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ETL常用的三种工具介绍及对比 Datastage,Informatica 和 Kettle

大家好,我是梦想家 Alex ~ ETL是数据仓库中的非常重要的一环,是承前启后的必要的一步。...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,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础 。...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项目重要的一个环节,其设计的好坏影响生成数据的质量,直接关系到BI项目的成败。...在数据处理的时候,我们有时会遇到这些问题: 当数据来自不同的物理主机,这时候如使用SQL语句去处理的话,就显得比较吃力且开销也更大。...Datastage全部的操作在同一个界面中,不用切换界面,能够看到数据的来源,整个job的情况,在找bug的时候会比Informatica方便。 Kettle介于两者之间。

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任务调度平台TASKCTL与ETL工具DataStage的深度融合:构建企业数据处理生态

本文将深入探讨任务调度平台TASKCTL与ETL工具DataStage的深度融合,通过详尽的代码示例、结合细节以及实际案例的具体描述,展示这两个工具如何携手打造企业数据处理生态。...:数据转换的艺术ETL作业设计在DataStage中,ETL作业的设计通常涉及多个阶段(Stage),每个阶段执行特定的数据处理任务。...TASKCTL与DataStage共同提供了完善的错误处理与重试机制。当DataStage作业执行失败时,TASKCTL可以根据配置的策略进行重试或触发告警通知运维人员。...DataStage作业从多个销售系统中提取前一天的销售数据,经过数据清洗、转换后加载到数据仓库中。...通过这个实际案例,我们可以看到TASKCTL与DataStage在数据处理流程中的重要作用以及它们之间的深度融合为企业带来的价值。

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    在Sql Server 2005中将主子表关系的XML文档转换成主子表“Join”形式的表

    本文转载:http://www.cnblogs.com/Ricky81317/archive/2010/01/06/1640434.html 最近这段时间在Sql Server 2005下做了很多根据复杂...XML文档导入数据表,以及根据数据表生成复杂XML文档的事情(并非 For XML Auto了事),所有的操作都是利用Sql语句,发现Sql Server 2005的XML文档处理能力真的已经很强了,自己也终于开始体会到...Sql Server 2005真正的实力了。...basevendors> 其中包含主子表关系,主表是basevendor节点的信息,包括name, taxid等内容,子表信息包含在每个basevendor节点下的basevendoraddress节点的属性中,...现在假设有这样一个数据表: CREATE TABLE BaseVendorAndAddress (     BaseVendorName VARCHAR(50)     , BaseVendorTaxId

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    最全面最详细的ETL工具选项指南

    加载(Load):加载阶段将经过转换的数据加载到目标系统或数据仓库中。这包括创建目标表结构、将转换后的数据插入目标表,以及执行必要的数据验证和错误处理。...而这些数据可能存在不一致、格式不同或分散在不同数据库表中。...实现数据集成和共享:ETL工具可以将数据从不同的源系统中提取出来,进行格式转换和映射,然后加载到目标系统中。这样,不同部门或业务系统可以共享和访问这些集成的数据,促进信息的共享和协同工作。...免费版本可满足基本的数据集成需求易用性分层架构数据清洗B/S架构CDC采集血缘关系二次开特性免费版本中是支持否是是中是IBM InfoSphere DataStageIBM DataStage是一款功能丰富的...对于很多制造业原来基于SQL Server的企业,很多企业也选择Microsoft SSIS作为ETL工具,它与SQL Server紧密集成,提供了自定义开发的灵活性,适合处理SQL Server数据库中的数据集成任务

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    脚本错误量极致优化-监控上报与Script error

    通过给代码块进行 try-catch 包装,当代码块出错时 catch 将能捕获到错误信息,页面也将继续执行。 当发生语法错误或异步错误时,则无法正常捕捉。...上报方式 监控错误拿到了报错信息,接下来则是将捕抓的错误信息发送到信息收集平台上,发送的形式主要有两种: 通过Ajax发送数据 动态创建 img 标签的形式 示例 · 动态创建 img 标签进行上报 function...浏览器出于安全上的考虑,当页面引用的非同域的外部脚本中抛出了异常,此时本页面无权限获得这个异常详情, 将输出 Script error 的错误信息。 ?...方案一:同源化 将js代码内联到html文件中 将js文件与html文件放到同一域名下 以上两种方式能够简单直接地解决问题,但也可能带来其他影响,如内联资源不好利用文件缓存,同域无法充分利用cdn优势等等...Origin: 127.0.0.1:8888)发起,被错误命中了前一个请求的缓存,收到了 Access-Control-Allow-Origin:http://127.0.0.1:8066 的响应时,将导致资源加载失败

