目录ExectionGraph核心对象1.ExecutionJobVertex2.ExecutionVertex3.IntermediateResult4.IntermediateResultPartition5.ExecutionEdge6.Execution前几篇文章分析了StreamGraph、JobGraph。这篇文章分析JobGraph的下一步ExecutionGraph的核心对象Exe
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2024-03-21 09:41:35
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1、项目介绍由于上一个文档已经介绍了这个项目名。这里我就单独介绍一下这个文档主类。该文档主要是数据的主入口。同时也是可以熟悉整个代码的处理流程。 1、用户的操作日志数据（埋点数据），发送至kafka 。 2、运营人员在大数据平台配置好规则（如新用户，浏览了某一个页面…），存入mysql。 3、Flink代码定时（新增规则也能及时加载）加载mysql规则，根据规则处理日志。 4、将满足规则的数据存入
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2024-01-03 14:46:49
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一、ElasticSearchSink介绍在使用Flink进行数据的处理的时候，一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出，Flink中这个过程称为Sink，官方我们提供了常用的几种Sink Connector，例如:Apache Kafka ElasticsearchElasticsearch 2xHadoop FileSystem…这篇就选取其中一个常用的ElasticsearchSink
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2024-02-19 20:41:55
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ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述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。ETL 是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，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。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具，并讨论了从 ETL 转向“无 ETL
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2023-07-20 15:11:16
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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
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2023-11-03 23:23:33
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看了几篇ETL的介绍，目前觉得这篇还是不错的，特此分享一下：ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，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。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、 平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，
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2024-07-28 11:50:50
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进入数据技术时代之后，数据本身就是一项重要的资产，如何使用这些资产是困扰企业的一大难题，特别是数据来源复杂、业务流程长、涉及模块广、历史数据更新迭代，都为从这项资产里面挖掘价值提供难度，但是话说回来，方法总比困难多。在使用数据资产之前，管理数据或者说跟数据建立联系是第一步要做的，我们从使用ETL工开始。一、ETL是什么ETL（Extract Transform Load三个单词的缩写），用来描述将
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2024-05-09 15:16:40
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1、前言随着互联网3.0的到来，数据也井喷式爆发。随着大数据的到来，谁能拿到数据，用好数据也就成了重中之重。本次文章与大家分享的一个实际生产中的实时计算实时ETL项目。2、背景想必大家也都知道离线计算的标签。离线标签采用的是T+1的形式。这就具有一个很大的滞后性，对于新用户的一些策略以及营销就不好精准触达。基于这样的场景以及实时标签以及实时ETL需求项目也就出现了。3、项目介绍1、用户的操作日志数
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2024-09-05 15:56:47
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准备1.HADOOP集群环境或者伪集群； 2.KETTLE6.0环境；前言该部署是在windows环境下操作，linux上操作类似。KETTLE HADOOP插件配置1.打开插件所在目录，E:\kettle_integrated\data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin。如图： 2.打开步骤[1]图中的hadoop-configuration
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2024-03-08 15:07:39
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ETL工具之kettle的使用1、ETL及其常用工具2、kettle的下载安装2.1 kettle简介2.2 kettle下载安装3、kettle的使用3.1 kettle之转换的基本概念3.2 输入控件的使用3.3 输出控件的使用3.4 脚本控件的使用3.5 案例1 1、ETL及其常用工具ETL：Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract
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2023-11-01 20:13:33
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概述本文介绍flink的总体架构，通过本文的学习可以对flink的架构有一个总体把握。总体架构 flink也是典型的master-slave分布式架构，如上图所示。flink的架构总体来说分为以下几个部分：Job ClientJob ManagerTask Manager这几个部分可以部署在不同的机器上，如下图所示： Flink的大致流程如下：用户编写的执行任务通过JobClient端发送到Job
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2023-11-20 08:06:35
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Geotrellis-spark-etl测试前提条件 进行到这一阶段，我们假设你已经具备了基本的spark，scala开发的能力，对Geotrellis也已经并不陌生，至少我们假设你已经使用过它，实现了一些简单的示例。 如果你没有具备以上条件，请自行参考相关资料，比如官方文档（强力推荐），同时我们也提供了《Geotrellis使用
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2024-06-27 20:44:23
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背景多个终端会将其采集的数据以文件的形式上传到服务器的多个目录，然后ETL程序在服务器上定时扫描这些目录，如有新增文件则加载并解析其中的数据，将数据塞入db。因采集频率高，数据文件较多。ETL程序是由python开发，跑一次大概1~2分钟（每5分钟扫描一次），所以性能也没有什么问题。但看到rust愈来愈火热，不免好奇：如果将这个ETL程序用rust来写，能否带来性能上的提升？为省时间，先不用rus
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2024-08-03 11:16:10
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ETL （数据仓库技术）ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、
Beel
Kettle简介：Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚
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2023-12-15 18:54:28
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Many of you may be curious about ETL Tools and the use of the ETL process in the world of data hubs where data plays a significant role. Today, we will examine this more closely.你们中的许多人可能对ETL工具以及在数据起着
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2023-07-24 18:25:25
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TASKCTL8.0 是一款基于B/S架构的轻量企业级免费ETL任务批量处理工具
认识 TASKCTLTASKCTL是成都塔斯克信息技术有限公司，专为批量作业调度自动化打造的，一款轻量企业级免费敏捷调度工具。产品以 “专业、专注” 为设计理念，结合 ETL 调度技术领域的特点，构建了一套直观易用的 ETL 调度设计、监控 维护、管理平
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2023-07-18 16:06:18
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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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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
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2024-02-07 15:08:51
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## 实现 Flink ETL 数据到 Hive 的流程
为了实现将 Flink ETL 数据到 Hive，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 创建 Flink 流处理环境 |
| 步骤 2 | 获取数据源 |
| 步骤 3 | 转换数据 |
| 步骤 4 | 将数据写入 Hive |
下面逐步介绍每一个步骤以及需
原创
2023-08-30 08:21:53
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