ETL过程的第一步就是从不同的数据源抽取数据并把数据存储在数据的缓存区.这个过程的主要挑战就是初始加载数据量大和比较慢的网络延迟.在初始加载完成之后,不能再把所有数据重新加载一遍,我们需要的只是变化的数据.识别出变化的数据,并抽取这些变化的数据称为变化数据捕获(Change Data Capture) 或CDC. Kettle之基于时间戳的CDC实现实例 实现思路: 首先表中要有数据更新的时间戳如:最后一次修改的时间(XGSJ),如果有创建时间的话更好; 作为例子假设有一张表名字为custome

思路1: 1.提前建好ts时间表,设置两个字段分别为current_t和load_t,current用于比较原表中日期的上限,load_t则为上次加载的日期,几位原表中日期的下限. create table ts( current_t datetime, load_t datetime ) select * from ts 2.1.新建转换1,获取当前系统日期,并赋值给变量${SYSDATA},然后更新到ts表中 在同一转换中通过表输入获取上次加载日期,并赋值给变量${CURRENT_T} 2.

Title:JS基于时间戳写的浏览访问人数  --2013-12-23 14:07 <script language="JavaScript"> var timestamp,timetmp,rand; rand = Math.floor(Math.random()*10); //随机数 timestamp = new Date().getTime().toString(); //时间戳 timetmp = (parseInt(timestamp)/1000/60).toSt

Atitit.基于时间戳的农历日历历法日期计算 1. 农历xx年的大小月份根据万年历查询1 2. 农历xx年1月1日的时间戳获取1 3. 计算当年的时间戳与农历日期的对应表,时间戳为key,日期为val1 4. 根据获取的时间戳得到农历日期2 1. 农历xx年的大小月份根据万年历查询 2006 年大进的月份13689,11,12 闰月的月份 none 小金月份2457,10 2. 农历xx年1月1日的时间戳获取 农历2016年1月1日,换算为公历的2016-02-08 ,获取时间戳(sec为单位

1 Kettle总体步骤 由于Kettle自身的特殊性以及在多个步骤中kettle自身处理数据库事务的特殊性,尝试了很多种方案,最终确定暂使用如下方案. 1.使用此方案可以解决kettle本身数据库事务的缺点 2.使用此方案可以解决支队多个表中同时往一张总表中同步数据时,取时间戳不准的问题. 3.配置时,每个支队的数据汇聚时,都单独配置一个转换作业任务. 4.Kettle支持字段映射,转换,以及作业定时运行等. 2 Kettle配置实现 A)清空临时表 B)读取交换时间 C)读取需要交换的数据

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

作者:李少锋 文章目录: 一.CDC背景介绍 二.CDC数据入湖 三.Hudi核心设计 四.Hudi未来规划 1. CDC背景介绍 首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游.它的应用比较广,可以做一些数据同步.数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖. 对于CDC,业界主要有两种类型: 基于查询,客户

六种 主流ETL 工具的比较(DataPipeline,Kettle,Talend,Informatica,Datax ,Oracle Goldengate) 比较维度\产品 DataPipeline kettle Oracle Goldengate informatica talend DataX 设计及架构 适用场景 主要用于各类数据融合.数据交换场景,专为超大数据量.高度复杂的数据链路设计的灵活.可扩展的数据交换平台 面向数据仓库建模传统ETL工具 主要用于数据备份.容灾 面向数据仓库建模

欢迎咨询,合作! weix:wonter 名词解释: CDC又称变更数据捕获(Change Data Capture),开启cdc的源表在插入INSERT.更新UPDATE和删除DELETE活动时会插入数据到日志表中.CDC通过捕获进程将变更数据捕获到变更表中,通过cdc提供的查询函数,我们可以捕获这部分数据. ETL数据仓库技术(Extract-Transform-Load),它是将数据从源系统加载到数据仓库的过程.用来描述将数据从来源端经过萃取(extract).转置(transform).