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    脚本错误量极致优化-监控上报与 Script error

    上报方式 监控错误拿到了报错信息,接下来则是将捕抓的错误信息发送到信息收集平台上,发送的形式主要有两种: 通过 Ajax 发送数据 动态创建 img 标签的形式 示例 · 动态创建 img 标签进行上报...浏览器出于安全上的考虑,当页面引用的非同域的外部脚本中抛出了异常,此时本页面无权限获得这个异常详情, 将输出 Script error 的错误信息。...方案一:同源化 将 js 代码内联到 html 文件中 将 js 文件与 html 文件放到同一域名下 以上两种方式能够简单直接地解决问题,但也可能带来其他影响,如内联资源不好利用文件缓存,同域无法充分利用...,被错误命中了前一个请求的缓存,收到了 Access-Control-Allow-Origin:http://127.0.0.1:8066 的响应时,将导致资源加载失败。...通过以上方式进行处理后将能够捕获到具体的报错信息了。

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    脚本错误量极致优化:监控上报与 Script error

    上报方式 监控错误拿到了报错信息,接下来则是将捕抓的错误信息发送到信息收集平台上,发送的形式主要有两种: 通过 Ajax 发送数据 动态创建 img 标签的形式 示例 · 动态创建 img 标签进行上报...浏览器出于安全上的考虑,当页面引用的非同域的外部脚本中抛出了异常,此时本页面无权限获得这个异常详情, 将输出 Script error 的错误信息。...方案一:同源化 将 js 代码内联到 html 文件中 将 js 文件与 html 文件放到同一域名下 以上两种方式能够简单直接地解决问题,但也可能带来其他影响,如内联资源不好利用文件缓存,同域无法充分利用...Origin: 127.0.0.1:8888)发起,被错误命中了前一个请求的缓存,收到了 Access-Control-Allow-Origin:http://127.0.0.1:8066 的响应时,将导致资源加载失败...通过以上方式进行处理后将能够捕获到具体的报错信息了。

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    Sqoop数据迁移工具使用与优化技巧:面试经验与必备知识点解析

    本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧,以及面试必备知识点与常见问题解析,助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。...3.Sqoop与Hadoop生态集成探讨Sqoop与Hadoop HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Oozie等组件的集成方式,以及如何通过Sqoop将关系型数据库的数据高效地导入到...二、Sqoop数据迁移优化技巧1.数据切分与并行迁移分享Sqoop通过split-by参数、自定义切分函数、动态分区等手段实现数据表的高效切分,以及如何根据数据分布、硬件资源、网络状况等因素合理设置并行度...三、Sqoop面试经验与常见问题解析1.Sqoop与传统ETL工具、其他大数据迁移工具的区别对比Sqoop与Informatica、DataStage、SSIS等传统ETL工具,以及Flume、Kafka...2.Sqoop在实际项目中的挑战与解决方案分享Sqoop在实际项目中遇到的挑战(如数据量大、网络不稳定、数据质量问题、迁移失败重试、迁移任务调度、迁移结果验证等),以及相应的解决方案(如数据预处理、分批次迁移

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    系列 | 漫谈数仓第三篇NO.3 『数据魔法』ETL

    主要用于在Hadoop与关系型数据库之间进行数据转移,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle等)中的数据导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中。...将数据源读取和写入抽象成为Reader+Writer插件,纳入到整个同步框架中。 目前已到datax3.0框架设计: ? datax使用示例,核心就是编写json配置文件job: ?...二、ETL之技术栈 2.1 工具 重工具,kettle、DataStage、Informatica 三大工具依旧牢牢稳固传统数仓三大主力位置。...SQL开发规范和执行计划也需要每个erl·er在实际实践中不断加强、提炼、升级。 SQL开发规范 示例: ?...增量 有些表巨大,我们需要选择增量策略,新增delta数据需要和存量数据merge合并。

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    系列 | 漫谈数仓第三篇NO.3 『数据魔法』ETL

    主要用于在Hadoop与关系型数据库之间进行数据转移,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle等)中的数据导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中。...将数据源读取和写入抽象成为Reader+Writer插件,纳入到整个同步框架中。 目前已到datax3.0框架设计: ? datax使用示例,核心就是编写json配置文件job: ?...二、ETL之技术栈 2.1 工具 重工具,kettle、DataStage、Informatica 三大工具依旧牢牢稳固传统数仓三大主力位置。...SQL开发规范和执行计划也需要每个erl·er在实际实践中不断加强、提炼、升级。 SQL开发规范 示例: ?...增量 有些表巨大,我们需要选择增量策略,新增delta数据需要和存量数据merge合并。

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    运维必备--如何彻底解决数据库的锁超时及死锁问题

    最近比较让我头疼的是数据仓库的 datastage 作业经常报 911 错误,最终问题得到了解决,在此总结一下,希望能帮到要解决 911 错误的朋友们。...锁超时就是一个事务 A 需要的资源正在被别的事务 B 占有,假如数据库设置的超时时间为 60 秒,超过了 60 秒,事务 B 仍没有释放资源,那么事务 A 将报锁超时错误并回滚。...而有些工具为了支持并发,如 datastage ,会将一个批量更新或插入的语句拆分成多个进程同时执行,从而提高效率。如果多个进程同时 update 相同的多行数据。...如果过去活动的数目高于此限制,那么将只报告最新的活动。 HIST_AND_VALUES,对于那些包含输入数据值的活动,会将那些输入数据值发送到任何活动的锁定事件监视器。...db2evmonfmt.java ~/mydir cp /opt/IBM/db2/V9.7/samples/java/jdbc/DB2EvmonLocking.xsl ~/mydir 然后将 db2evmonfmt.java

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    元数据解读

    元数据生命周期 笔者这里以集中式元数据架构为例讲解,通过对数据源系统的元数据信息采集,发送Kafka消息系统进行解耦合,再使用Antlr4开发各版SQL解析器,对元数据信息新增、修改和删除操作进行标准化集中整合存储...在元数据集中存储的基础上或过程中,可提供元数据服务与应用,如数据资产目录、数据地图、集成IDE、统一SQL多处理引擎、字段级血缘关系、影响度分析、下线分析、版本管理和数据价值分析等(这些元数据应用可根据产品经理设计理念进行优化组合...在传统的ETL工具如Informatica、DataStage和开源Kettle中都有相应血缘关系,以informatica ETL工具的表级血缘关系和字段级血缘。...其不灵活也不便于元数据统一集中管理。...或其他引擎执行失败,则使用Hive引擎来补救执行,最终都会返回结果。

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    【国产】大数据ETL自动化调度运维专家TASKCTL

    作业进度监控:支持实时监控作业进度; 作业超时控制:支持自定义作业超时时间,作业运行超时将会主动中断作业; 作业失败重试:支持自定义作业失败重试次数,当作业失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试...; 作业失败告警:提供作业运行实时邮件,短信,日志预警; 脚本作业支持:采用插件驱动机制运行脚本作业;(系统预置:shell、python、Datastage、Informatic、Kettle、Java...在整个逻辑架构中,每一个组件对应一个系统进程,整个核心功能就是有不同功能的进程有序协同完成。...4.丰富的应用渠道、完整的应用体系  TASKCTL不仅将系统应用功能按应用类型通过Admin、Designer、Monitor三个软件来组织与应用,同时又按不同应用渠道分C/S模式桌面客户端、C/S模式字符界面客户端以及...它将众多功能集成于一个直观的图形界面中,使得用户不用熟悉各种命令、作业定义语言等,就可迅速掌握与使用,进一步方便了用户。 产品官网:www.taskctl.com

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    C++ —— 拨乱反正 回归世界的真理 —异常

    异常处理机制允许程序中独⽴开发的部分能够在运⾏时就出现的问题进⾏通信并做出相应的处理,异常使得我们能够将问题的检测与解决问题的过程分开,程序的⼀部分负责检测问题的出现,然后解决问题的任务传递给程序的另⼀..."发送成功" << endl; } } void SendMsg(const string& s) { // 发送消息失败,则再重试3次 for (size_t i = 0; i < 4; i++...络不稳定,则重新发送 // 捕获异常,else中不是102号错误,则将异常重新抛出 if (e.getid() == 102) { // 重试三次以后否失败了,则说明⽹络太差了...C++98中函数参数列表的后⾯接throw(),表⽰函数不抛异常,函数参数列表的后⾯接throw(类型1,类型2...)表⽰可能会抛出多种类型的异常,可能会抛出的类型⽤逗号分割 3....C++98的⽅式这种⽅式过于复杂,实践中并不好⽤,C++11中进⾏了简化,函数参数列表后⾯加noexcept表⽰不会抛出异常,啥都不加表⽰可能会抛出异常 // C++98 // 这⾥表⽰这个函数只会抛出

