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

概念: 把left join左边的表的记录全部找出来.系统会先用表A和表B做个笛卡儿积,然后以表A为基表,去掉笛卡儿积中表A部分为NULL的记录.最后形成你的结果. 进行左连接时,就有涉及到主表.辅表,这时主表条件写在WHERE之后,辅表条件写在ON后面. 二.实例 1.表a结构和数据 table a(id, type): id type ---------------------------------- 1 1 2 1 3 2 2.表b结构和数据 table b(id, class): id

SQL JOIN:用于根据两个或多个表中列的关系,从这些表中查数据. (为了得到完整数据,我们需要从两个或多个表中获取结果.) 例如W3School中列出的实例,使用如下语句: select Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo from Persons inner Join orders on Persons.Id_p = Orders.Id_p order by Persons.LaseName 除了上面的inner join

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

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

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-

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

1.创建MySQL空资源库报错问题:因为boolean类型的问题,Mysql中的boolean类型实际上保存为TINYINT,需要手动的修改生成资源库的sql脚本,将其中的插入用户ENABLED的值由Y修改为1,在数据同步的时候也特别要注意TINYINT类型的字段,ETL在读取数据以后会将值显示为Y或者N,保存到另外一张表的TINYINT中就会报错. 2.乱码问题:数据库连接在选项中添加characterEncoding=utf-8,资源库连接时也必须要加上这个,否则在Mac下中文会乱码 3.J

在kettle中的转换或者作业等资源的存储的仓库称为资源库:分为文件资源库.数据库资源库. 一个转换或者作业可以属于某个资源库或者一个单独的文件形态存在. 一.数据库资源库 1.1在mysql中创建一个数据库作为数据库资源库 1.2创建数据库资源库工具-->资源库-->连接资源库-->点击加号-->选择创建数据库资源库 因为我们要使用mysql作为资源库,所以kettle需要连接到mysql,也就是说需要mysql的驱动包,我们要把驱动包拷贝到kettle的lib目录下. 创建数据

In this Document   _afrLoop=100180147230187&id=841183.1&displayIndex=2&_afrWindowMode=0&_adf.ctrl-state=lpsfyr2zf_81#PURPOSE">Purpose   Scope   Details APPLIES TO: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 11.1.0.6 and later W

Kettle也叫PDI,在2006年Kettle加入了开源的BI组织Pentaho,正式命名为PDI,英文全称为Pentaho Data Integeration.Kettle是"Kettle E.T.T.L. Envirnonment"只取首字母的缩写,这意味着它被设计用来帮助你实现你的ETTL需要:抽取.转换.装入和加载数据:翻译成中文名称应该叫水 壶,名字的起源正如该项目的主程序员MATT在一个论坛里说的那样: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. Kettle允许

Merge, join, and concatenate pandas provides various facilities for easily combining together Series, DataFrame, and Panel objects with various kinds of set logic for the indexes and relational algebra functionality in the case of join / merge-type o

Pandas提供了基于 series, DataFrame 和panel对象集合的连接/合并操作. Concatenating objects 先来看例子: from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', '

一.Kettle概念 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,绿色无需安装,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. Kettle这个ETL工具集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做. Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完

一.             简介        Berkeley DB Java Edition (JE)是一个完全用JAVA写的,它适合于管理海量的,简单的数据. l         能够高效率的处理1到1百万条记录,制约JE数据库的往往是硬件系统,而不是JE本身. l         多线程支持,JE使用超时的方式来处理线程间的死琐问题. l         Database都采用简单的key/value对应的形式. l         事务支持. l         允许创建二级库.这样

https://blogs.msdn.microsoft.com/apgcdsd/2011/01/10/sql-1/ 一.引言 一个凸现在很多开发者或数据库管理员面前的问题是数据库系统的性能问题.性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化.本文通过一个例子讲述如何应用简化技术来优化SQL 语句,也讨论在系统设计阶段应该考虑的和语句性能密切相关的一些问题. 如果读者不知道应该优化数据库系统的哪些SQL语句,那么建议

8-28决定参加一下这个千万条的数据处理任务,因为场景和自己做过的一个回归分析预测差不多,第一天开始在小规模的数据上做准备工作. 第二次大修改版本 date 20160829 星期一¶ 原始数据处理,得到用户粉丝关系,微博转发在每个时间段的量,微博转发的总体深度 下一阶段目标,建立模型,实现基于时间序列的预测   第三次大修改版本 date 20160830 星期二 将这些运算转移到Linux平台上,因为有的迭代完全让我的电脑的内存受不了 这次版本的主要的目的是计算出某个微博的深度的时间序列的变

一. 基本知识   摘抄自http://www.cnblogs.com/kissdodog/p/3385161.html SQL Server索引 - 索引(物化)视图 <第九篇> 索引视图实际上是一种将一组唯一值“物化”为群集索引形式的视图(白话是,给视图中的唯一值列加聚集索引,然后数据会存储在硬盘中),提高查询速度. 通过使用来自第一个索引的聚集键作为参考点,SQL Server还能在视图上建立额外的索引. 其限制如下: 如果视图引用了任何用户自定义函数,那么这些函数也必须是模式绑定的:

在SQL查询中,经常会用到左连接.右连接.内连接.全连接,那么在R中如何实现这些功能,今天来讲一讲! SQL回顾 原理 # 连接可分为以下几类: 内连接.(典型的连接运算,使用像   =   或   <>   之类的比较运算符).包括相等连接和自然连接.       内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行.例如,检索   students   和   courses   表中学生标识号相同的所有行.    外连接.外连接可以是左向外连接.右向外连接或完整外部连接.