0.前言 上一篇博客已经介绍了,阶段性小结.目前第一版的物联网平台已经趋于完成.框架基本不变了,剩下就是调整一些UI,还有配合硬件和市场那边,看看怎么推广这个平台.能不能挣点外快.第一版系统虽然简陋,但是对于整个物联网业务的了解还是有很大的帮助的.就像一个道理,吃10个包子,吃到最后一个饱了,但不能说前面9个没有用.不过硬件.市场.项目等等,这些是我不能控制的.但是平台的迭代和第二版规划不能停.第二版物联网平台,将采用现有的企业开发框架,并且是前后端分离,开始用上前端的Vue框架. 前段时间,经

感谢 Apache Hudi contributor:王祥虎 翻译&供稿. 欢迎关注微信公众号:ApacheHudi 本文将介绍Apache Hudi的基本概念.设计以及总体基础架构. 1.简介 Apache Hudi(简称:Hudi)使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据,同时它还提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理.这两种原语分别是: Update/Delete记录:Hudi使用细粒度的文件/记录级别索引来支持Update/Delete记录,同时还提供

一直准备写这么一篇有关 SSIS 日志系统的文章,但是发现很难一次写的很完整.因为这篇文章的内容可扩展的性太强,每多扩展一部分就意味着需要更多代码,示例和理论支撑.因此,我选择我觉得比较通用的 LOG 部分,在这里分享一下给大家,希望对大家在设计 ETL 的日志系统时有所启发和帮助.当然在这里要区分 Logging 和 Auditing 的区别,Logging 主要用来记录发生了什么事情,Auditing 侧重描述过程中产生的数据量,新增了多少,修改了多少等记录条数.本文主要讲解 Log 部分,

http://www.oschina.net/project/tag/453/etl 开源ETL工具 Kettle Talend KETL CloverETL Apatar Scriptella ETL Octopus ETL调度技术平台 TASKCTL ETL工具 Talend Open Studio ETL工具 Palo ETL Server ETL工具 JMyETL CloverETL Designer xETL ETL 和特性抽取工具 Crunch xETL编译器 openDigger

今天开始接触到大数据模块,etl 框架工具目的是对医院中的PACS 和RIS 系统进行数据提取: 目前只查到需要用etl工具,大数据板块 ,具体实现仍是大问题 有缘人看到可以留言提示啊:

分享个自己最近在做的自动化测试框架架构图. 数据的测试,入口一般定时任务.可添加参数选择执行任务的范围,也可以选择默认的执行范围.验证测试的为etl测试.数据库中的字段校验(通过对应关系.接口或者SQL校验). 工具类 数据库工具类:定义一些数据库相关的操作,主要为操作MySQL.自定义了一些增删改查操作,简化SQL: 消息相关工具类:发消息的工具类: 定时任务工具类:暂时使用selenium操作web进行,后续将改成Call jar包的形式,因为公司内部定时任务不支持python: 发送请求工

一.背景 接触talend也挺长一段时间了,在P&G项目中每天都是使用它开发job,做ETL,也看了前辈开发的很多ETL Job,学到不少.也接触了TAC(talend administration center),也发现了TAC的一些优点和不足. 优点: 1.TAC可以更好的界面化管理job.部署.HA等,提升了job运行的良好环境. 2.通过plan可以更好的将不同的job进行关联成线,更好的对数据处理做到前后顺序有秩. 3.日志比较全,还可以选择不同的日志级别. 缺点: 1.整个管理前端是

一.Hive:一个牛逼的数据仓库 1.1 神马是Hive? Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL  查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL  的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper  和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reduce

Tornado Tornado是使用Python编写的一个强大的.可扩展的Web服务器.它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健,但却在创建和编写时有着足够的轻量级,并能够被用在大量的应用和工具中. 我们现在所知道的Tornado是基于Bret Taylor和其他人员为FriendFeed所开发的网络服务框架,当FriendFeed被Facebook收购后得以开源.不同于那些最多只能达到10,000个并发连接的传统网络服务器,Tornado在设计之初就考虑到了性能因素,旨在解决C10K问题,这样的

伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计这哥们心里就

DotNet 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-dotnet 是由 quozd 发起和维护.内容包括:编译器.压缩.应用框架.应用模板.加密.数据库.反编译.IDE.日志.风格指南等. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.这也是我们发起这个开源项目的初衷. 我们要做什么? 基于 awesome-dotnet 列表,我们将对其

PackageRunLog(ExecutionGuid,PackageName,SourceTableName,DestinationTableName,StartTimeUTC,EndTimeUTC,NumberOfRowsMoved,Status,MaxUpdateTime) 记录SSIS包每次的运行信息,何时开始,何时结束,运行状态,从哪个表输送多少条数据到某个表. PQOUNITS : 一个测试框架,存储测试用例,根据要求执行,可以生成测试结果的报告,如果出现错误,及时发现错误. 例如写

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto

使用Hive转换.装载数据 1. Hive简介 (1)Hive是什么         Hive是一个数据仓库软件,使用SQL读.写.管理分布式存储上的大数据集.它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点: 通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL.报表.数据分析等数据仓库任务. 提供一种机制,给各种各样的数据格式加上结构. 直接访问HDFS的文件,或者访问如HBase的其它数据存储. 可以通过MapReduce.Spark或Tez等多种计算框架执行查询.         Hive提供标准的SQ

主流ETL产品:Ascential公司的Datastage(Datastage在2005年被IBM收购).Informatica公司的Powercenter. NCR Teradata公司的ETL Automation(一套ETL框架.主要关注“抽取”).ETL工具有:OWB(Oracle Warehouse Builder).ODI(Oracle Data Integrator).Informatic PowerCenter(Informatica公司).AICloudETL.DataStag

ETL(extract, transform and load)产品乍看起来似乎并不起眼,单就此项技术本身而言,几乎也没什么特别深奥之处,但是在实际项目中,却常常在这个环节耗费太多的人力,而在后续的维护工作中,更是往往让人伤透脑筋.之所以出现这种状况,恰恰与项目初期没有正确估计ETL工作.没有认真考虑其工具支撑有很大关系. 做ETL产品的选型,仍然需要从以前说的四点(即成本.人员经验.案例和技术支持)来考量.在此,主要列举三种主流ETL产品:Ascential公司的Datastage.Infor

转自:http://blog.csdn.net/leosoft/article/details/4279536 ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取.转换和加载. ETL负责将分布的.异构数据源中的数据如关系数据.平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗.转换.集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理.数据挖掘的基础. ETL是数据仓库中的非常重要的一环.它是承前启后的必要的一步.相对于关系数据库,数据仓库技术没有严格

Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂. 有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.而在这个节骨眼上Storm横空出世了. Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源. 运维简单:Storm的部署的确简单.虽然没有Mon

一个.步骤: 1.加入权限(接入网络和可写) 2.获取上传文件的路径和推断是空的 3.如果为空.创建一个异步请求对象 4.创建上传文件路径 5.跑post请求(指定url路径.封装上传參数.新建AsyncHttpResponseHandler方法) 二.查看參考文档 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvemhhb3lhemhpMjEyOQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/disso

hadoop 学习笔记:mapreduce框架详解 开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,

ETL的考虑        做数据仓库系统,ETL是关键的一环.说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具.回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移.转换的工作倒还真的不少.但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access.DTS或是自己编个小程序搞定.可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了.究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E.T.L分别代表抽取.转换和装载.     其实ETL过程就是数