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    【C++】异常

    1.异常的概念及使用 1.1异常的概念 异常处理机制允许程序中独⽴开发的部分能够在运⾏时就出现的问题进⾏通信并做出相应的处理, 异常使得我们能够将问题的检测与解决问题的过程分开,程序的⼀部分负责检测问题的出现...1 // 下⾯程序模拟展⽰了聊天时发送消息,发送失败补货异常,但是可能在 2 // 电梯地下室等场景⼿机信号不好,则需要多次尝试,如果多次尝试都发 3 // 送不出去,则就需要捕获异常再重新抛出...endl; 18 } 19 } 20 21 void SendMsg ( const string& s) 22 { 23 // 发送消息失败...C++98中函数参数列表的后⾯接throw(),表⽰函数不抛异常,函数参数列表的后⾯接throw(类型1, 类型2...)表⽰可能会抛出多种类型的异常,可能会抛出的类型⽤逗号分割。...C++98的⽅式这种⽅式过于复杂,实践中并不好⽤,C++11中进⾏了简化,函数参数列表后⾯加 noexcept 表⽰不会抛出异常,啥都不加表⽰可能会抛出异常。

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    深入学习MySQL 01 一条查询语句的执行过程

    8.螳螂捕蝉,黄雀在后。2009年,数据库老大Oracle大笔一挥,74亿美将Sun和MySQL通盘收于旗下,从此MySQL数据库进入Oracle时代。...因为当表的更新时,相应表的查询缓存会被全部清空,这会导致缓存的命中率很低,维护查询缓存也会消耗一定的性能 3.分析器 首先进行"词法分析",从你输入的SQL中识别出"select"则认为这是查询语句,还会识别出..."T"为表名,"ID"为列名等等 然后进行"语法分析",判断整个sql语句是否错误,并判断是否存在"T"表,是否存在列"ID" 4.优化器 在这会对SQL语句进行优化,比如索引的选取,多表关联(join...)时连接表的顺序等,然后选取最优的方案生成执行计划 ps:优化器有时也会有出错,比如选错索引 5.执行器 首先判断该用户有无对该表查询的权限,无则直接返回,有则根据执行计划执行SQL语句。...执行完成后,将结果缓存到查询缓存中,并返回结果给客户端。

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    Python 错误处理的终极指南(下)

    当你捕获到一个异常时,你应该如何处理它? 为什么说捕获所有异常是一种不好的做法,又在什么情况下这样做是可以接受的? 你准备好探索本文[1]Python中错误处理的奥秘了吗?...如果发生错误,它会将一条解释性信息记录到日志中,然后尝试回滚数据库会话。但很显然,回滚操作本身有时也会失败,因此还有一个额外的异常捕获块来处理回滚过程中可能出现的错误,并将它们也记录下来。...正如你之前看到的,Flask会捕获所有错误,因此你的应用程序不会因为漏捕错误而崩溃。...在其处理过程中,Flask会将错误消息和堆栈跟踪自动记录到Flask日志中,这正是我们所需要的,所以我们无需亲自动手。Flask还会向客户端返回一个500错误码,表示发生了意外的服务器错误。...将大部分错误处理代码集中到应用程序的一个独立部分的另一个好处是,你可以更好地控制应用程序如何应对错误。最好的例子就是你可以多么容易地改变应用程序在生产环境和开发环境中的错误行为。

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    ETL主要组成部分及常见的ETL工具介绍

    它涉及将数据从不同的源头抽取出来,经过必要的转换处理,最后加载到目标系统(如数据仓库、数据湖或其他分析平台)的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍: 1....Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) 微软提供的ETL工具,与SQL Server紧密集成。...适合处理SQL Server环境中的数据集成任务,提供丰富的控件和数据流组件。 6. Apache Airflow 开源工作流管理系统,专为数据管道和批量工作设计。...DataStage (IBM InfoSphere) IBM的产品,面向企业级数据集成市场。提供高性能的并行处理框架,支持云和本地部署。适合处理大型复杂数据集成项目。...与Apache Kafka消息队列系统深度集成,支持多种数据源和目标连接器。 这些工具各有优势,选择时应考虑项目的具体需求、预算、团队技能以及是否需要支持特定的技术生态等因素。

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    关于大数据的完整讲解

    ,能够将原始数据展现给数据分析人员 ETL相关软件: 商业软件:Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage、Oracle Data Integrator...System,数据库管理系统,可以管理多个数据库 目前关系型数据库在DBMS中占据主流地位,常用的关系型数据库有Oracle、MySQL和SQL Server 其中SQL就是关系型数据库的查询语言 SQL...是与数据直接打交道的语言,是与前端、后端语言进行交互的“中台”语言 SQL语言特点: 价值大,技术、产品、运营人员都要掌握SQL,使用无处不在 很少变化,SQL语言从诞生到现在,语法很少变化 入门并不难...的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。...做事务型查询,Hive 没有事务机制 不能像 RDBMS 做行级别的变更操作(包括插入、更新、删除) 优点: Hive 没有定长的 varchar 这种类型,字符串都是 string Hive 是读时模式,保存表数据时不会对数据进行校验

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