1.目前etl的fetch task策略是基于任务子孙任务数和任务优先级获得task list 2.然后遍历task list 查看任务是否具备执行条件 集群资源校验(yarn/hdfs)<如果这里有性能瓶颈,可以抽出来做公共接口map,每10s更新一次> 数据是否准备好(仅mysql task具备),解决主从延迟问题 任务开始时间 任务的父任务是否都执行成功 3.每10s fetch一次task,遍历一次基于<2>的逻辑 我们把任务的父任务执行状态判断放到最后是想降低数据库查询成…

一.数据仓库构建思想 构造数据仓库有两种方式:一是自上而下,一是自下而上. Bill Inmon先生推崇“自上而下”的方式,即一个企业建立唯一的数据中心,就像一个数据的仓库,其中数据是经过整合.经过清洗.去掉脏数据的.标准的,能够提供统一的视图.要建立这样的数据仓库,并不从它需要支持哪些应用入手,而是要从整个企业的环境入手,分析其中的概念,应该有什么样的数据,达成概念完成整:(会考虑到很全面的设计) Ralph Kimball先生推崇“自下而上”的方式,他认为建设数据仓库应该按照实际的应用需求,…

Airflow的第一个DAG 考虑了很久,要不要记录airflow相关的东西, 应该怎么记录. 官方文档已经有比较详细的介绍了,还有各种博客,我需要有一份自己的笔记吗? 答案就从本文开始了. 本文将从一个陌生视角开始认知airflow,顺带勾勒出应该如何一步步搭建我们的数据调度系统. 现在是9102年9月上旬, Airflow最近的一个版本是1.10.5. ps. 查资料发现自己好多文章被爬走,换了作者.所以,接下里的内容会随机添加一些防伪标识,忽略即可. 什么数据调度系统? 中台这个概念最近比…

转自:https://www.stitchdata.com/blog/supercharging-etl-with-airflow-and-singer/ singer 团队关于singer 与airflow 集成的文章 Earlier this year we introduced Singer, an open source project that helps data teams build simple, composable ETL. Singer provides a standa…

前言 datalake架构 离线数据 ODS -> DW -> DM https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 https://www.cnblogs.com/wang3680/p/11538451.html https://blog.csdn.net/hello_java_lcl/article/details/107025192 ODS层的逻辑主要是做隔离和部分清洗 实时数据 名词解释 名词 描述 源表 数据清洗之前的原始数据表 目标表 数据清洗之后的表…

前言 ETL落地dw层,dw层各表一般是由多个表关联取数得到的大宽表,在ETL需求中的dw设计应该考虑以下内容,目的是确保需求更清晰,开发和测试才能更高效的进行. 业务需求为基础 基于业务需求做足够多的业务分析,来自客户的整体业务需求.来自标签.人群.dashboard等具体的业务需求. 关联逻辑设计 关联设计,即表之间的join关系.join之后的过滤条件和取record的逻辑. 1.明确主表.依赖表: 2.明确表之间的join关系,即inner join.left join.right jo…

导读: 上周,袋鼠云数栈全新技术开源规划--DTMO(DTstack Meetup Online)的第一场直播圆满完成.袋鼠云数栈大数据开发专家.Taier项目主导人偷天为大家带来了<Taier入门介绍>的分享,我们将直播精华部分做了整理,带大家再次回顾内容,加深技术细节的了解. 你能看到 Taier发展历程 Taier架构设计和功能详解 Taier具体应用和未来规划 点击链接,查看直播视频回放 https://www.bilibili.com/video/BV13L4y1L71w?spm_i…

一个Mapreduce作业是通过JobClient向master的JobTasker提交的(JobTasker一直在等待JobClient通过RPC协议提交作业),JobTasker接到JobClient的请求后把其加入作业队列中.     DataNode节点的TaskTracker一直通过RPC(RPC--远程过程调用协议它是一种通过网络从远程计算机上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议)向JobTasker发送heartbeat询问有没有任务做,如果有则让其派发任务过来,TaskTra…

