开头再对导入的数据进行清洗和相应的转换之后，我们就需要进一步的对我们所需要的数据进行抽取、合并和简单计算。今天我们就来聊一下这三步，然后数据处理部分就大致结束了，可以开始进行数据分析。1.数据抽取数据抽取，也叫做数据拆分，它是指保留，抽取原数据表中的某些数据形成一个新的数据表，主要方法有字段拆分、记录抽取和随机抽取。1.1字段拆分抽取某一字段的部分信息，形成一个新的字段1.1.1按位置拆分在pan
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2024-06-16 11:03:45
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为了方便阅读，本文分成三篇文章进行发布，本文介绍抽取程序设计根据前文设计的抽取规则，基于面向对象思想，采用Java语言设计开发，实现了较好的程序结构设计。主体程序设计UML设计如下：设计说明：RowData作为核心数据结构，表示表中的一行数据，其他类都需要与RowData交互。为了便于实际数据格式扩展，RowData设计为接口，其方法getValue用于根据字段名获取字段值，并提供两个实现：Row
初次使用ETL工具抽取并同步数据，搜索之后决定使用kettle，使用后感觉很方便。本次是基于一个很小的需求，需要把老系统的mysql数据在一段新老系统共存时期内产生的数据实时传输到新系统oracle中，因为实时性要求不算高，所以我没有做触发器这些对接，只单纯的使用kettle做了一个抽取转换传输，定时执行。下面记录一下本次的操作，并写一下自己遇到的坑。老系统mysql表很大，本次基于一个小的需
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2024-06-06 13:11:48
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文章目录kettle介绍kettle安装kettle使用使用kettle同步关系型数据库数据（MySQL示例）1. 创建一个转换2. 选择表输入3. 格式转换4. 执行脚本5. 创建job使用kettle同步NoSql数据（MongoDB示例）创建转换时的注意事项MongoDBInput怎么创建job的创建如何在Linux上面运行已经创建好的job？1、把创建好的job传输到Linux机器上面2
一、使用时间戳抽取数据原理所使用的时间戳字段必须是按时间入库的字段，不能是业务数据的时间戳字段。比如入库时间是递增的，业务里面的某一个时间戳字段不一定就是递增的。 数据库之间基于时间戳同步数据，原理是通过判断数据采集或者更新时间与某一个基准时间对比，把数据在时间的维度进行排序，同步变化了的数据，具体如图所示： &nbs
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2024-04-19 15:37:41
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# 增量数据抽取架构实现指南
## 引言
在大数据时代，数据的迅速变化使得实时更新和增量数据抽取成为了数据处理的关键。增量数据抽取是指从数据源中提取自上次提取以来发生变化的新数据。本文将详细介绍如何实现增量数据抽取架构，并提供必要的代码示例及注释，以帮助初学者理解实现过程。
## 流程概述
增量数据抽取的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
数据抽取是什么数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。数据抽取的方式一、全量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL 使用过程中，增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成
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2023-08-03 10:23:34
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最近一段时间，在做数据ETL相关的事，结合实践以及自己的思考，记录下来，以做参考。 概述 一般来说，数据团队自己是很少生产数据的，一般都是对业务线的数据进行分析加工，从而让数据产生价值。一方面，业务线的数据会存到关系数据（如mysql），磁盘（日志）等存储介质；另一方面，基于大数据的分析一般会将数据存储到hdfs，hbase，es。因此，不可避免地我们需要在这些不同的存储介质间
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2023-07-07 11:24:24
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# 即时数据抽取技术架构实现指南
## 导言
在现代软件开发中，数据抽取是一项非常重要的任务。即时数据抽取技术架构可以帮助我们从不同的数据源中提取数据并实时更新到目标系统。本文将介绍实现即时数据抽取技术架构的流程，并提供每一步所需的代码示例及其注释。
## 流程概述
实现即时数据抽取技术架构的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 连接数据源 |
原创
2023-11-09 14:00:10
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一、为了解决数据同步汇聚，数据分发，数据转换，数据维护需求，TreeSoft推出了数据同步，数据处理等丰富功能 。 TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源，为各种异构数据库之间架起沟通的桥梁，可实现一对多，多对多，多对一等复杂场景的数据同步。 支持多字段合并，字段截取，字段脱敏，数据转换，自定义函数等个性化操作。 &nb
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2024-04-29 19:49:48
