根据企业的需求，业务数据存储在 MySQL 中，选择 Sqoop 作为 ETL 工具，HDFS 临时保存 Sqoop 抽取的数据。数据仓库部分选择主流的 Hive，并使用 Tez 进行优化；其中 ADS 层的数据会导出到 MySQL 中，便于前端业务进行快速调用。使用 Presto 作为快速查询的工具，Azkaban 作为调度工具。
在【rainbowzhou 面试13/101】技术提问--说说你了解的大数据应用产品？中，聊了聊用户画像是什么、如何用、前置条件以及它与大数据的关系。今天想详细聊聊关于用户画像平台的构成，希望对大家有所帮助。
整理了当年使用过的一些，大数据生态圈组件的特性和使用场景，若有不当之处，请留言斧正，一起学习成长。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
ETL，Extraction-Trasformation-Loading，即数据读取，转换，装载的过程，是构建数据仓库的重要环节。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
界面只是为了参考功能,底层的数据采集服务 需要自己下载zdh_server 部署,服务器资源有限,请手下留情
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，是数据仓库的生命线。
用户往往面对多种选择。下面将为大家分享 PingCAP 团队在多年的实践中积攒的大量异构平台迁移经验，以及数据库复制技术的更多应用场景。
大家好，我是一哥，最近有小伙伴私聊我说他们的调度系统经常出问题，领导要求大家人在哪电脑背到哪，家庭生活一地鸡毛……，其实我也有类似的经历，今天给大家分享一下做调度系统的一些经验！
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越负责，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
数据测试环境只有一套，平时只用于日常的数据需求测试，无法满足用户 UAT 要求，因此需要重新搭建一套数据测试系统，作为用户的 UAT 环境。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL 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
Kettle是一款基于Java语言开发的可视化编程开源ETL工具,支持单机、集群方式部署。
最近遇到了很多正在研究ETL及其工具的伙伴向我们抱怨：同样都在用 Kettle ，起点明明没差异，但为什么别人ETL做的那么快那么好，自己却不断掉坑？
Pipeline大数据架构，面向大数据仓库和大数据处理平台。是基于lambda的大数据架构的变种，增加了企业级服务，而并非只是大数据组件的对切，是一种更落地的方案。 如同骨架之间使用软骨连接起来一样，是一个完整可执行的架构设计。形成Pipeline架构。
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、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
大家好，我是一哥，在这个五一假期，又一个Apache项目迎来了重大版本更新——Apache Airflow 2.3.0 在五一重磅发布！
本文介绍了 Airflow 这款开源的 DAG 流程编排框架，从架构、原理、优点、使用场景、实现细节、扩展、ETL、数据依赖、资源依赖、任务依赖、安全、Hook、日志、任务定义、执行、调度、监控、运维、社区、文档等方面进行了详细的介绍。Airflow 旨在解决 Celery 和 Kubernetes 等工具无法解决的问题，通过实践证明了 DAG 流程编排的价值。Airflow 的架构设计巧妙，实现了分布式、高可用的 DAG 执行引擎。Airflow 使用 Python 实现，支持多种 DAG 定义格式，可与主流的分布式数据存储系统无缝集成。Airflow 还支持云原生技术，可以轻松地在 Kubernetes 上运行。通过本文的讲解，读者可以了解到 Airflow 的设计理念、架构、使用方式和实现细节，掌握如何在分布式环境下实现 DAG 流程编排。同时，本文还提供了实际案例，帮助读者更好地理解 Airflow 的使用方式。
ETL产品的选型工作一直以来都是困扰架构师的一块心病，国外付费产品用不起，国外免费产品学习成本高、不易实施。
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。
点赞之后，上一篇传送门： https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89340739
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
现代系统正变得越来越复杂，从单线程到多线程，从单体到微服务，从单节点到分布式，从本地到云端... … 复杂度使得程序产生预期的结果需要越来越多的必要条件，而每种条件都有其自身的成功概率，即使每种条件的成功概率都很高，根据墨菲定律，或早或晚一定会遇到不可预知的结果。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈MySQL的使用！
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
Airflow 是一个编排、调度和监控workflow的平台，由Airbnb开源，现在在Apache Software Foundation 孵化。AirFlow 将workflow编排为tasks组成的DAGs，调度器在一组workers上按照指定的依赖关系执行tasks。同时，Airflow 提供了丰富的命令行工具和简单易用的用户界面以便用户查看和操作，并且Airflow提供了监控和报警系统。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
摘要：本文介绍了打造 Flink + StarRocks + Dinky 的极速统一分析平台经验分享。内容包括：
Kettle作为用户规模最多的开源ETL工具，强大简洁的功能深受广大ETL从业者的欢迎。但kettle本身的调度监控功能却非常弱。Pentaho官方都建议采用crontab(Unix平台)和计划任务(Windows平台)来完成调度功能。所以大家在实施kettle作业调度功能的时候，通常采用以下几种方式：使用spoon程序来启动Job，使用crontab或计划任务，自主开发java程序来调用kettle的类库。
