这篇博客主要是给mysql left join做铺垫,需要现在本地数据库创建一个users 数据表 然后去和 test_a03order表  left join 一.首先在local_db数据库先创建username表  USE local_db; CREATE TABLE users (username ), address ), telephone ), KEY username(username) ) ENGINE INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 二.写导数SQL…

这里有3个表 仅是时间维度不同 天 周 月,现在需要把昨天数据每天添加进入这3个表 由于业务上会有退货等情况,因此需要先把这些表原来的部分数据删除 再从那个时间点进行更新. 天需要先删除前7天的数据,周需要删除前2周数据,月需要删除2个月之前数据 以保证数据准确 kettle 中提供了执行SQL脚本控件,因此我们先删除原来的数据,以第一个执行SQL脚本为例. 1.删除时间为天维度的表前7天的数据 DAY) 2.进行表的数据插入 表输入步骤 where 条件以前7天那个时间日期为起点 SQL: S…

1 将windows下面创建好的转换,放到Linux某一个文件夹下面.如:把0816_em.ktr文件放到/home/cfj/kettle/testdemo下面. 注意里面的数据库用户名和密码可能需要改,如果是job文件如:job0816_01.kjb.记得把里面存的路径改了,如下图: 2 编辑脚本文件,放入到对应文件夹中,并赋予权限 赋予权限方法如下: chmod +x ./test.sh #使脚本具有执行权限./test.sh #执行脚本 testshell0817.sh脚本如下: #!/b…

转自:http://blog.fens.me/r-math-derivative/ 前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学…

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

1.       前言 我们知道排序在非常多应用场景中属于一个非常核心的模块.最直接的应用就是搜索引擎.当用户提交一个query.搜索引擎会召回非常多文档,然后依据文档与query以及用户的相关程度对文档进行排序,这些文档怎样排序直接决定了搜索引擎的用户体验.其它重要的应用场景还有在线广告.协同过滤.多媒体检索等的排序. LambdaMART是Learning To Rank的当中一个算法,适用于很多排序场景. 它是微软Chris Burges大神的成果,近期几年很火,屡次现身于各种机器学习大赛…

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM,IR SVM,和GBRank.这篇博客主要是介绍另外三种相互之间有联系的pairwise的方法:RankNet,LambdaRank,和LambdaMart. 1.…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4265530.html 这一篇是整个第五章的精华了,会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法(backpropagation,BP),这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化,可谓极其经典.也是deep learning的基石之一.还是老样子,下文基本是阅读笔记(句子翻译+自己理解),把书里的内容梳理一遍,也不为什么目的,记下来以后自己可以翻阅用. 5.2 Network Tr…

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM,IR SVM,和GBRank.这篇博客主要是介绍另外三种相互之间有联系的pairwise的方法:RankNet,LambdaRank,和LambdaMart. 1.…

前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学习了高数,让生活中充满数学,生活会变得更有意思. 本节并不是完整的高数计算手册,仅介…

autograd与逻辑回归 自动求导系统中两个常用的方法: torch.autograd.backward and torch.autograd.grad 演示理解一阶导数.二阶导数的求导过程 理解自动求导系统,以及张量,前向传播构建计算图.计算图求取梯度 演示逻辑回归训练,学习五大模块:数据.模型.损失函数.优化器.迭代训练过程 深度学习模型的训练就是不断更新权值,权值的更新需要求解梯度.梯度时关键重要的,Pytorch就有自动求导系统,只需要搭建前向传播的计算图,通过autograd就可以得…

MindSpore:自动微分 作为一款「全场景 AI 框架」,MindSpore 是人工智能解决方案的重要组成部分,与 TensorFlow.PyTorch.PaddlePaddle 等流行深度学习框架对标,旨在大幅度降低 AI 应用开发门槛,让人工智能无处不在. MindSpore 是一款支持端.边.云独立/协同的统一训练和推理框架.希望通过这款完整的软件堆栈,实现一次性算子开发.一致的开发和调试体验,以此帮助开发者实现一次开发,应用在所有设备上平滑迁移的能力. 原生支持 AI 芯片,全场景一…