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2.ETL中的关键技术ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能，各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。 2.1数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式。(1)全量抽取全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中
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2024-02-19 21:19:37
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数据抽取也成为数据拆分，是指保留、抽取原数据表中某些字段、记录的部分信息，形成一个新字段、新纪录。分为：字段拆分和随机抽样两种方法。一：字段拆分如何提取“身份证号码”字段。身份证号码里面包含了许多信息，例如省份、城市、出生日期、性别等等。我们将它抽取出来，就可以得到相应的字段。也就可以做相应的分析了。如用户的省份分布、出生日期、性别等。大家都知道在excel中使用字符函数（right、mid、le
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2023-12-18 11:10:47
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# 数据同步架构方案的实现
数据同步是现代应用架构中不可或缺的一部分。它确保了在多个系统之间数据的一致性和及时更新。本文将为你详细讲解如何实现一个数据同步架构方案。整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | --------------------------------------
DSG ETLPlus解决方案的目的是为ETL工具提供一个增量实时数据抽取解决方案。
该工具利用对生产系统ORACLE redo log的跟踪机制，来对生产系统的数据进行变化跟踪，然后将跟踪到的变化数据传输到中间数据库上，在中间数据上对数据进行整合、过滤和判断，并且生产数据接口，将接口文件提供给ETL工具使用。
ETL软件可以从接口数据文件中获取增量数据，同
Task02-数据读取与数据分析数据读取数据分析句子长度分析新闻类别分布字符分布结论 本次学习主要内容是：先用pandas读取数据，然后对数据进行简单的描述性统计。 数据读取训练集数据共20w条左右，下载解压后的格式即为csv格式，因此可以直接用pandas进行数据读取。import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('train_set.csv', sep
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2024-02-10 20:50:51
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加入了一个数据汇聚分析展示的项目，其中数据抽取是一个很重要的环节，我接手之后发现kettle抽取速度越来越慢，不知道是服务器不给力还是数据库压力太大什么原因，在线搜索了很多优化方案：1.调整JVM大小进行性能优化，修改Kettle定时任务中的Kitchen或Pan或Spoon脚本（选中kettle图标-->右键-->编辑，修改参数设置）；2、 调整提交（Commi
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2023-06-26 12:37:21
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信息抽取 （Information Extraction）
信息抽取（information extraction），即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。
这些信息通常包括实体（entity）、关系（relation）、事件（event）。
例如从新闻中抽取时间、地点、关键人物，或者从
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2023-07-04 15:12:59
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前言Porter是一款数据同步中间件，主要用于解决同构/异构数据库之间的表级别数据同步问题。背景在微服务架构模式下深刻的影响了应用和数据库之间的关系，不像传统多个服务共享一个数据库，微服务架构下每个服务都要有自己的数据库。如果你想获得微服务带来的好处，每个服务独有一个数据库是必须的，因为微服务强调的就是松耦合。我们希望数据库就和服务一样，要有充分的独立性、可以和服务一起部署、一起扩展、一起重
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2023-10-03 08:12:46
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最近在使用kettle这个工具,如果你看到我这篇文章,那么你一定是寻找相关工具或者正在使用,而本文的适用对象是使用此工具的新手或者想了解一些关于kettle的人群,如果你对此工具应用比较熟练,发现文章中的错误请告知我,我会尽快修改避免误导他人,感谢你的建议和阅读 通过上面的镜像地址 或者 kettle 官方网站下载下载完成后得到 data-integration.zip&nbs
最近在使用kettle这个工具,如果你看到我这篇文章,那么你一定是寻找相关工具或者正在使用,而本文的适用对象是使用此工具的新手或者想了解一些关于kettle的人群,如果你对此工具应用比较熟练,发现文章中的错误请告知我,我会尽快修改避免误导他人,感谢你的建议和阅读 通过上面的镜像地址 或者 kettle 官方网站下载下载完成后得到 data-integration.zip&nbs