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn…

首先理解云计算里,资源调度的含义: 看了很多云计算资源调度和任务调度方面的论文,发现很多情况下这两者的意义是相同的,不知道这两者是同一件事的不同表述还是我没分清吧,任务调度或者资源调度大概就是讲这样一件事情: 用户有n个计算任务(Task),{t1,t2,t3,...tm},将这n个任务分配到m个资源(其实就是指虚拟机,Virtual Machine)上,用这m个资源来计算这n个任务(注意,一般n>m,且很多时候n>>m),直到所有任务都计算完成.如何分配使得这n个任务的总的计算时间最少…

1.UVA103 嵌套n维空间 DAG模型记忆化搜索,或者 最长上升子序列. 2.dp[i]=max( dp[j]+1),(第i个小于第j个) (1) //DAG模型记忆化搜索 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000") #define F(i,a,b) for (int i=a;i<b;i++) #define F…

数据库USERS表: etl步骤: (2) (3) 其中java代码为: import test.Test;          public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException     {         Object[] r = getRow();         if (r == null) {             setOutputDone();…

抽取(Extract): 一般抽取过程需要连接到不同的数据源,以便为随后的步骤提供数据.这一部分看上去简单而琐碎,实际上它是 ETL 解决方案的成功实施的一个主要障碍. 转换(Transform): 任何对数据的处理过程都是转换.这些处理过程通常包括(但不限于)下面一些操作:移动数据根据规则验证数据数据内容和数据结构的修改将多个数据源的数据集成根据处理后的数据计算派生值和聚集值 加载(Load): 将数据加载到目标系统的所有操作.概念扩展:ELT,EII(Enterprise informati…

1.ETL的定义 ETL分别是“Extract”.“ Transform” .“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”.“转换”.“装载”,但我们日常往往简称其为数据抽取. ETL是BI/DW(商务智能/数据仓库)的核心和灵魂,按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤. ETL包含了三方面: “抽取”:将数据从各种原始的业务系统中读取出来,这是所有工作的前提. “转换”:按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换,使本来异构…

这篇文章...还是看文章吧 导入QQ群信息,进行ETL,将其规范化 计算哪些QQ发言较多 计算一天中哪些时段发言较多 计算统计内所有天的日发言量 setwd("C:/Users/liyi/Desktop") a<-readLines("message2.txt",encoding = "UTF-8",skipNul=T) head(a,20) nchar(a) # 除去空白行 newa<-a[nchar(a)>1] length…

ETL 工具下载全集 包括 Informatica Datastage Cognos( 持续更新)   Datastage 8.0 BT种子下载:http://files.cnblogs.com/taven/Datastage_8.0.rar Informatica PowerCenter 8.6.0 for Win 32Bit BT种子下载:http://files.cnblogs.com/taven/Informatica_PowerCenter_8.6.0_for_Win_32Bit.ra…

ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少,这里我介绍一个我在工作中使用了3年左右的ETL工具Kettle,本着好东西不独享的想法,跟大家分享碰撞交流一下!在使用中我感觉这个工具真的很强大,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以工作流的形式流转,在做一些简单或复杂的数据抽取.质量检测.数据清洗.数据转换.数据过滤等方面有着比较稳定的表现,…

本文主要阅读目录如下: 1.简介Kettle的Kitchen和Span 2.命令行调度任务配置方式 3.后台进程配置运行方式 4.Windows任务设置 5.Demo下载 1.简介Kettle的Kitchen和Span 前面两篇文章中主要讲述了Kettle的 Spoon的转换和作业的GUI设计方式以及运行,也给出了Demo实战,那么实际上我们的应用模式可能会要求在服务器上以后台进程的方式运行这个ETL任务,就像我们传统上一般都是用Windows服务的方式来处理数据一样,那么用Kettle我们怎么…

http://www.cnblogs.com/chiniao/archive/2009/12/23/1630595.html  (转载) Microsoft Integration Services 是一个可以生成高性能数据集成解决方案(包括为数据仓库提取.转换和加载 (ETL) 包)的平台. Integration Services 包括用于生成和调式包的图形工具和向导:用于执行工作流函数(如 FTP 操作).执行 SQL 语句以及发送电子邮件的任务:用于提取和加载数据的数据源和目标:用于清除…

