现在越来越多的高校开设了大数据相关专业的课程，这也是很多人开始选择学习大数据的原因，但仍然有不少人对于大数据整个行业的发展不是很了解，尤其是和大数据相关的社会职位。那么与大数据相关的热门职位都有哪些呢？下面就由小编为大家详细说一下。首先，与大数据相关的热门职业有ETL研发。随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，
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2024-10-04 13:34:30
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前几篇文章都是根据自己所见所知，在前人的基础上加以整合，对大数据概念有了初步的了解。接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。
核心技术
架构挑战：1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结
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2023-09-07 23:55:52
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1.什么是大数据 1.1 大数据特征 我们引用了大数据的4V特征 Volume 大数据数据量大，数据量单位为T 或者P级 Variety 数据类型多，大数据包含多种数据维度 比如 日志、视频、图片 Value 价值密度低，商业价值高 比如监控视频，其中关键1-2秒可能具有极高的价值 Velocity 要求处理速度块 【微 无忧获客全拼 + 01】 1.2 大数据的4个关键技术 1.3 ETL/EL
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2024-01-10 18:57:45
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大数据etl和Hadoop是当前大数据处理领域中的重要概念和技术。ETL（Extract-Transform-Load）是指从数据源中提取数据、对数据进行转换和最终加载到目标数据仓库中的过程；而Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，用于处理海量数据。
在大数据处理中，常常需要对数据进行清洗、转换和整合，以便进行进一步的分析和挖掘。ETL工具就是用来实现这一目的的。通过ETL工具，可以方便
原创
2024-06-05 04:47:08
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QStreaming 背景首先在进入主题之前我们先来回顾下经典的大数据 ETL 架构有哪些？1. Lambda 架构2. Kappa 架构3. 混合架构它们之间的区别如下：ETL架构优点缺点Lambda架构架构简单很好结合了离线批处理和实时流处理的优点稳定且实时计算成本可控离线数据易于订正实时，离线数据很难保持一致结果需要维护2套系统代码不统一Kappa架构只需要维护实时处理模块离线可以通过消息重
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2024-08-03 19:43:06
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文章目录1：etl介绍ETL 定义2: 步骤数据抽取数据清洗与转换数据加载3:拉链表常规拉链算法追加算法Upsert算法全删全加算法全量带删除算法性能图片化的对比 1：etl介绍ETL 定义etl 是数据抽取（extract），转换（transform），清洗（cleaning），装在（load）这个动作是在数据迁移的时候发生的，数据从源数据库中传输到数据仓库中的过程时候的操作2: 步骤数据抽取
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2023-07-11 22:39:11
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大数据时代，TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理，分布式处理系统应运而生。关于大数据的四大特征（4V）海量的数据规模（Volume）：Quantifiable（可量化）高速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）：Measurable（可衡量）多样的数据类型（Variety）：Comparable（可对比）巨大的数据价值（Value）：Evaluable（可评估）关于大数据应用场景
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2024-07-26 11:02:50
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大数据技术之数据采集ETL： 这里不过多的说数据采集的过程，可以简单的理解：有数据库就会有数据。 这里我们更关注数据的ETL过程，而ETL前期的过程，只需要了解其基本范畴就OK。 在数据挖掘的范畴了，数据清洗的前期过程，可简单的认为就是ETL的过程。ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今，其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程，日后如有涉及，在细分。概念： ETL（extract提取
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2023-07-14 17:21:31
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### ETL在Hadoop大数据中的实现指南
ETL（提取、转换、加载）是数据处理的重要流程，在大数据领域中，Hadoop常常被用作这一流程的基础架构。下面，我将为你详细介绍如何在Hadoop中实现ETL流程。
#### ETL流程概述
首先，我们来看看ETL的整体流程，下面是一个流程表格：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个...
原创
2021-07-14 11:47:36
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目录1 数据抽取2 数据转换3 数据加载 1 数据抽取ETL（Extract-Transform-Load）是将数据从端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载 （load）⾄⽬的端的过程。从数据源抽取出所需要的原始数据，经过数据清洗，最终将清洗后的数据加 载到数据仓库中去。也称为数据仓库技术。数据源通过采集的⽅式获取， 保存到数据仓库通过数据清洗，处理
原创
2021-10-06 20:12:43
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大数据 Java ETL 是指在大数据环境中使用 Java 进行数据提取、转换和加载的过程。下面我将详细记录解决大数据 Java ETL 问题的过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案。
## 备份策略
为了确保数据的安全和完整，我们制定了严格的备份策略。这个策略包含一个甘特图来展示备份任务的时间安排，以及各个备份周期的计划。我们选择了多种存储介质相结合的方式来进行
这是很多小伙伴都疑惑的一个问题，今天我们就来看看行业前辈的具体分析。 两个方向，各有优势。 国家政策支持：大数据行业国家支持力度很大，产生很多新科技产业的公司，人才需求和培养也非常重视。 就业和行业前景方面：JAVA就业更广;大数据开发薪水高，还有非常长的时间发展，需要行业细化，发展潜力大;现在大数据就业相对窄，但人才也少，容易就业，且薪水高，将来随着大数据行业的
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2023-07-18 16:13:34
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一.ETL简介 ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。 &n
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2024-02-17 10:41:55
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最近在做一个前端收银的项目，其中一块很恶心的问题就是商品库数据同步的问题，来记录一下整个过程。 由于商品同步的数据量较大，所以采用了文件同步的方式。 整个逻辑流程如下： ①下载服务端数据（zip压缩包）→②解压并解析里面的文件列表（files
大数据yarn 和 node yarn 的区别主要体现在它们的应用场景、架构设计以及使用目标。大数据领域中的 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是一种资源管理器，而 Node.js 中的 Yarn 则是一个包管理工具。接下来，本文将深入探讨它们的区别并提供对这两者的配置和优化方法。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开始之前，我们需要确保我们的
作者：Tyler Akidau译者：张磊译者摘要现在大数据，云计算已经成为互联网的标配，但是现在主流的大数据处理依旧是使用batch模式，batch模式就是将数据按某种规则分成块，然后对整个块跑计算逻辑，缺点是延迟太高(至少是分钟)，常用的工具就是Hadoop。在日益变化的需求面前，高延迟越来越不能忍受，因此Streaming模式应运而生，他最大的特点就是低延迟，最快能到毫秒级别，常用的Strea
目录1 数据抽取2 数据转换3 数据加载1 数据抽取ETL（Extract-Transform-Load）是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。从数据源抽取出所需要的原始数据，经过数据清洗，最终将清洗后的数据加 载到数据仓库中去。也称为数据仓库技术。数据源通过采集的⽅式获取， 保存到数据仓库通过数据清洗，处理完成落地到数据仓库供业
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2023-07-11 22:34:17
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大数据中经常会遇到的一个概念就是ETL，接下来就来探讨一下ETLETL是指将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，主要的作用就是将企业的一些杂乱无章的数据进行一个汇总，为相关的企业提供数据的支持。ETL主要分为了三个阶段：数据抽取、数据清洗转换、数据的加载。数据的抽取：就是从原始的数据源中将数据抽取到ODS层。在数据抽取的时候，首先需要进行相关的调研，比如数据的存储，以及数据的
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2023-09-20 16:07:14
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ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的
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2024-01-23 16:19:55
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