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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一个简单的ETL脚本应该包含如下内容 1.注释 2.设置字符集 3.基础路径参数 脚本路径 票据路径 日志路径 当前SHELL的脚本别名：declare SHELL_NAME=“${basename $0 |sed s/\./_/g}” eg:sss.sh =>sss_sh 票据文件 4.集群的相关
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2019-05-19 21:29:00
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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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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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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，全称 Extract-Transform-Load，它是将大量的多个来源的原始数据经过提取（extract）、清洗加转换（transform）、加载（load）到目标存储数据仓库或数据湖的过程；
在21世纪大数据时代，我们的系统中有来自各种来源的结构化和非结构化数据，包括：来自在线支付和客户关系管理（CRM）系统的客户数据、来自供应商系统的库存和
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2023-07-11 22:35:37
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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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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
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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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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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
一 Kettle概述1.1 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，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。市面上常用的ETL工具有很多，比如Sqoop，DataX，Kettle等。1.2 Kettle简介1.2.1 Kettle是什么Kettle是一款国外开源的ETL
一.简介xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，可扩展标记语言，标准通用标记语言的子集。是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言。xml格式如下，是通过<>节点来区别数据结构的。xml(可扩展标记语言)，它可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。从结构上，很像HTML超文本标记语言。但他们被设计的目的是不同的，html被设计用来显
数据预处理达到：符合用于模型加工计算的数据类型 提高效果：1）提高数据质量 2）尝试新的算法why?现实世界数据处理的瑕疵 现实数据是我们再特定情况下所能拿到的一部分数据——思考：能够真实的反映现实情况吗？数据缺失数据冗余总结出来的规则模型和经验模型——有其自身的道理和组织性。数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。 解决方案： ETL:是英文Extract-Transform-Load的缩写
看大家分享了好多hadoop相关的一些内容，我为大家介绍一款ETL工具——Kettle。 Kettle是pentaho公司开源的一款ETL工具，跟hadoop一样，也是java实现，其目的就是做数据整合中时数据的抽取（Extract）、转换（Transformat）、加载（Load）工作。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transfor
导读： 1. 打破R慢的印象，ETL效率显著优于Python，堪比spark，clickhouse 2. 对比python中的datatable、pandas、dask、cuDF，R中data.table以及spark、clickhouse 3. 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
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2023-10-03 13:41:19
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以前，曾经利用各数据库底层C-API作wrapping，实现了若干异构数据库间数据导入导出的功能，但是代码复杂，不便开源。下午，用java写了一个简单的数据抽取程序，实现MySQL数据库到Sybase ASE的数据移植。将它开源，放到：http://code.google.com/p/jmyetl/上边了。本来取名做myetl，结果已经有人在sf.net上申请了，后来在其前加上一个j。以示java
分布式ETLETL代表提取、转换和加载。它是机器学习问题中数据准备和预处理的一个常见工作流程。ETL是从数据源中提取或拉取数据，将其转换为可用形式，然后将其加载到模型/数据库中进行训练/分析。SKIL中的分布式ETL是指在spark集群上以分布式模式对提取的数据进行转换。使用Spark集群 要使分布式ETL工作，你需要在后端有一个Spark集群，并且需要一个客户机，一个包含“SparkContex
ETL的考虑做 数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一 定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒
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2023-07-14 17:27:56
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概述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。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。1、DataPipelineData Pipeline是一家为企业用户提供数据基础架
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2023-10-17 17:03:17
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