etl数据整合对象绿色版，kettle-spoon亲测可用

一、使用Kettle从mysql向oracle中抽取数据的例子二、开源ETL工具kettle系列之常见问题三、开源ETL工具kettle系列之在使用程序中集成四、开源ETL工具kettle系列之增量更新设计五、开源ETL工具kettle系列之动态转换六、开源ETL工具kettle系列之建立缓慢增长维Kettle的并行、集群和分区一、多线程二、多线程的后果三、用Carte作为子服务器四、集群转换五、分区

TheDefinitivePlain-EnglishGuidetoBigDataforBusinessandTechnologyProfessionalsBigDataFundamentalsprovidesapragmatic,no-nonsenseintroductiontoBigData.Best-sellingITauthorThomasErlandhisteamclearlyexplainkeyBigDataconcepts,theoryandterminology,aswellasfundamentaltechnologiesandtechniques.Allcoverageissupportedwithcasestudyexamplesandnumeroussimplediagrams.TheauthorsbeginbyexplaininghowBigDatacanpropelanorganizationforwardbysolvingaspectrumofpreviouslyintractablebusinessproblems.Next,theydemystifykeyanalysistechniquesandtechnologiesandshowhowaBigDatasolutionenvironmentcanbebuiltandintegratedtooffercompetitiveadvantages.DiscoveringBigData’sfundamentalconceptsandwhatmakesitdifferentfrompreviousformsofdataanalysisanddatascienceUnderstandingthebusinessmotivationsanddriversbehindBigDataadoption,fromoperationalimprovementsthroughinnovationPlanningstrategic,business-drivenBigDatainitiativesAddressingconsiderationssuchasdatamanagement,governance,andsecurityRecognizingthe5“V”characteristicsofdatasetsinBigDataenvironments:volume,velocity,variety,veracity,andvalueClarifyingBigData’srelationshipswithOLTP,OLAP,ETL,datawarehouses,anddatamartsWorkingwithBigDatainstructured,unstructured,semi-structured,andmetadataformatsIncreasingvaluebyintegratingBigDataresourceswithcorporateperformancemonitoringUnderstandinghowBigDataleveragesdistributedandparallelprocessingUsingNoSQLandothertechnologiestomeetBigData’sdistinctdataprocessingrequirementsLeveragingstatisticalapproachesofquantitativeandqualitativeanalysisApplyingcomputationalanalysismethods,includingmachinelearning

ETL之kettle增量更新并标识删除的记实不删除原始数据

1.ETL的定义：是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。
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；
2.常用的ETL工具：次要有三大主流工具，分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCRTeradata公司的ETLAutomation.还有其他开源工具，如PDI(Kettle)等。

Pentaho数据集成Pentaho数据集成（ETL）又名Kettle项目结构程序集：项目分发归档文件在此模块下生成核心：核心实现dbdialog：“数据库”对话框ui：用户界面引擎：PDI引擎engine-ext：PDI引擎扩展PDI核心插件集成：集成测试如何建造PentahoDataIntegration使用maven框架。
构建项目的先决条件：Maven，版本3+JavaJDK1.8/.m2目录中的这个建立它这是一个maven项目，要使用以下命令进行构建$mvncleaninstall（可选）您可以指定-Drelease以触发混淆和/或丑化（根据需要）（可选）您可以指定-Dmaven.test.skip=true跳过测试（即便您不应该知道）构建结果将是位于target的Pentaho软件包。
运行测试单元

标准化-数据开发规范文档，次要包含层级调用规范、命名规范、etl开发规范、清洗规范、加密脱敏规范、迭代规范等

Kettle是一种开源的ETL处理方案，书中介绍了如何使用PDI来实现数据的剖析、清洗、校验、抽取、转换、加载等各类常见的ETL类工作。
除了ODS/DW类比较大型的应用外，Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能。
Kettle除了支持各种关系型数据库、HBase、MongoDB这样的NoSQL数据源外，它还支持Excel、Access这类小型的数据源。
并且通过插件扩展，Kettle可以支持各类数据源。
本书详细介绍了Kettle可以处理的数据源，而且详细介绍了如何使用Kettle抽取增量数据。
Kettle的数据处理功能也很强大，除了选择、过滤、分组、连接、排序这些常用的功能外，Kettle里的Java表达式、正则表达式、Java脚本、Java类等功能都非常灵活而强大，都非常适合于各种数据处理功能。
本书也使用了一些篇幅介绍Kettle这些灵活的数据处理功能。

ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.zip源码）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。

ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.tar.gz源码）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
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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。