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

最近碰到了消息时间戳的问题,于是花了一些功夫研究了一下,特此记录一下.   Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型.目前支持的时间戳类型有两种: CreateTime 和 LogAppendTime 前者表示producer创建这条消息的时间:后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说,是leader broker将这条消息写入到log的时间)   为什么要加入时间戳? 引入时间戳主要解决3个问题: 日志保存(log retention)策略:Kafka目前会定

from:http://blog.csdn.net/dengzikun/article/details/5807694 最近考虑使用RTP替换原有的高清视频传输协议,遂上网查找有关H264视频RTP打包.解包的文档和代码.功夫不负有心人,找到不少有价值的文档和代码.参考这些资料,写了H264 RTP打包类.解包类,实现了单个NAL单元包和FU_A分片单元包.对于丢包处理,采用简单的策略:丢弃随后的所有数据包,直到收到关键帧.测试效果还不错,代码贴上来,若能为同道中人借鉴一二,足矣.两个类的使用说

现代嵌入式系统中,异步串行通信接口往往作为标准外设出现在单片机和嵌入式系统中.但是随着个人计算机通用外围设备越来越少地使用串口,串口正在逐渐从个人计算机特别是便携式电脑上消失.于是嵌入式开发人员常常发现自己新买来的计算机上没有串口,或者出现调试现场用户的计算机没有串口的尴尬局面.相反,现在的个人计算机普遍拥有4个以上的USB接口,能不能使用USB接口代替串口,完成PC机和嵌入式系统的通信呢? 1.USB虚拟串口代替物理串口的可行性  首先,越来越多带USB接口的器件涌现出来,如带USB接口的单片

基于时间戳防盗链的功能其实每家的CDN都是支持的.主要是通过使用约定的加密字符串来对具有访问有效期的资源链接进行一些加密计算的到一个sign值,然后访问外链里面带上这个sign和截止时间戳去访问CDN的节点,CDN的节点会用同样的算法来计算访问链接是否合法,如果不合法则返回403 Forbidden,否则返回所要访问的资源. 算法说明 基于时间戳的防盗链是通过对时间有关的字符串进行签名,将时间,签名通过一定的方式传递给CDN服务器作为判定依据,CDN边缘节点依据约定的算法判断来访的URL是否有访

  在分布式场景下,有很多种情况都需要实现最终一致性.在设计远程上下文的领域事件的时候,为了保证最终一致性,在通过领域事件进行通讯的方式中,可以共享存储(领域模型和消息的持久化数据源),或者做全局XA事务(两阶段提交,数据源可分开),也可以借助消息中间件(消费者处理需要能幂等).通过Observer模式来发布领域事件可以提供很好的高并发性能,并且事件存储也能追溯更小粒度的事件数据,使各个应用系统拥有更好的自治性.    本文主要探讨了一种实现分布式最终一致性的解决方案--采用分布式锁.基于分布式

在这篇文章中我们会介绍配置基于 Kerberos 身份验证的 NFS 共享的整个流程.假设你已经配置好了一个 NFS 服务器和一个客户端.如果还没有,可以参考 安装和配置 NFS 服务器[2] - 它列出了需要安装的依赖软件包并解释了在进行下一步之前如何在服务器上进行初始化配置. 另外,你可能还需要配置 SELinux[3] 和 firewalld[4] 以允许通过 NFS 进行文件共享. 下面的例子假设你的 NFS 共享目录在 box2 的 /nfs: # semanage fcontext

我们的zabbix 监控使用 oracle 作为存储, 因此,需要创建基于 基于时间戳的分区表,在此将操作过程记录如下 1. 创建,四个zabbix 最大的表的分区表 create table history_part(    "ITEMID" NUMBER(20,0) NOT NULL ENABLE,     "CLOCK" NUMBER(10,0) DEFAULT '0' NOT NULL ENABLE,     "VALUE" NUMBER

目录 FlinkCDC 1.简介 2.依赖 3.flink stream api 4.flink sql 5.自定义反序列化器 6.打包测试 FlinkCDC 1.简介 CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入.更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. CDC种类 CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式,我们主要了解一下这两种之间的区别:

前置说明 遍历文件夹下的文件,读取所有的sheet页(指定的sheet)落库 读取execl文件和csv文件,获得文件中sheet/csv数据,进行落库,并增加字段实现更新: 如果execl中存在两个标题,将标题一进行行转列并进行字段的添加(任务图如下) 最终实现效果图: 组件的使用: execl输入 csv输入 获取文件名 表输出 列拆分为多行 记录合并(笛卡尔积) 转换 执行SQL语句 说明: 任务1:使用滴滴.csv和携程(xc.xlsx)做演示 任务2:使用京东(jd1.xlsx)做演示

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也