Orange为新手和专家提供开源机器学习和数据可视化.使用大型工具箱交互式数据分析工作流程. 交互式数据可视化 Orange的全部内容都是关于数据可视化,帮助发现隐藏的数据模式,提供数据分析过程背后的直觉或支持数据科学家与领域专家之间的交流.可视化窗口小部件包括散点图,箱形图和直方图,以及特定于模型的可视化,例如树状图,轮廓图和树可视化,仅举几例.许多其他可视化功能可用于附加组件,包括网络,词云,地理地图等的可视化. 我们注意使橙色可视化交互:您可以从散点图,树中的节点,树状图中的分支中选择数据

SPSS.RapidMiner.KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析,只是彼此有各自的侧重点和有劣势.它们都可以逐步的定义数据分析过程,也同样都可以对数据进行ETL处理.笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具. SPSS不用多说,一款成功的商业数据分析软件,涵盖了统计分析.数据挖掘分析等各种数据分析方法.界面简单易用,分析过程定义时非常直观方便.因为,没有源码,无从知道其过程的调度机制. RapidMiner一款出色的开源数据分析工具.有非常丰富的数据分析算法.过程

Customer Intelligence Social Media Finance Credit Scoring Manufacturing Pharma / Health Care Retail Cross Industry Government Credit Scoring / Credit Rating / Customer Risk (This workflow can be found on the KNIME Workflow Public Server under       0

不多说,直接上干货! 在数据仓库领域里,的一个重要概念就是数据整合(data intergration).数据整合它就是把不同数据库中的数据整合到一起,对外提供统一的数据视图. 数据整合最典型的案例就是整合存货数据和订单数据.数据整合的另一个案例就是把各个部门的客户关系管理系统中的客户信息整合到公司客户关系管理系统中. 数据整合是一个比ETL更加广泛的概念,ETL是指从一个或多个数据源抽取数据,经过一个或多个转换步骤后,物理地存储到目标环境中,目标环境通常是数据仓库. ETL是data inte

一.Sqoop主要特点: 1.可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs,hive,hbase等hadoop组件中,也可以将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中: 2.sqoop在导入导出数据时,充分采用了map-reduce计算框架(默认map数为4),根据输入条件生成一个map-reduce作业(只有map,没有reduce),在hadoop集群中运行.采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作,熟读比单节点运行多个并行效率高,同时提供了良好的并发性

图一: 图二: 何时使用'?'何事使用${}应当根据情况: 在图二中使用的是${}因为此时没有"作为参数的字段",所以只能用el表达式直接获取其值,在图一中有"作为参数的字段"所以当用'?'这里的参数字段会按照顺序把'?'取代.

kettle 3.2 以前的版本里只有 variable 和 argument,kettle 3.2 中,又引入了 parameter 概念:variable 即environment variables(环境变量或全局变量),即使是不同的转换它们也拥有同样的值:而argument(位置参数)和parameter(命名参数),可以映射为局部变量,只针对一个特定的转换,比如像是限定结果集的大小和过滤条件. 1.     variable(变量) variables 也可以认为叫做environme

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi

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

1. Argument, Parameter, Variable 的区别 a.Argument作为位置参数不能复用,而其他2个可以根据名称重复使用 b. Argument, Parameter作用域局限于当前转换,而Variable可以根据需要设置为系统级等等 2.设置变量的方法 a.通过Set Variables步骤 b.在Modified Java Script Value使用setVariable(var,var,var)函数 c.在kettle.properties中设置 d.通过jav

kettle中调用java类 有时须要在kettle调用java类,如:验证.查询或自己定义加密等.有时甚至连主要的数据訪问都不那么简单,如获取一个存储文件或使用一个数据库连接,某些数据源可能封装在应用程序中,手工使用自己定义的javaclient訪问是唯一的方法. 本文介绍怎样在kettle中调用java类.演示样例代码在这里下载. 注:假设你使用kettle4.0及以上版本号.也你也能够使用user defined java class 步骤实现.   Modified Java Scrip

昨天因为当前这个二次开发项目的接近尾声,要求我们将生产环境数据库里的数据迁移到现在新的数据库来,但老数据库里是sqlserver而新数据库则是ORACLE,不仅仅面对着数据库数据类型结构不一致的问题,还因为在二次开发的过程中新添了很多字段与表关联.而因为其它工程师都比较忙的原因,写一个通用的数据迁移工具类的重任就交到了我头上.一开始的思路是利用XML加数据落地(比如先使用一个excle暂存)的方式,实现生产环境数据库字段到开发环境数据库表字段的手动映射.后来感觉工作量巨大而且用起来估计也很麻烦,