20190919 Review CCD:高端天文学,敏感度高,速度慢,成本高: CMOS:普遍使用,嵌入手机,速度快,有模式噪声(Pattern Noise,现在可以解决): 空间分辨率和时间分辨率: 图像插值: 数字剪影:造影剂+图像减法: 图像光照修正:图像除法: 图像几何变换:刚体.仿射.射影.分布式: 线性算子: 锥状细胞:光线充足:杆状细胞:黑暗: 颜色组合:加性原色:显示器:减性原色:打印机:两种原色组合方式应用的场景不一样: RGB模型:加性模型: CMYK:减性模型,做设计,最后…

源码请移步至:https://github.com/aquariuspj/spring-security/tree/translator/docs/manual/src/docs/asciidoc 版本号:5.0.x 参考手册 [翻译自官方GIT - 2018.06.12] Spring Security参考手册 Spring Security是一个强大且高度可定制的身份验证和访问控制框架. 这是保护基于Spring的应用程序的事实标准. 前言 Spring Security为基于Java EE…

一.kettle是什么. Kettle是一款国外开源的ETL( 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)工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定.Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出.    二.kettle安装 具体安装步骤 参考 http://jingy…

看大家分享了好多hadoop相关的一些内容,我为大家介绍一款ETL工具——Kettle.    Kettle是pentaho公司开源的一款ETL工具,跟hadoop一样,也是java实现,其目的就是做数据整合中时数据的抽取(Extract).转换(Transformat).加载(Load)工作.Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制.Transformation工作原理上采用并发流式处理…

1.开发背景 在web项目中,经常会需要查询数据导出excel,以前比较常见的就是用poi.使用poi的时候也有两种方式,一种就是直接将集合一次性导出为excel,还有一种是分批次追加的方式适合数据量较大的情况.poi支持xls和xlsx,使用2003版本的只支持6万多行以下的数据量,使用2007版本的支持百万行.但是呢,当数据量大了之后这种方式却非常耗内存和时间. 接触了etl之后就想着用kettle来做导数据,经过测试是完全可行的.几十万行,一百万行都能快速导出来,代码也非常简单.   2.…

该kettle插件功能类似kettle现有的定义java类插件,自定java类插件主要是支持在kettle中直接编写java代码实现自定特殊功能,而本控件主要是将自定义代码转移到jar包,就是说自定义功能的实现改为在eclipse等ide中开发. 设计本插件的原因是直接在kettle中写java代码是很不容易的事,开发体验与eclipse差得远,java语法还要受到限制,调试麻烦.实现点简单的逻辑还行,稍微复杂一点就比较麻烦,需要对java和kettle相关接口很熟悉.而简单的功能可以采用jav…

环境:windows7,jvm内存设置14G,kettle5.1后来升级到5.4,oracle作为资源库. 问题背景:我们通过web页面管理kettle的job运行,这只是一个管理界面,即使web项目停掉也不会影响job的运行情况,实际运行job的是后台程序,随着job数量的增多,达到三四百个时,job的运行速度也达到了难以接受的程度. 方案1: 针对出现的问题,经测试发现,job一经运行就不会再重新从资源库读取了(针对定时运行的job),job中的转换则每次都会重新从资源库中读取,我找到了or…

kettle是一个开源产品,产品本身设计是很优秀的,代码应该是很多开源爱好者用业余时间贡献的,代码整体结构还是比较容易理解的,但具体到每一个控件内部就因人而异了,感觉还是挺复杂的,肯定别人考虑得比较全面.但因为是开源产品,不像商业产品那样完善,测试.具体代码规范等就没有商业产品严格了,所以bug相对较多什么的都是可以理解的,后面会将我遇到的部分bug及修复方式分享出来. 上一篇文章我们导入了5个项目,是我认为修改使用过程中遇到的bug时可能需要用到的项目,相信通过上一篇文章的介绍很容易就能添加其…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 抽空用kettle配置了一个Mapreduce的Word count,发现还是很方便快捷的,废话不多说,进入正题.一.创建Mapper转换 如下图,mapper读取hdfs输入,进行word的切分,输出每个word和整数常量值 1>MapReduce Input:Mapper输入,读取HDFS上的输入文件内容以键值对存储; 2>Spit filed to rows:读取value值以分隔符 &qu…

