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☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ] ☞ ETL之技术栈 [ 重工具 vs 开发语言 ] ☞ ETL加载策略 
数据清洗，是每个业务中不可或缺的部分，在运行核心业务的MapReduce程序之前，往后都会对数据进行清洗。数据清洗的过程往往只需要运行Mapper程序，而不需要运行Reducer程序，本文主要介绍一下数据清洗的简单应用。目录一、开始的话 二、需求与数据三、定义Bean类四、编写Mapper类五、编写Driver驱动类六、测试 
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2023-07-14 17:27:34
110阅读
# Hadoop ETL实现流程
## 1. 概述
Hadoop ETL（Extract, Transform, Load）是一种用于大数据处理的方法，用于从源数据中提取、转换和加载数据到目标数据仓库或数据湖中。在本文中，我们将介绍Hadoop ETL的实现流程，并提供相应的代码示例。
## 2. Hadoop ETL实现步骤
下面是实现Hadoop ETL的基本步骤的表格：
| 步骤 |
原创
2023-10-15 11:02:47
26阅读
1、阿里开源软件：DataX DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。（摘自百科）2、Apache开源软件：SqoopSqoop(发音:skup)是一款开
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2023-07-12 13:20:05
72阅读
ETL之大数据应用 1.什么是大数据2.大数据的构成 3.大数据的采集与提取4.hadoop与传统数据库的区别 (1).hadoop的5v特征 (1).速度快-实时-离线 (2).多样性 (3).数据量大 (4).真实性 (5).单条数据价值密度低 5.传统数据库特点 (1). 数据结构化 ，数据之间具有联系，面向整个系统。 (2). 数据的共享性高，冗余度低，易扩充 。 (3). 数据独立性高
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2023-09-20 12:04:55
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本人自学Hadoop也有一段时间了，由于最近工作不太忙，想利用业余空闲时间来实现一下基于Hadoop的ETL，不过本人不太清楚别人是怎么实现的，而且网上资料有限，可能会是一个坑，不过感觉和大家分享下，还是有些帮助的，也借此做下笔记。现在阶段的大数据的ETL主要分为三个阶段：抽取、转换、加载，如图这三个阶段具体到实际项目中也就是数据的导入、数据的分析以及数据的导出。数据的导入：一般来说我们操作的数据
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2023-07-13 17:57:03
140阅读
ETL Exract Transform Load 抽取、转换、装载。ETL 是建立数据仓库最重要的处理过程，也是最体现工作量的环节，一般会占用到整个数据仓库项目工作量的一半以上。抽取：从操作型数据源获取数据。转换：转换数据，使之转变为适用于查询和分析的形式和结构。装载：将转换后的数据导入最终的目标数据仓库。建立一个数据仓库，就是要把来自于多个异构的源数据集成在一起，放置于一个集中的位
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2023-09-16 20:55:14
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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
108阅读
ETL一词是Extract、Transform、Load三个英文单词的首字母缩写，中文意为抽取、转换、装载。ETL是建立数据仓库最重要的处理过程，也是最能体现工作量的环节，一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。建立一个数据仓库，就是要把来自于多个异构源系统的数据整合在一起，并放置于一个集中的位置来进行数据分析。如果这些源系统数据原本就是相互兼容的，那当然省事了，但是实际情况往往不是如此。而E
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2023-07-14 17:28:06
88阅读
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，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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ETL（Extract-Transform-Load）和Hadoop是大数据处理中常用的技术。ETL用于从各种数据源中提取、转换和加载数据，而Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于处理大规模数据集。下面是教给刚入行的小白如何实现ETL和Hadoop的步骤和相应的代码示例。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个实现ETL和Hadoop的流程。下表展示了每个步骤以及需要做的事情。
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原创
2023-08-17 08:12:45
85阅读
使用Oozie定期自动执行ETL 1. Oozie简介
（1）Oozie是什么
Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统，其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图（DAGs），协调器作业是按时间频率周期性触发的Oozie工作流作业。Oozie支持的作业类型有Java map-reduce、Streami
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工具或类ETL的数据集成同步工具或语言，企业生产中工具也非常之多，主流的etl工具有Sqoop、DataX、Canal、flume、Logstash、kettle、DataStage、Informati
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2023-07-11 22:33:08
426阅读
1. 摘要对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。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。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、C
一、Hive是什么 起源自facebook由Jeff Hammerbacher领导的团队，构建在Hadoop上的数据仓库框架。设计目的是让SQL技能良好，但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据。2008年facebook把hive项目贡献给Apache。 由facebook开源，最初用于解决海量结构化的
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2023-07-11 22:50:50
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# Hadoop ETL工具
## 什么是ETL
ETL是指将数据从一个数据源提取出来，经过清洗（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）等一系列处理步骤后，将数据加载到目标数据仓库中。ETL工具是用于实现ETL过程的软件工具。
## Hadoop ETL工具
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Hadoop生态系统中有许多工具可以用于ETL
原创
2023-11-15 10:56:07
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目录导读：一、数据同步之道01. sqoop02. DataX03. kettle04. canal05. StreamSets二、ETL之技术栈2.1 工具2.2 语言三、ETL加载策略01. 增量02. 全量03. 拉链四、结束语 导读：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(l
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2023-07-11 22:49:21
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系列文章目录Hadoop第一章：环境搭建Hadoop第二章：集群搭建（上）Hadoop第二章：集群搭建（中）Hadoop第二章：集群搭建（下）Hadoop第三章：Shell命令Hadoop第四章：Client客户端Hadoop第四章：Client客户端2.0Hadoop第五章：词频统计Hadoop第五章：序列化Hadoop第五章：几个案例Hadoop第五章：几个案例（二） Hadoop第五章：Jo
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2024-05-14 22:43:06
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目录一、数据分发方式与多线程1. 数据行分发2. 记录行合并3. 记录行再分发4. 数据流水线5. 多线程的问题6. 作业中的并行执行二、Carte子服务器1. 创建Carte子服务器2. 定义子服务器3. 远程执行4. 监视子服务器5. Carte安全6. 服务三、集群转换1. 定义一个静态集群2. 设计集群转换3. 执行和监控4. 元数据转换5. 配置动态集群四、数据库分区1. 在数据库连接中
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2024-01-06 21:34:00
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