kettle是一个优秀的ETL，它的数据库结构是什么样的呢？本文档以Oracle数据库连接为例，讲解每一个表的各个列名的含义，帮助你缕清kettle的架构模式，方便你的二次开发和自主研发ETL。

平台部分主要是hadoop分布式系统，基于该系统融合了组件Spark，Hbase，Hive，Sqoop，Mahout等。
继而进行相关的数据分析该项目主要分为以下几部分:1:数据采集主要是基于豆瓣电影的数据，进行分析，所以首先要爬取相关的电影数据，对应的源代码在DouBan_Spider目录下，主要是采用Python+BeautifulSoup+urllib进行数据采集2:ETL预处理3:数据分析4:可视化代码封装完好，适用于对作影视感情分析，影评分析，电影类型分析，推荐系统的建立

回答：1、ETL在数数据仓库角色2、为什么建数据仓库需要ETL工具3、如何选择ETL工具4、ETL工具厂商的价值5、拥有15年以上知名商用ETL工具历程

数仓经典销售案例，包括ETL脚本，项目完整详细需求、设计文档及模型加载，推荐。

kettle解析xml数据，xml多层分组嵌套，xmlstax方法，完整解析案例使用（包含xml文件以及ktr文件）。
ETL大数据迁移，数据清洗。
XMLInputStream(StAX)方法

gbase数据在使用ETL连接时需要使用的JDBC驱动包，把该文件COPY到ETL工具下的JDBC文件夹就可以使用。

对于Eland是PythonElasticsearch客户端，用于使用熟习的Pandas兼容API在Elasticsearch中浏览以及阐发数据。
该软件包在大概的情景下使用现有的PythonAPI以及数据结构来简化在numpy，pandas，scikit-learn以及其Elasticsearch反对于的等效项之间的切换。
每一每一，数据驻留在Elasticsearch中，而不是内存中，这使Eland能够晤面Elasticsearch中存储的大型数据集。
Eland还提供了一些货物，能够从，以及等通用库经由熬炼的机械学习模子上传到Elasticsearch中。
入门能够使用Pip从装置Eland：$python-mpipinstalleland也能够使用Conda从装置Eland：$condainstall-cconda-forgeeland反对于的版本反对于Python3.6+以及Pandas1.0.0+反对于7.x+的Elasticsearch集群，建议使用7.6或者更高版本，以使齐全成果普通责任。
毗邻到ElasticsearchEla

在大数据阐发场景中，以ETL（Extract抽取-Transform交互转换-Load加载）为例，数据的操作搜罗了以上游程：RDBMS==＞Sqoop==＞Hadoop==＞Sqoop==＞RDBMS/NoSQL/...,这里波及了三个流程：数据抽取==＞数据荡涤==＞数据入库。
这三个步骤涌现了明晰的秩序下场。
假如数据抽取需要3h,数据荡涤需要2h,数据入库需要1h。
咱们能够使用linuxshell提供的crontab来实现。
他的短处是使用约莫，缺陷却有许多：1.流程便捷于跟踪以及监控（流程某个情景侵蚀没行为监控）。
2.在这个流程中有些模块实施的功夫大概涌现提前/提前。
譬如数据荡涤料想需要2h,

SAP商务智能残缺处置方案bw入门的必备书籍，前言第1章　SAP商务智能概述　1.1　信息管理的弥留性　1.2　SAP商务智能的阻滞及其弥留位置　1.3　SAP商务智能首要模块与成果　1.4　SAP商务智能的进一步阻滞与使用　1.5　本章小结第2章　企业数据堆栈——凑集与结构数据　2.1　数据堆栈底子学识　2.2　SAP商务智能举行数据处置的责任平台　2.3　本章小结第3章　构建数据堆栈的6种数据货物　3.1　搭建堆栈的砖瓦——信息货物　3.2　面向报表的高功能的数据结构方式——信息立方体　3.3　明细数据与经营数据的存储货物——数据存储货物　3.4　数据货物的两种松散视图——信息集以及多信息提供者　3.5　用于方式方案的数据货物——汇总级别　3.6　本章小结第4章　数据加载的方式与实例剖析　4.1　数据堆栈与数据抽取、转换、加载底子学识　4.2　SAP商务智能ETL货物简介　4.3　SAP商务智能的数据抽取实例　4.4　SAP商务智能数据转换实例　4.5　SAP商务智能数据加载实例　4.6　使用凋谢集成器向其余体系提供数据实例　4.7　本章小结第5章　数据建模本领与实例剖析　5.1　建树模子应该思考的多少个下场　5.2　SAP商务智能名目实战进程以及方式　5.3　多层逻辑模子与BI中的建模本领　5.4　本章小结第6章　商务智能平台——使用与开掘数据　6.1　智能底子学识　6.2　SAP商务智能平台简介　6.3　本章小结第7章　商务智能平台的弥留使用之一——数据开掘　7.1　数据开掘底子学识　7.2　使用数据开掘责任平台建树数据开掘模子实例　7.3　方案残缺的数据阐发进程实例　7.4　本章小结第8章　商务智能平台的弥留使用之二——破产方案与晤面估算　8.1　方案方式底子学识　8.2　使用SAP方案领导举行约莫方案方式实例　8.3　使用SAP方案建模器举行低级方案方式实例　8.4　本章小结第9章　破产浏览器——盘问以及揭示数据　9.1　破产浏览器简介　9.2　盘问方案器实例　9.3　基于网页的使用、报表与阐发实例　9.4　基于Excel的使用方案与阐发实例　9.5　信息宣告实例　9.6　本章小结第10章　SAP商务智能体系的同样普通管理　10.1　使用途理链自动实现指同样普通责任　10.2　信息人命周期管理　10.3　用户权限管理　10.4　本章小结

某电商网站日志处理项目，运用hadoop、hive、hbase进行ETL清洗、MR分析，分析结果入库mysql

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。