数据集成

ETLCloud携手ClickHouse：高效的数据查询效率自从大数据处理技术走进大众视野、开源项目Hadoop的出现，以前受制于数据库处理能力的大数据技术蓬勃发展，传统关系型数据库所构建的数据仓库，被以Hive为代表的大数据技术所取代，随着技术不断发展，Hadoop虽然带来了诸多便利性，但是其臃肿和复杂的体系使得在海量数据和高时效性的压力下有点力不从心。这时，一款高性能、MPP架构、列式存储、具有完备DBMS功能的OLAP数据库ClickHouse诞生了。ClickHouse可以在存储数据超过20万亿行的情况下，做到了90%的查询能够在1秒内返回。它基本能够满足

一文说清楚ETL与Kafka如何实现集成随着企业对实时流数据的处理要求越来越高，很多企业都把实时流数(日志、实时CDC采集数据、设备数据…)先推入到kafka中，再通过ETL对kafka中的数据进行消费通过ETL强大的数据的转换、清洗功能来进行数据的集成与分发。

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Qlik数据集成 | Qlik 连续 14 年稳居 2024 Gartner® ABI Magic Quadrant™ 领导者Qlik 再次当选 2024 年 Gartner® 分析和商业智能平台 Magic Quadrant™ 领导者！近日，作为引领当今数据集成、数据质量和分析解决方案市场的行业领导者， Qlik 再次当选 2024 年 Gartner® 分析和商业智能平台 Magic Quadrant™ 领导者！

Daph：新一代流批一体数据集成与数据处理工具Daph源码位于gitee，地址是https://gitee.com/dasea96/daphDaph的中文名称是大副，大副是职位仅低于船长的船舶驾驶员，甲板部（驾驶部）负责人，船长的主要助手。 Daph的英文名称，取自【有向无环图Directed Acyclic Graph】的第一个字母与最后三个字母。

谈一谈数据虚拟化的技术核心和应用架构数据虚拟化（Data Virtualization）是对数据资源的抽象，通过屏蔽数据资源的存储位置和访问方式，能够将不同数据源、不同格式的数据资源，进行逻辑上的整合集成。这一技术方案与过去面对传统数仓的弊端，业界过去经常采取的方式 Presto 方案有一定相似，但存在明显差别。

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中电信翼康济世数据中台基于Apache SeaTunnel构建数据集成平台经验分享作者 | 中电信翼康工程师代来编辑 | Debra ChenApache SeaTunnel作为一个高性能、易用的数据集成框架，是快速落地数据集成平台的基石。本文将从数据中台战略背景、数据集成平台技术选型、降低Apache SeaTunnel使用门槛及未来展望几个方面，详细讲解我们是如何基于Apache SeaTunnel快速构建数据集成平台的。

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数据集成是什么意思？方法有哪些？数据集成三种方法介绍数据集成(Data Intergration)，也称为数据整合，是通过将分布式环境中的异构数据集成起来，为用户提供统一透明的数据访问方式。该定义中的集成是指从整体层面上维护数据的一致性，并提高对数据的利用和共享，而透明指的是用户不需要关心数据的存储方式以及如何与数据交互。数据集成的目的是对各种分布式异构数据源提供统一的表示和访问，将各种数据源在物理和逻辑上存在的差异进行屏蔽。

ETL数据集成丨主流ETL工具(ETLCloud、DataX、Kettle)数据传输性能大PK目前市面上的ETL工具众多，为了方便广大企业用户在选择ETL工具时有一个更直观性能方面的参考值，我们选取了目前市面上最流行的三款ETL工具（ETLCloud、DataX、Kettle）来作为本次性能传输的代表，虽然性能测试数据有很多相关文章都有评测但是基本上也是各说各话或在不同条件下的对比，缺少一个在公平环境和数据量下的直观对比和一个可性的评测结果， ETLCloud作为国内ETL工具的代表本次我们采用线上直播的方式向广大用户进行了现场的性能评测，评测可以说是在相当公平公正的情况下直播进行的，如果用户想亲

数据集成平台：企业数字化转型的多面手当前是一个数据驱动企业发展的时代，企业的数字化转型已不再是选择题，而是关乎生存与发展的必答题。在这场深刻的变革中，数据集成平台作为连接企业内部外数据孤岛、促进数据流动与融合的桥梁，扮演着至关重要的角色。它不仅是企业数据战略的基石，更是推动业务创新、提升决策效率、优化运营流程的强大引擎。下面是我们总结的数据集成平台在企业数字化转型过程中的五大关键角色，揭示其如何赋能企业，引领数字化浪潮。

