文章目录1.1 基本概念1.1.1 什么是数据仓库?1.1.2 什么是ETL?1.2 什么是Kettle?1.3 Kettle的安装1.4 Kettle简单使用1.5 将EXCEL数据导入MySQL1.5.1 准备工作1.5.2 操作过程1.6 数据同步更新组件 1.1 基本概念在我们学习kettle之前,首先了解两个基本的概念:数据仓库和ETL.1.1.1 什么是数据仓库?数据仓库是很大的数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据入库建表语句按data分区,以优化查询效率 因为又分区,所以不能用put命令导入数据 要用load装载 要看表内数据的时候记得要加select * from *** limit 1000 不然表太大内存会溢出 查看hdfs端口 50070 ETL 工作的实质就是从各个数据源提取数据,对数据进行转换,并最终加载填充数据到数据仓库维度建模后的表中。只有当这些维度/事实表被填充好,ETL工作才算完成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1 可视化ETL工具-Kettle入门1.1 Kettle介绍1.2 Kettle安装、配置1.2.1 Kettle入门案例1.1.2 Kettle数据流结构图2 Kettle输入/输出组件2.1 输入组件2.1.1 JSON数据文件输入2.1.2 表输入2.1.3 生成记录2.2 输出组件2.2.1 文本文件输出2.2.2 表输出2.2.3 插入更新2.2.4 删除1 可视化ETL工具-Ke            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java实现可视化ETL
## 引言
ETL(Extract, Transform, Load)是一种数据集成的过程,用于从多个数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗,并将数据加载到目标数据仓库或应用程序中。在大数据时代,ETL工作变得越来越重要,因为它可以帮助我们处理和分析海量的数据。本文将介绍如何使用Java实现可视化ETL,并提供代码示例。
## ETL流程
ETL流程通常包括以下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ETL是BI项目重要的一个环节。 
  通常情况下,在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关系到BI项目的成败。 
   
  什么是ETL?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ET            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            小 T 导读:SIMICAS® OEM 设备远程运维套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 团队开发的一套面向设备制造商的数字化解决方案。在确定选择 TDengine 作为系统的时序数据库后,他们在 SIMICAS® OEM 2.0 版本中移除了 Flink、Kafka 以及 Redis,大大简化了系统架构。项目背景IIoT(Industria            
                
         
            
            
            