守护撤回了一条消息 【潜水】 A 2019/1/15 8:50:46 之前的做法是先卸数到数据文件，如果调度出问题，第二天还可以从数据文件再重新把数据加载上去，还有什么其他的方法吗 【话唠】B 2019/1/15 8:53:04 增量数据，还是全量 【话唠】B 2019/1/15 8:54:27 源库数据归档备份几天呢，这方法可行？ 【潜水】A 2019/1/15 9:08:21 有的增量有的全量，考虑在不动源库的情况下，源库可能已经有备份机制，在仓库也考虑一下这个情况的处理～ 【活跃】C 2019/1/15 9:26:16 ETL不应该都支持重跑历史么？ 前一天挂了，第二天重跑一下就好了，只要调度工具支持重跑，ETL的代码也要写成支持重跑的。 【冒泡】D 2019/1/15 9:51:28 Indeed 贴源缓冲+作业重跑机制，一般是调度要支持N次自动失败重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:54:37 @C 它这是从源库抽取到ods，正常业务系统源库不保存历史，只保留最新的，如果是ods到dwd，在仓库里，当然可以重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:56:31 n次自动失败重跑，作业预警，发短信，邮件？ 【潜水】A 2019/1/15 10:04:03 @ 是的，只能支持库内重跑，源库只有最新 【潜水】A 2019/1/15 10:05:36 @ @ 现在确实没有失败自动重跑的机制，考虑加一下，请问下你们做etl一般会做卸数到数据文件，备份数据文件的操作吗 【潜水】A 2019/1/15 10:08:05 其实可以直接不用卸数可以直接从源库加载带仓库，但是考虑一个异常情况和数据的备份，为了更安全，加上卸数到数据文件的操作，一般有没有必要呢想了解一下 【冒泡】E 2019/1/15 10:11:48 @A 一般都是要卸载为文件，源库是不断变化的，你的度量会丢失 【群主】北京-胖子哥(1106110976) 2019/1/15 10:12:21 这个里面就可以看到ODS的价值了。 ODS存储短周期，贴源数据 【话唠】B 2019/1/15 10:20:15 @A 你们的源业务系统库，都是啥数据库啊，mysql还是oracle或者其它mongodb，redis，hbase啥的 【冒泡】K 2019/1/15 10:23:30 混杂，Ora、GP、TD都有 【活跃】G 2019/1/15 10:24:32 你讲的是源库到ods当天任务没成功，第二天跑就丢掉了历史变更？ 【冒泡】K 2019/1/15 10:27:23 对 【潜水】A 2019/1/15 10:28:02 源是oracle @ 对，第二天源业务库数据就变了，已经无法从源库取到前一天的数据了 【活跃】C 2019/1/15 10:42:11 你举个场景，看看大家有什么想法，我们很多时候中间状态可以不要 【潜水】A 10:55:19 比如由于源库的表结构变了，没有同步修改仓库；源库有异常的数据加载到仓库出错了；或者源库数据量太大数据加载时候出错了。就是一些比较异常的情况，可能有的也不会发生，就是怕一旦发生什么想象不到的情况，导致某些表的数据没有加载过来，还没有在当天及时处理。 【话唠】B 10:58:53 你们数仓也是基于hive的吗 【话唠】B 11:00:55 我们这边权限控制严格，普通用户没有删表，删字段权限。如果源库做变更了增加字段了，必须发邮件，看看上下游是否有影响，再做同步变更。 【话唠】B 11:02:42 etl报错是难免的，及时的预警，处理，因为各种问题，可以维护个问题集，后边的人报错了，也可以查看。 【潜水】J 11:04:05 源系统变更一般都会做影响分析的吧 【潜水】A 11:18:22 对 是基于hive的 源库的变化都会做影响分析 主要是考虑一些预想外的情况或者疏漏之类的 【潜水】A 11:23:10 非常感谢上面几位的分享建议，我都参考一下想一想
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”的过程，因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
1. 优秀的技术选型（摘选） 1.1. 缓存 redis因为是单线程，不适合高耗时操作，对数据量比较大的缓存还是memcached比较合适 1.2. 分库分表 sharding-jdbc，驱动层，不需要额外机器 mycat，代理层，如果有运维团队，又舍得机器可以用这个 1.3. 数据同步 mysql在分库分表时，要做的一个重要操作，数据迁移 对mysql来说，canal是国内用的最多的方案，其次databus canal、maxwell等支持将要同步的数据写入mq，后续处理方便 ETL（抽取，清洗，转换），
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
来到了 2021 年的最后一天，自 6 月 6 日开源立项到今天，历时 6 个月，Dlink 终于崭露头角。而 0.5 版本也将于一月中旬与大家相见。本文将带您领略 Dlink 的由来、发展、应用及前景，那我们就直接开始吧！
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
解决：统一使用BashOperator或者PythonOperator，将对应程序封装在脚本中
之前开发过一个画像项目，并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节，例如PSM，RFE，USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验，尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好，理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料，所以，我又专门开了一个专题，打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标，每天第一时间收获技术干货！
TiDB是开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理(Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容、缩容、金融级高可用、实时HTAP、云原生的分布式数据库、兼容MySQL5.7协议和MySQL生态等重要特性。目标是为用户提供一站式OLTP(OnlineTransactionalProcessing)、OLAP(OnlineAnalyticalProcessing)、HTAP解决方案。
昨天12月2日，MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西？先看看官网的宣传图片。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性，但由于它是离线的，延时很大。在一些对延时要求比较高的场景，需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓，将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗，甚至导致重复开发。
前几天，有个搞培训的朋友想要个java后端目前最常用的工具和框架，正好我以前画过这样一张图，于是发给了他。虽然不是很全，但也希望得到他的夸奖。没想到…
本篇内容涵盖14个方面，涉及上百个框架和工具。会有你喜欢的，大概也会有你所讨厌的家伙。这是我平常工作中打交道最多的工具，大小公司都适用。如果你有更好的，欢迎留言补充。
ETL是Extract、Transfrom、Load即抽取、转换、加载三个英文单词首字母的集合：
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
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