ETL数据集成丨使用ETLCloud实现MySQL与Greenplum数据同步我们在进行数据集成时，MySQL和Greenplum是比较常见的两个数据库，我们可以通过ETLCloud数据集成平台，可以快速实现MySQL数据库与数仓数据库（Greenplum）的数据同步。

浅谈数据管理架构 Data Fabric（数据编织）及其关键特征、落地应用伴随着企业从数字化转型迈向更先进的数智化运营新阶段，对看数、用数的依赖越来越强，但数据的海量增长给数据管理带来一系列难题，如数据类型和加工链路日益复杂，数据存储和计算引擎更加分散，数据需求响应与数据质量、数据安全风险难以兼顾，数据流通过程中的合规性冲突，以及混合多云环境下的“数据孤岛”等。

破除“数据孤岛”新策略：Data Fabric（数据编织）和逻辑数据平台今天，我们已经进入到一个数据爆发的时代，仅 2022 年，我国数据产量就高达 8.1ZB，同比增长 22.7%，数据产量位居世界第二。数据作为新型生产资料，是企业数智化运营的基础，已快速融入到生产、分配、流通、开发、应用、服务等各环节之中，深刻改变着企业的生产方式、管理方式和经营模式。通过数据驱动，能够帮助企业不断提高业务决策效率和质量，适应快速变化的商业环境，构建新质生产力。

数据虚拟化：零数据搬运，实现全域数据的集成和自适应加速数据虚拟化技术的兴起，与传统数据仓库体系的弊端日益显现有着密切关系。过去，企业通常会构建数据仓库来存储与加工结构化数据。数据仓库虽然实现了数据的物理集中存储，但过于依赖大量的 ETL 工程师来支持数据的集成、准备、开发与管理。随着半结构、非结构化数据量的急剧膨胀，以及业务看数、用数需求的高频化，传统的数据仓库体系已逐渐无法有效应对这些新挑战。

ETLCloud中如何使用Kettle组件ETLCloud中如何使用Kettle组件在当今数据驱动的时代，数据处理和分析已成为企业决策的关键。为了更高效地处理海量数据，ETL（Extract, Transform, Load）工具变得至关重要。而在众多ETL工具中，Kettle作为一款开源、灵活且功能强大的工具备受青睐。而在ETLCloud平台上，可以通过Kettle组件的应用轻松实现各种复杂的数据处理任务。

如何通过ETL工具对数据进行去重在数据处理流程中，数据去重是一个至关重要的环节，它能够确保数据分析的准确性和效率。ETL（Extract, Transform, Load）工具作为数据集成的重要组成部分，提供了强大的功能来帮助用户实现数据的抽取、转换和加载，其中就包括数据去重。

免费的集成组件有哪些？集成组件是指将多个软件或系统进行整合，以实现更高效、更可靠的数据处理和管理。在数据管理和分析领域，集成组件是不可或缺的工具之一。

ETLCloud工具怎么实现多流SQL实时运算？多流SQL实时运算是一种先进的数据处理技术，它在大数据处理领域中扮演着至关重要的角色，尤其是在需要对多个数据流进行实时分析和处理的应用场景中。该技术结合了SQL（结构化查询语言）的易用性和流式计算的时效性，允许用户以声明式的方式对不断变化的数据流进行复杂查询和聚合操作，而无需深入了解底层的分布式计算细节。

[自研开源] MyData v0.8 数据集成案例分享开源地址：gitee | github 详细介绍：MyData 基于 Web API 的数据集成平台部署文档：用 Docker 部署 MyData 使用手册：MyData 使用手册试用体验：https://demo.mydata.work 交流Q群：430089673

ETL数据仓库的使用方式在 ETL 过程中，数据从源系统中抽取（Extract），经过各种转换（Transform）操作，最后加载（Load）到目标数据仓库中。以下是 ETL 数仓流程的基本步骤：

如何通过ETL实现快速同步美团订单信息美团作为中国领先的生活服务电子商务平台，其旗下的美团外卖每天承载着大量的订单信息。这些订单信息需要及时入库、清洗和同步，但由于数据量庞大且来源多样化，传统的手动处理方式效率低下，容易出错。比如，不同渠道的数据格式不一致，需要进行数据清洗和格式转换；数据量大，需要高效的处理方式来保证实时性；同时，数据的准确性和可靠性对业务运营至关重要。这就需要使用优秀的ETL工具来实现这些需求。