大数据技术之kettle 第1章            kettle概述 1.1    什么是kettle kettle是一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定. 1.2    kettle核心知识点 1.2.1        kettle工程存储方式 1)  以XML形式存储 2)  以资源库方式存储(数据库资源库和文件资源库) 1.2.2        kettle的两种设计 简述: Transformation…

一.同一数据库两表数据关联更新 实现效果:把stu1的数据按id同步到stu2,stu2有相同id则更新数据 步骤: 1.在mysql中创建两张表: mysql>create database kettle; mysql>use kettle; mysql>create table stu1 (id int ,name varchar(20),age int); mysql>create table stu2 (id int ,name varchar(20)); 2.往两张表中插…

一. kettle概述 1.kettle是一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定. 2.kettle的两种设计 简述: Transformation(转换):完成针对数据的基础转换:Job(作业):完成整个工作流的控制. 区别:(1)作业是步骤流,转换是数据流.(2)作业的每一个步骤必须等到前面的步骤都跑完了后面的步骤才会执行:而转换会一次性把所有控件全部先启动(一个控件对应启动一个线程),然后数据流会从第一个控件开…

kettle是一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定. kettle的两种设计 简述: Transformation(转换):完成针对数据的基础转换. Job(作业):完成整个工作流的控制. 区别:(1)作业是步骤流,转换是数据流. (2)作业的每一个步骤必须等到前面的步骤都跑完了后面的步骤才会执行:而转换会一次性把所有控件全部先启动(一个控件对应启动一个线程),然后数据流会从第一个控件开始,一条记录.一条记录的流向…

2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”.大数据概念最近真是火得不行,从大会多达7个的“大数据架构与系统”.“大数据技术”.“大数据应用”.“大数据研究与发展”.“大数据基准测试”“智能交通与大数据”以及“传统行业如何驾驭大数据”主题论坛,再到现场爆棚的人群,可见大家拥抱大数据的高涨热情. 在9月份读完了一本<大数据时代>,后面又听大学老师…

2016年12月8日-10日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所和CSDN共同协办的2016中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2016)将在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办. 图片描述 中国大数据技术大会(BDTC)的前身是Hadoop中国云计算大会(Hadoop in China,HiC).从2008年仅60余人参加的技术沙龙到当下数千人的技术盛宴,目前已成为国内最具影响力.规模…

中国大数据技术大会(BDTC)的前身是Hadoop中国云计算大会(HadoopinChina,HiC).从2008年仅60余人参加的技术沙龙发展到当下数千人的技术盛宴,目前已成为国内最具影响力.规模最大的大数据领域技术盛会.中国大数据技术大会(BDTC)作为极具实战价值的专业交流平台,中国大数据技术大会已经成为国内外中高级技术精英最期待的深度分享会. 2016中国大数据技术大会将于12月8日-10日在北京举行,大会为期三天,聚焦行业最佳实践,数据与应用的深度融合,关注热门技术在行业中的实践和应用…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…

本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou…