ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说KeePassXC：社区驱动的开源密码管理器「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
最近在使用Java的java.time包中的日期和时间处理功能时，遇到了一个问题：当尝试将字符串解析为LocalDateTime对象时，出现了DateTimeParseException异常。异常信息如下：
在商业数据处理的早期阶段，写入数据库通常对应于商业的交易场景，如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景，交易的英文为transaction，也就是事务一词的来源，在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
本文介绍在Anaconda环境下，安装Python读取.xls格式表格文件的库xlrd的方法。
原文地址：https://pusdn-dev.feishu.cn/docx/G4VddZVtSoJTcvxOHAccxk8Hnph
Instagram，分享带有字幕的照片和视频的免费社交应用。帖子可使用标签和地理标签进行组织，使其可搜索。若标记，帖子对粉丝和公众可见。用户可将配置文件设置为私人以限制对粉丝的访问。
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的，这是一个基于MySQL的数据库，本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分；第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中，我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍，包括其发展决策过程、整体数据模型，并介绍了Schemaless的trigger与索引等
当将时区存储在数据库中时，请始终遵循一个标准时区，理想的做法是保存UTC时间，并在显示时区时根据需要将其转化为各种时区。
让我们设计一个在线售票系统，销售Ticketmaster或BookMyShow等电影票。
依赖于一个事先建立的索引数据库 /var/lib/mlocate/mlocate.db ，这个索引数据库默认每天会自动更新一次，可能无法搜索到最近新增的文档
本文介绍基于Python语言，逐一读取大量.nc格式的多时相栅格文件，导出其中所具有的全部时间信息的方法。
二进制 Javascript 对象表示法 (BSON) 是 JSON 文档的二进制编码序列化。JSON 更易于理解，因为它是人类可读的，但与 BSON 相比，它支持的数据类型更少。BSON 已扩展为添加一些可选的非 JSON 原生数据类型，例如日期和二进制数据。
这一章由新的技巧组成，包括攻击 WPS 和探针监控，也包含了使无线测试更简单的 pineapple 工具。这些攻击和工具在本书第一版的发布过程中出现，我们要确保这本书尽可能全面。
在互联网应用中，缓存技术是提高系统性能和稳定性的重要手段之一。Redis作为一种高性能的缓存数据库，被广泛应用于各种互联网应用中。本文将介绍Redis缓存使用的三种模式，包括Cache Aside（旁路缓存）、Read/Write Through（读写穿透）和Write Behind Caching（异步缓存写入），以及它们的适用场景和优缺点。
提到“配置”二字，我想绝大部分.NET开发人员脑海中会立即浮现出两个特殊文件的身影，那就是我们再熟悉不过的app.config和web.config，多年以来我们已经习惯了将结构化的配置定义在这两个XML格式的文件之中。到了.NET Core的时代，很多我们习以为常的东西都发生了改变，其中就包括定义配置的方式。总的来说，新的配置系统显得更加轻量级，并且具有更好的扩展性，其最大的特点就是支持多样化的数据源。我们可以采用内存的变量作为配置的数据源，也可以将配置定义在持久化的文件甚至数据库中。在对配置系统进行系统介绍之前，我们先从编程的角度来体验一下全新的配置读取方式。
让我们设计一个像TinyURL这样的URL缩短服务。此服务将提供短别名重定向到长URL。类似服务：bit.ly、goo.gl、qlink.me等。难度等级：轻松
来源：DeepHub IMBA本文共1500字，建议阅读8分钟本文作者将使用 HistGradientBoostingRegressor 进行测试。 Kaggle 决定将他们每月的表格竞赛延续到 2022 年这对于我们来说是非常好的消息。并且Kaggle 表示他们已经考虑大家的评论，所以我希望这意味着他们将不再使用庞大到使系统崩溃的数据集，这次1月的比赛数据集就不是很大。 在我看来，2022 年 1 月的竞赛问题是对涵盖几年时间的销售额的预测，这可以用机器学习构成一个时间序列。 我在下面的屏幕截图中包含了问
Kaggle 决定将他们每月的表格竞赛延续到 2022 年这对于我们来说是非常好的消息。并且也Kaggle 表示他们已经考虑大家的评论，所以我希望这意味着他们将不再使用庞大到使系统崩溃的数据集，这次1月的比赛数据集就不是很大。
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
时间序列是在特定时间点的一系列测量。例如温度、股票价格、汽车速度、流速、CPU 使用率等，通常在某个时间点观察，然后也在某个时间点存储。例如测量每天早上 8 点的温度，并把将其放在一些测量日志之中，这样每个数据点会对应特定的日期。将数据与时间联系在一起，例如将日期作为横轴，将数据点绘制成为曲线会展现出其他信息，例如温度变化的趋势。
Pandas中有很多数据类型，其中有一种是datetime，即日期时间，如Timestamp(‘2020-09-22 20:43:00’)，表示其是一个时间戳类型，很多时候需要将其转化为字符串，以便获取到其中的日期或时间，此时可以对其调用strftime()方法，如strftime('%Y-%m-%d')就可以获取到字符串2020-09-22。 在pandas中的DataFrame中，一般是整列替换，此时需要用到lambda表达式和apply方法，如下：
在上一篇文档《聊一聊作为高并发系统基石之一的缓存，会用很简单，用好才是技术活》中，我们对缓存的庞大体系进行了个初步的探讨，浮光掠影般的介绍了本地缓存、集中缓存、多级缓存的不同形式，也走马观花似的初识了缓存设计的关键原则与需要关注的典型问题。
爱思唯尔的出版量占全球医学和科学研究出版总量的17%，该公司用MongoDB数据库取代了之前采用的NoSQL(非关系型)数据库，从而开启了业务分析的新类别，并将成本降低了50%以上。
