目录ETL 系统核心特征数据重跑及其优化重跑的场景重跑的方式重跑的优化自动水平扩展参考链接ETL 系统核心特征数据重跑及其优化重跑的场景场景导致原因影响kafka consumer poll消息失败1. 网络问题；2. kafka broker 磁盘坏道，拉取消息一直失败或其他 kafka 原因导致一个或多个topic&partition的消息未消费完整硬件故障，机器重启磁盘满、硬件故障等
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2024-01-08 11:39:29
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# Java ETL 教程
ETL（Extract, Transform, Load）是数据处理的重要流程。在Java中实现ETL过程，可以帮助我们从各种数据源提取数据、转换数据格式，并最终加载到目标数据库中。下面是实现Java ETL的完整流程及每一个步骤的详细介绍。
## ETL 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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在我们了解ETL测试之前，先了解有关商业智能和数据仓库的重要性。让我们开始吧 - 什么是BI？ 商业智能是收集原始数据或业务数据并将其转化为有用和更有意义的信息的过程。原始数据是一个组织每日事务的记录，如与客户的互动，财务管理和员工管理等。这些数据将用于“报告，分析，数据挖掘，数据质量和解释，预测分
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2020-01-08 15:40:00
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spark安装 Sparklens是带有内置Spark Scheduler模拟器的Spark概要分析工具：它使您更容易理解Spark应用程序的可伸缩性限制。 它有助于了解给定Spark应用程序使用提供给它的计算资源的效率。 它已在Qubole实施并维护。 它是开源的( Apache License 2.0 )，已经在Scala中实现。Sparklens的一个有趣特征是它具有通过一次运行S
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2023-08-10 17:51:42
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ETLETL用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程使用场景要对某些日志数据文件进行分析时 ETL这一步是避免不了的 因为采集到的日志数据，总会有一部分脏数据 这部分脏数据可能会对后续的指标分析造成影响 所以要对数据进行一些操作，将数据转换成比较有规律的 我们想要的数据使用Spark对数据进行ETL操作的一些步骤总结第一步：读取采
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2023-10-03 16:02:02
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测试环境:SQL SERVER 2012Microsoft Visual Studio 2012版本本教程为记录本人的学习关键
原创
2023-01-06 14:20:09
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ETLETL是extract,transfrom,load三个单词的首字母拼写，它是从一个系统将数据迁移到另一个系统的的过程。它主要经历三个步骤。1.数据提取-从类似或者不同的源中检索数据来进行进一步的数据处理和数据存储的过程。2.数据转换-在数据处理过程中，将清除数据，并修改或删除不正确或不正确的记录。3.数据加载-将处理后的数据加载到目标系统中，例如数据仓库或NoSQL或RDBMS。
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2023-11-28 16:54:25
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1、安装前的准备工作：创建两个用户名实例并赋予相应的权限bi_domain用户、bi_resource用户1
原创
2022-08-02 17:05:52
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导读：1. 打破R慢的印象，ETL效率显著优于Python，堪比spark，clickhouse2. 对比python中的datatable、pandas、dask、cuDF、modin，R中data.table以及spark、clickhouse3. 探讨R中的ETL体系ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：(1)数据生产(2)为探索性数据分析与数据建模服务。做过建模的小伙伴都知
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2024-08-24 08:20:15
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kettle 介绍kettle是一个ETL（Extract, Transform and Load）数据抽取、转换、载入工具，ETL工具在数据仓库项目使用非常频繁，kettle也可以应用在以下一些场景：在不同应用或数据库之间整合数据把数据库中的数据导出到文本文件大批量数据装载入数据库数据清洗集成应用相关项目是个使用kettle使用非常简单，通过图形界面设计实现做什么业务，无需写代码去实现，因此,k
原创
2021-05-01 21:21:35
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最近写了一个针对数据仓库ETL的测试框架，baidu google了一下发现还没有非常靠谱的同类型框架或解决方案，就忍不住提前分享一下（其实是因为周五下午不想干活）。
首先分享一下我们过去测试ETL的方法：很简单，就是写两段SQL分别query上下两层数据，然后通过数据库的minus方法来得到不符合预期的数据，进而进行分析。例如
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2023-08-31 18:19:57
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前言ETL是 Extract-Transform-Load的缩写，也就是抽取-转换-加载，在数据工作中是非常重要的部分。实际上，ETL就是一个对数据进行批处理的过程，一个ETL程序就是一个批处理脚本，执行时能将一堆数据转化成我们需要的形式。
每个接触过数据批处理的工程师，都走过ETL的流程，只是没有意识到而已。按照ETL过程的框架来重新认识数据批处理，有利于我们更清晰地编写批处理脚本。
在单机范围
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2023-07-13 23:25:12
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常用的数据集成ETL工具有哪些？ETL工具用于将异构数据转换为同类数据，然后由数据科学家用于从数据中获得有价值的数据，常用的ETL工具有Microsoft-SQL Server集成服务、AWS Glue、Apache NiFi、Informatica PowerCenter、IBM的Infosphere Information Server等。ETL工具是什么呢？ETL是英文Extract-Tra
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2023-08-14 12:10:20
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数据仓库是由外部多个数据源汇总集成的，“集成”这个词代表并不是简单的堆积，而是需要进行一些逻辑处理，数仓的集成就是这样，因为外部数据源都是异构的，所以需要做很多工作才可以进行集成，这些工作包括但不限于：字段的意义统一，轻度统计等。抽取数据有如下策略：时间戳判断扫描增量文件日志文件，审计文件扫描修改应用程序（很少使用）映像文件扫描（很少使用）另外，抽取的数据需要增加时间戳（必须的），存储到介质里面需
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2024-03-04 02:30:29
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为什么使用geventPython通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。比如python的yield虽然提供了对协程的支持，但是需要用send手动发送数据(比如io操作时的切换，需要发送 “耗时操作完成”告诉程序可以继续往下走)，才能改变程序的执行流程，，而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。gevent的优点gevent是第三方库，通过greenlet实现协程
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2024-07-03 07:45:52
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1. 安装4.0框架ETL的正运行前提是操作系统中已经安装有4.0框架。如果没有，请在运行ETL工具前将其提前安装。2. 解压ETL工具安装包将接收到的ETL工具压缩包解压到本地3. 安装建库脚本在oracle库中创建新用户，一般用户名为SJTB,然后在在ETL所在的目录下找到【建库脚本oracle.sql】，将该脚本其在SJTB用
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2023-08-31 08:28:17
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一、ETL概念 ETL是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，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。二、E-T-L架构分类 ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或
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2023-09-28 08:31:01
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日志采集、加工、分析、归档有着一套流程。
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2017-07-05 22:39:00
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熟悉TASKCTL4.1一段时间后，觉得它的调度逻辑什么的都还不错，但是感觉单机部署不太够用。想实现跨机调度作业，就要会TASKCTL的集群部署。下面就是我在网上找到的相关资料，非原创。单机部署成功后，要在单机部署的基础上，增加3个CTL节点：1个MAgent和2个Sagent，来完成集群部署。将服务端的安装包分别上传至magent、sagent1和sagent2账户，其操作都是一样的
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2023-07-08 14:29:02
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ETL 是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的简写，它的功能是从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗和转换，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去，是构建数据仓库最重要的一步。在数据加载到数据库的过程中，分为全量加载（更新）和增量加载（更新）。全量加载：全表删除后再进行数据加载的方式。增量加载：目标表仅更新源表变化的数据。全量加载从技术角度
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2023-08-31 20:52:12
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