2概述 设计模块最主要的操作分为: 转换和作业 选择转换和作业后就可以选择对应主对象树和核心对象 主对象树大同小异 核心对象是不同的 比如转换需要用到的CSV表输入, 表输入等都在这里可以选择 而作业的核心对象是: 2.1 转换 转换是ETL解决方案中最主要的部分, 它处理抽取.转换.加载各阶段各中对数据行的操作.转换1/N个步骤. 如图, 下面是一个转换的过程 图中每个框都是一个步骤(step),而连接框的线就是所谓的跳(hop). 跳定义了一个单向通道, 允许数据由一个通道向另一个通道移动.

第一章ETL入门 1.1 OLPT和数据仓库对比 普通的事务系统和商业智能系统(BI)有什么区别? 1个独立的普通事务系统也被称为在线事务处理系统(OLTP) 商业智能系统也常被称为决策支持系统(DSS) OLTP和BI数据库最大的区别在于处理的数据量. 对比 使用中BI系统也经常作为业务系统的一部分,预先处理好一部分数据提供给业务系统调用并展现. 1.2 ETL是什么 ETL是抽取.转换.加载的缩写.含义为从数据源抽取数据加工到数据仓库的一些操作的集合. 抽取:一般需要连接到不同的数据源 转换

转自萤火的萤 最近在用kettle迁移数据,从对kettle一点不会到比较熟悉,对于期间的一些问题和坑做了记录和总结,内容涵盖了使用的经验和技巧,踩到的坑.最佳实践和优化前后结果对比. 常用转换组件 计算形成新字段:只限算术运算,并且选择固定过滤记录:元表某字段按照某个条件分流,满足条件的到一个表,不满足的到另一个表,这两个目标表都必须有.Switch/Case:和过滤记录类似,可以多个条件判断,并且有默认转向条件,可以完美替换过滤记录组建记录分组:group by 组建未能正常按照预期理解运行

  性能调优在整个工程中是非常重要的,也是非常有必要的.但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优.其实性能调优主要分两个方面:一方面是硬件调优,一方面是软件调优.本章主要是介绍Kettle的性能优化及效率提升. 一.Kettle调优 1.  调整JVM大小进行性能优化,修改Kettle定时任务中的Kitchen或Pan或Spoon脚本. 修改脚本代码片段 set OPT=-Xmx512m -cp %CLASSPATH%  -Djava.library.path=libswt\win32\ -

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi

Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行. 说白了就是,很有必要去理解一般ETL工具必备的特性和功能,这样才更好的掌握Kettle的使用.我这里啊,先描述ETL工具的通用功能,再来描述作为ETL工具其中的一种(Kettle)是如何来提供这些功能的(图文详解) ETL工具的功能之一:连接 任何ETL工具都应该有能力连接到类型广泛的数据源和数据格式.对于最常用的关系型数据库系统,还要提供本地的连接方式(如对于Oracle的OCI),ETL

http://blog.csdn.net/cissyring/archive/2008/05/29/2494130.aspx 1. Join 我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做. 这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Join,肯定是它们包含join key ,join key 可以是

每次面试,互联网的面试官,经常问我有没有用过ETL,每次我都懵逼,说没用过,觉得是多么高大上的东东,数据仓储 今天查了一下,我晕,自己天天用的Kettle就是最典型的ETL, 可以实现不同数据库之间的数据抽取,转换,只需要你有相应的数据库driver即可 查了一下资料记录一下: ETL,是英文 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.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不

要做数据分析,领导让研究一下kettle. 先占个坑. 这里有个3.0的文档: http://wenku.baidu.com/link?url=hvw_cOBIXLXSGvftkGhXQic3CLC75-0IILGrtB-AyuxIgaDarhmZjfBLhMRcn9gIUEQPJ1OtxTT9joLgVXyFJxFougqR4ZnTQTCZ8vlIcMW 今天开始搞了一下,下载之后运行了一个sample. 下载安装很简单,到官网,直接download下了一个压缩吧, 解压之后就可以运行了.点s