RT,正式写之前,我想说,真TMD不容易!!! 写博客,责任心,很重要 在百度搜出来的内地博客技术文章(CSDN.ITEYE.CNBLOGS……),大部分都是不全面,只针对一个遇到的问题点的记录,可以说毫无参考价值,甚至会把你指向错误的方向. 为什么?因为无当时系统环境交待,工具版本信息,其它客观因素(非原生,有插件等等).但是搞技术的都知道,这些因素非常重要. 但我们再看看台湾 dotblogs 上的文章(百度偶尔抽风,给点tw的结果),案例: http://www.dotblogs.com.…

ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即…

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,…

一.效果图展示及说明 (图一) (图二) 附注说明: 1. 图例都是DAG有向无环图的展现效果.两张图的区别为第二张图包含了多个分段关系.放置展示图片效果主要是为了说明该例子支持多段关系的展现(当前也包括单独的节点展现,图例没有展示) 2.图例中的圆形和曲线均使用的是SVG绘制.之前考虑了三种方式,一种是html5的canvas,一种是原始的html DOM,再有就是SVG.不过canvas对事件的支持不是很好(记得之前看过一篇文章主要是通过计算鼠标定位是否在canvas上的某个区域来触发事件机…

C. Journey time limit per test 3 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Recently Irina arrived to one of the most famous cities of Berland — the Berlatov city. There are n showplaces in the city, numbe…

本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇…

目前Teradata数据仓库的ETL作业采用ELT方式, 因为loading太重了, 需要将ETL压力转移到专门的ETL Server上. 对于ETL工具, 市场上已有很成熟的商业/开源工具, 比如Informatica的PowerCenter, IBM的Datastage, 开源的Kettle. 下面是我自己的一些思考, 出发点是, 如何花比较小的代价将ELT模式切换到ETL模式. 我的推荐是: 采用ETL with RDBMS模式, 而不是传统的ETL工具. ETL with RDBMS这个…

This article is an in-depth tutorial for using Kafka to move data from PostgreSQL to Hadoop HDFS via JDBC connections. Read this eGuide to discover the fundamental differences between iPaaS and dPaaS and how the innovative approach of dPaaS gets to t…

一.Data仓库的架构 Data仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将Data按特定的模式进行存储所建立起来的关系型Datcbase,它的Data基于OLTP源Systam.Data仓库中的Data是细节的.集成的.面向主题的,以OLAPSystam的分析需求为目的. Data仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式.星型架构的中间为事实表,四周为维度表,类似星星;而相比较而言,雪花型架构的中间为事实表,两边的维度表可以再有其关联子表,从而表达了清晰…

 1.ETL的定义 ETL分别是“Extract”.“ Transform” .“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”.“转换”.“装载”,但我们日常往往简称其为数据抽取. ETL是BI/DW(商务智能/数据仓库)的核心和灵魂,按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤. ETL包含了三方面: “抽取”:将数据从各种原始的业务系统中读取出来,这是所有工作的前提. “转换”:按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换,使本来异…

1.ETL 数据来源:HDFS 处理方式:Mapreduce 数据保存:HBase 2.为什么保存在Hbase中 数据字段格式不唯一/不相同/不固定,采用hbase的动态列的功能非常适合 因为我们的分析一般情况下,是对于部分事件数据进行分析的,不需要所有的数据,希望将数据的初步过滤放到服务器上进行操作,所以采用hbase的regionserver来过滤初步的条件(scan的filter机制) 3.数据处理 MapReduce 数据流: hbase -> mapreduce -> mysql H…