Kettle是Pentaho的一个组件,主要用于数据库间的数据迁移,到我用过的4.2版,还不支持noSQL,不知道4.4是不是支持了. Kettle自己有三个主要组件:Spoon,Kitchen,Pan.其中Spoon是一个图形化的界面,用于windows的时候,先设置环境变量:pentaho_java_home,例如:C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_25,其实就是你的java安装目录,1.6以上即可.windows下双击Spoon.bat就可以了,界面如下: 这里…

第一部分:开始 1         ETL入门 1.1   OLTP和数据仓库对比 1.2   ETL是什么 1.2.1          ETL解决方案的演化过程 1.2.2          ETL基本构成 1.3   ETL.ELT和EII 1.3.1          ETL 1.3.2          EII:虚拟数据整合 1.4   数据整合面临的挑战 1.4.1          方法论:敏捷BI 1.4.2          ETL设计 1.4.3          获取数据…

ETL和Kettle简介     ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.重复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,如果其中存在着大量的噪声数据,那么这个系统也是没有任何意义的,因为“垃圾进,垃圾出”(ga…

下面是试验的主要步骤: 在上一篇文章中LZ已经介绍了,实验的环境和实验目的. 在本篇文章中主要介绍侧重于对Kettle ETL的相应使用方法, 在这里LZ需要说明一下,LZ成为了避免涉及索引和表连接等操作, 在数据库mysql中重新创建一个不带有索引和外键约束的 customers数据库表. 但数据集合不变. 所以在后文中国使用,mysql.customers来代替前篇文章中的test.customers. 下面的截图是使用Spoon工具来整体对这个流程的描述: (图) 首先需要使用Kettle…

一直用SSIS做ETL,越来越感觉这玩意不是亲生的.因此萌生换ETL工具的想法,不过Kettle社区版没什么调度系统,貌似错误处理也不是很方便,且先了解吧. 本文简略的记录了整个软件的使用流程. 开始 Kettle 的几个子程序的功能和启动方式 Spoon.bat: 图形界面方式启动作业和转换设计器. Pan.bat: 命令行方式执行转换. Kitchen.bat: 命令行方式执行作业. Carte.bat: 启动web服务,用于 Kettle 的远程运行或集群运行. Encr.bat: 密码加…

网上搜集了一些关于开源数据交换工具Kattle的文章,特收藏例如以下: 文章一:ETL和Kettle简单介绍 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.反复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,假设当中存在着…

0x01 Kettle软件概览 Spoon:集成开发环境 Kitchen:作业的命令行运行程序,可以通过Schell脚本来调用 Pan:转换的命令行程序 Carte:轻量级的HTTP服务,后台运行,监听HTTP请求来运行一个作业 1.1 Spoon 主要用于ETL设计阶段. 1.2 命令行启动:Kitchen和Pan 作业和转换可以在图形界面里执行,但这只是在开发.测试和调试阶段.在开发完成后需要部署到实际运行环境中,在部署阶段Spoon就很少用到了. 在部署阶段,一般需要通过命令行执行,需要把…

ETL实践--kettle只做源数据的抽取,其他数据转换转到hive上. 1.用hive代替kettle的数据关联的原因 (1).公司之前的数据ELT大量使用了kettle.用kettle导原始数据速度还是蛮快的,但是如果是大表关联类的操作,效率就很差. 一方面是由于hive是用数据库来做关联,数据库的性能跟不上:另外一个方面也是数据要从数据库抽取到kettle,处理完之后还要写回数据库,走了2此网络. (2).公司目前非实时的大数据查询主要是再kylin上,kylin的数据源就是hive,所以…

项目负责人Matt的说法:把各种数据放到一个壶里,然后呢,以一种你希望的格式流出.呵呵,外国人都很有联想力.看了提供的文档,然后对发布程序的简单试用后,可以很清楚得看到Kettle的四大块: Chef--工作(job)设计工具 (GUI方式) Kitchen--工作(job)执行器 (命令行方式) Spoon--转换(transform)设计工具(GUI方式) pan--转换(trasform)执行器(命令行方式) 嗯,厨师已经在厨房里,勺子和盘子一应俱全,且看能做出如何的大餐? 一:Chef-…