Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排引擎，广泛用于部署、扩展和管理容器化应用程序。在K8S中实现数据采集与ETL（Extract, Transform, Load）过程非常重要，可以帮助我们实现对数据的高效采集、清洗、转换和加载。下面我将向你介绍如何在K8S中实现数据采集ETL的过程。
### 数据采集ETL流程
首先，让我们看一下数据采集ETL的流程，可以用下面的表格来展示：
原创
2024-05-23 10:55:39
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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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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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1、触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制。该方式是根据抽取要求，在要被抽取的源表上建立插入、修改、删除3个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表，
原创
2021-08-07 10:29:37
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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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### 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采集器是基于Job管理器管理任务,spring管理采集清洗对象，JDBC管理器管理JDBC。 数据处理流程：Job管理器调度->采集(生成文件)>->清洗层读取文件->存储存储泛化日志
1.ETL采集器主要特点 ETL采集器：分为三个部分组成采集层、清洗层、存储层 采集层:主要任务采集数据并生成文件 采集层支持DB并发采集、FTP并发
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2024-03-27 11:11:33
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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
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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大数据技术用了多年时间进行演化，才从一种看起来很炫酷的新技术变成了企业在生产经营中实际部署的服务。其中，数据采集产品迎来了广阔的市场前景，无论国内外，市面上都出现了许多技术不一、良莠不齐的采集软件。那么现在有哪些好用的数据采集软件呢？这几款你都知道吗？1、火车采集器这个是很老牌的网站数据采集工具了，从诞生至今已经十一年了。经过不断的更新迭代，功能也越来越多。火车采集器可以实现数据的抓取、清洗、分析
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2023-08-02 16:42:00
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目录1、创建JOB（1）右击 Job Designs（2）点击创建作业2、设计JOB（1）查找 tDBConnection 组件（2）创建2个tDBConnection组件（点击第一步找到的组件，然后在作业的空白处左击即可）（3）设置数据库连接类型（4）2个数据库连通（5）设计数据库输入、输出组件（6）同第3步，设置俩个组件的数据库连接类型（设置完成后如下图：）（7）连接剩余线（8）设置tMap组
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2023-11-24 01:02:54
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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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正如前面一文说的，SQLite多用于嵌入式开发中，但有时为了更方便的编辑数据库文件，我们也常常需要开发在电脑上运行的SQLite程序。这种情况是经常发生的，比如在我们需要把一大批的txt文件中的数据插入到一个数据库中的时候。 还好这是很简单的，所以本文我们来学习如何用Java开发SQLite程序。 （1）准备工作下载sqlite-jdbc-版本号.jar文件，放到jre\lib
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2023-09-17 00:09:18
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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（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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# Java ETL 数据采集项目代码科普
在现代数据驱动的世界中，ETL（提取、转换、加载）过程是数据处理的核心组成部分。ETL流程能够帮助我们将数据从多个源系统提取出来，并对其进行清洗和转换，最后加载到目标数据仓库或数据库中。本文将阐述一个简单的Java ETL数据采集项目，包括常见的工具和代码示例。
## 1. ETL 过程概述
ETL过程通常分为以下三个阶段：
- **提取（Ext
原创
2024-09-24 07:33:57
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[目录]第一章：概述第二章：整体数据分层第三章：整体实现框架第四章：元数据第五章：ETL第六章：数据校验第七章：数据标准化第八章：去重第九章：增量/全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）第十四章：数据模型参考第十五章：维模型第十六章：渐变维第十七章：数据回滚第十八章：关于报表第十九章：数据挖掘数据仓库实践杂谈（五）ETLETL是建立数据仓库
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2024-10-08 21:05:38
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