本文将通过探索web开发的起源和发展方式来解释web开发。这并不是一个关于网络进化的精确编年史，而是更多地关注这个进化的需求，这样我们就能理解这项技术。 一切都是从信息开始的。人类总是需要找到方法与他
提到“配置”二字，我想绝大部分.NET开发人员脑海中会立马浮现出两个特殊文件的身影，那就是我们再熟悉不过的app.config和web.config，多年以来我们已经习惯了将结构化的配置定义在这两个文件之中。到了.NET Core的时代，很多我们习以为常的东西都发生了改变，其中也包括定义配置的方式。总的来说，新的配置系统显得更加轻量级，并且具有更好的扩展性，其最大的特点就是支持多样化的数据源。我们可以采用内存的变量作为配置的数据源，也可以直接配置定义在持久化的文件甚至数据库中。由于很多人都不曾接触过这个采用
数据建模在SAP HANA视图中完成，需要读取视图的输出并将其保留在HANA表中。编写存储过程以从HANA视图读取数据并将数据插入HANA表。
Uber 为其内部分布式数据库 Docstore 开发了一种创新性的缓存解决方案 CacheFront。CacheFront 可以实现每秒超过 40M 的在线存储读取，并实现了可观的性能提升，包括 P75 延迟减少 75%，P99.9 延迟减少 67%。这证明它在提高系统效率和可扩展性方面非常有效。
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
chroot 命令用于在指定的根目录下运行指令。chroot 是 change root directory （更改根目录）的缩写。在 Linux 系统中，默认的目录结构是以 / 作为根目录的起点。而使用 chroot 后，系统的目录结构将会以指定的位置作为新的根目录。
sql_mode是个很容易被忽视的变量,默认值是空值,在这种设置下是可以允许一些非法操作的,比如允许一些非法数据的插入。在生产环境必须将这个值设置为严格模式,所以开发、测试环境的数据库也必须要设置,这样在开发测试阶段就可以发现问题。
MySQL 和 PostgreSQL 是两大开源关系数据库管理系统 (RDBMS)，长期以来被证明具有高度的可靠性和可扩展性，在本文中，我们将探讨 PostgreSQL 与 MySQL，以及它们之间的差异。
Kafka Connect 是一个工具，它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说，你有一个网站，你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析，那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
设计一个支持百万用户的系统是具有挑战性的，这是一段需要不断改进和不断提升的旅程。在本章中，我们将构建一个支持单个用户的系统，并逐渐扩展以服务于数百万用户。阅读本章后，您将掌握一些技巧，帮助您解决系统设计面试问题。
高效诊断性能问题，需要提供完整可用的统计信息，好比医生给病人看病的望闻问切，才能够正确的确诊，然后再开出相应的药方。Oracle数据库为系统、会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息。本文主要描述Oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象，以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础。
基于聚合的创建集合听起来就像是$out，它是聚合框架中的一个执行阶段，从很早的MongoDB 2.6就有了。$out阶段可以获取聚合结果，将其放到新的集合中，并用新的结果完全替换掉集合中原来的内容。这一过程很有用，但会大量消耗CPU和IO资源，因为每次都要重新生成整个集合。至少$out的操作是原子级的，它构建了一个临时集合，而且，只有在聚合管道完成工作后才进行交换。
MongoDB是最受欢迎的NoSQL数据库引擎之一。它以可扩展，强大，可靠和易于使用而闻名。在本文中，我们将向您展示如何备份，还原和迁移MongoDB数据库。
在 Linux 操作系统下，分析日志文件是一件非常头疼的事情，它记录了很多日志，对于大多数的新手及系统管理员不知该如何下手进行分析，除非你在分析日志方面有足够的经验积累，那就是 Linux 系统高手了。
前段时间，有客户在网上看到了我们边缘计算模块产品，找到了我们，跟我们描述了他们目前遇到的问题：
Apache Hive是建立在Apache Hadoop之上的数据仓库软件项目，用于提供数据查询和分析。Hive是Hadoop在HDFS上的SQL接口，它提供了类似于SQL的接口来查询存储在与Hadoop集成的各种数据库和文件系统中的数据。可以说从事数据开发工作，无论是在平时的工作中，还是在面试中，Hive具有举足轻重的地位，尤其是Hive的性能调优方面，不仅能够在工作中提升效率而且还可以在面试中脱颖而出。在本文中，我将分享十个性能优化技术，全文如下。
作为Talend的客户成功架构师，我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景，但我注意到一个常见的模式是，没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题，但从长远来看，相同的性能问题会重新出现，因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么，它们是多么简单还是多么复杂，以及作为集成的一部分而移动的数据量。
Spring Batch 是什么？ 官网中介绍 Spring Batch is a lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.（一款轻量的、全面的批处理框架，用于开发强大的日常运营的企业级批处理应用程序。）相对于他的特点定义我们肯定更倾向于他的使用的业务场景以及他是如何运作的。下面的篇幅将介绍整个springbatch的使用业务场景和它的结构原理以及如何去使用它们（最后会通过一个demo来演示）。 springbatch结合springboot 的demo：https://github.com/kellypipe/springbatch-springboot-demo
显然RAM可能比磁盘慢，例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
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