能化的浪潮中，GIS（地理信息系统）和GPT（生成式预训练模型）的结合正日益成为推动科研、城市规划、环境监测等领域发展的关键技术。GIS以其强大的空间数据处理、先进的空间分析工具、灵活的地图制作与可视化能力、广泛的扩展性和定制性，成为地理信息科学的核心工具。

OceanBase 分布式数据库的 ETL 实践：从抽取到实时分析如果企业一直使用的传统关系数据库，正考虑迁移至OceanBase，那么以下几个问题你一定无法回避：两种数据库在语法、数据类型甚至事务实现上存在诸多差异，如何确保数据精准无误地迁移？面对海量历史数据，如何设计迁移方案才能将对业务的影响降至最低？在国产化改造的大背景下，选择一个可靠的ETL工具，不仅仅是完成数据的“搬运”，更是要解决从生态到架构的“水土不服”。而ETLCloud作为一款零代码、高可视化的数据集成平台，让数据同步过程变得异常简单。接下来本文会演示使用ETLCloud从源端PostgreSql数据

让数据流动更智能：元数据如何重塑DataOps与ETL近几年，随着企业数据资产规模的指数级增长，传统的ETL和数据集成方式已经难以应对多源、异构、实时和高频变化的数据场景。 Gartner 在其最新的《Data Integration Strategies》和《Market Guide to DataOps》报告中提出了一个重要趋势：“未来的数据管理将以元数据为中心，从静态记录走向主动驱动（Metadata Activation）。”

Kingbase 与 ETL：如何实现金融级数据库的安全数据同步在当今的数字化时代，金融行业面临着数据安全与数据孤岛的双重挑战，需要将分散在不同系统和数据库中的数据进行安全且高效的整合，以实现数据的统一管理和深度分析。Kingbase作为一款金融级数据库，以其卓越的安全性和稳定性为企业提供了可靠的数据存储解决方案。而ETL数据集成技术则是实现数据同步与整合的关键手段。本文将详细介绍如何通过ETL技术实现从Kingbase数据库到Greenplum同步。

Java 大视界 -- Java 大数据在智能农业温室环境调控与作物生长模型构建中的应用亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！在技术发展的漫漫长路上，我们一同见证了 Java 大数据在诸多领域掀起的创新风暴。

消失的旧时光-1943

搞懂 Kotlin 的 List、Set、Map、HashMap、LinkedHashMap，以及 asSequence() 的底层原理与实战场景。在 Kotlin 中，集合是最常用的数据结构之一，主要分为三类：List, Set, Map → 只读视图（不能增删改）

消失的旧时光-1943

Kotlin × Gson：为什么遍历 JsonObject 要用 entrySet()理解 entrySet() 和 keySet() 的区别，掌握高效遍历与 JSON 合并技巧。在日常 Android 或 Kotlin 后端开发中，我们经常需要操作 JSON 对象，例如：

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

民乐团扒谱机

PCA 主成分分析：数据世界的 “旅行清单整理师”—— 从 30 维杂乱到 2 维清晰的诗意降维“每次收拾旅行行李，面对 30 件待选物品 —— 衬衫、外套、充电器、防晒霜…… 我们总在纠结：能不能只带 2-3 件核心装备，既满足所有需求，又不用拖着沉重的箱子？”

【Big Data】Apache Kafka 分布式流处理平台的实时处理实践与洞察目录一、Apache Kafka是什么二、Kafka的诞生背景三、Kafka的架构设计四、Kafka解决的技术问题

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。