            信息化的时代,我们每天通过电视、报纸、广播、邮件等传播途径接受信息,信息的来源多样性、种类多样性满足了我们对日常信息感知的需求。俗话说的好“耳听为虚、眼见为实”,在信息化的今天,我们所接受到的信息,大部分都是通过视觉来感受到的,由此可见,信息可视化的重要性。什么是信息可视化?信息可视化未来又有什么发展趋势?下面我将分别进行概括。信息可视化信息可视化是对抽象数据进行直观视觉呈现的研究,抽象数据既包含            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1 概述1.1 什么是 Azkaban1.2 为什么需要工作流调度系统1.3 Azkaban 特点1.4 常见工作流调度系统1.5 Azkaban 的架构1 概述1.1 什么是 AzkabanAzkaban 是由 Linkedin 公司推出的一个批量工作流任务调度器,主要用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程,它的配置是通过简单的 key:value 对的方式,通过配置中的 Dependencies 来设置依赖关系。Azkaban 使用 job 配置文件建立任务之间的依赖关系,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            介绍各种数据可视化项目和资源            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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              数据可视化是让用户直观了解数据潜藏的重要信息,有助于帮助用户理解分析数据。那么数据可视化应该怎么做才能达到一个好的效果,制作数据可视化是一个设计的过程,我们可以通过尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、空间可视化以及概念可视化来让用户了解并分析数据。  如何做数据可视化分析?  1、明确目的和思路  首先明白数据分析的目的,梳理分析思路,并搭建整体分析框架,把分析目的分解,化为若干的点,清晰明了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ETL,你知道是什么吗?它的英文名是Extract-Transform-Load,直译过来就是提取、转换、加载,即将业务系统中的数据经过提取、清洗转换之后加载至数据仓库的过程。既然是和业务相关,那在企业中,ELT的目的就是将分散、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。可别小瞧了ETL,在BI项目中,它可是占有一席之地,可以说ETL设计的好坏将直接关系到BI项目的成败!一般来说            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据可视化就是将构建模型后得出的分析结果通过图表的方式直观地展示出来,使他人更容易、更快速得到并理解数据分析结果。数据可视化工具有很多,如TABLEAU、POWER BI、PYTHON、EXCEL等等。大家根据自己的操作习惯选择即可。可视化工具提供了五花八门的图标类型,我们应如何选择它来表达分析结果呢?可视化专家Andrew Abela建议从联系、比较、分布和构成四种关系类型,选择对应的图标,他提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图标在网络上用途之广,几乎每个网站上都有着各式各样的图标,在大屏中也有着多样的图标,通过这些小小的图标,可以方便实现视觉引导和功能划分,小图标也有大用处。在各个数据可视化平台中,小编就挑选以下这个平台,带大家了解这个小图标组件。    在左侧列表中就可以找到对应的组件,这里小编调整了幕布的颜色,所以这个组件在幕布中看起来不这么明显,调整下颜色就行了。点击组件右上角 ‘            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            做一份涵盖内容多、涉及数据量大的数据可视化分析报表要多久?10分钟够吗?如果奥威BI系列的分析软件会说话,恐怕要吐槽10分钟太多,5分钟足够。不说别的,论做智能数据可视化分析报表的效率,奥威BI系列软件还真不赖。套用BI报表模板,5分钟做一张以OurwayBI为例,进入软件首页即可清楚看到左侧的两大板块“BI模板秀”“BI分享秀”,点击进去就会发现这里涵盖了来自各行各业、各式各样的BI智能数据可视            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            【数据科学家学习小组】之数据可视化(第一期)第一周 学习总结本系列文章主要目的有两个:从数据可视化的角度出发,总结一下现在无论是数据可视化还是报表开发、BI开发的工具和思路从木东居士的学习小组学习到一些大厂的工作学习思路,让自己思考的更全面更成熟,完成的文档也更加全面、漂亮。整体流程确定主题比如,银行分析不同城市用户的储蓄率、储蓄金额,电商平台进行双十一的实时交易情况的大屏直播,物流公司分析包裹的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             目录matplotlib的绘图方式1、使用pylab方式2、pyplot方式3、面向对象的方式基本图形绘制1、散点图绘制2、折线图3、条形图4、直方图5、饼状图6、箱型图7、热力图8、极坐标样式设置1、子图和多图2、网格3、图例4、坐标轴范围5、设置坐标轴刻度6、横坐标为日期7、添加坐标轴8、添加注释9、添加纯文字10、Tex数学公式11、样式美化 matplotlib的绘图方式使用pyplot            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一课时,我介绍了数据可视化分析的基本概念,通过对比的方式,讲述了数据可视化分析的概念定义和知识体系,相信你对数据可视化分析已经有了一个基本的了解。本课时,我将给大家分享数据可视化分析的方法论,内容包括:建设目标、工作方法和建设流程。希望你在学完这个课时之后,能够掌握数据可视化分析的建设目标、方法体系和操作流程,并且能够吸收和学会运用。 数据可视化分析方法论结构图 建设目标在讲解“建设目标”之前,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            编辑导读:数据面板能够直观反映出业务变化,并有助于决策层发出业务调整与决策。那么搭建数据看板时,需要注意哪些问题?具体步骤是什么?本文作者对一次数据看板的搭建进行了复盘,结合具体案例分享了数据看板设计过程中需要注意的一些问题,供大家一同参考和学习。  在工作中,笔者负责了数据看板的后台配置化模块。在前期产品设计时,一开始没有对数据看板的需求、设计规范等的系统性认知,希望通过这次复盘,加深对数据看板            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-14 19:41:19
                            
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            众所周知,使用图表、图形和地图将数据可视化是沟通复杂数据的最有影响力的方式之一。同时数据可视化也是探索数据奥秘非常有效的方式。因此,近几年随着大数据时代的降临而兴起,数据可视化品牌也是大量涌出。那么不同的数据可视化工具究竟有何不同呢?下面我们选取国内3个品牌以数字类图表来进行比较。数字在日常生活和工作中非常常见,如时间、进度等等,那么不同的场景,所需要的数字类图表也是很多样化。亿信ABI首先进入官            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-10 16:11:30
                            
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