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

ETL工具对比 Informatica Kettle 起源 1993年创立于 (美国加利福尼亚州)并于1999年4月在纳斯达克上市 2006年加入了开源BI组织  自2017年9月起,已被(日立集团下的公司)收购 费用 免费 昂贵 易用性 GUI+Coding,有GUI,但是要专门的训练 GUI+Coding 技能要求 ETL设计, SQL, 数据建模 ETL设计, SQL, 数据建模 底层结构 分布式 主从结构非高可用 数据实时性 支持 不支持 技术支持 无 美国 自动断点续传 不支持 不支持

Gulp vs Grunt 前端工程的构建工具对比 1. Grunt -> Gulp 早些年提到构建工具,难免会让人联想到历史比较悠久的Make,Ant,以及后来为了更方便的构建结构类似的Java项目而出现的Maven.Node催生了一批自动化工具,像Bower,Yeoman,Grunt等.而如今前端提到构建工具会自然想起Grunt.Java世界里的Maven提供了强大的包依赖管理和构建生命周期管理. 在JavaScript的世界里,Grunt.js是基于Node.js的自动化任务运行器.201

kettle工具是一款优秀的数据同步.数据处理的BI工具,收到了很多人的青睐.kettle软件通过可视化的图标可以让我们很轻易的能完成数据同步.处理的开发工作.但是使用kettle可视化界面在跑JOB久之后,会报JAVA SWT的错误,故为了程序的稳定性,我们需要对其进行二次开发. 1.kettle可视化界面设计 由于业务不同,使用kettle工具做出的设计也不同,故在此只写一下如何设置连接参数为全局变量参数. a)设置全局变量,如下图操作 编辑>设置环境变量 b)在弹出的环境变量框中,输入变量

1.下载kettle 国外网站:http://kettle.pentaho.org/需要FQ,下载慢 2.下载完成启动(windows)-->spoon.bat 3.进入界面,两个主要的tab页 4.第二个tab页里用到的 5. 第一步设定REST接口需要的参数(比如URL) 第二步调用REST接口 第三步使用JSON控件接收REST返回数据 第四步将返回数据输出到Excel中 6.url返回的json数据 7.运行结果: 8.如果自己链接数据库的话,会缺少数据库驱动,需要在lib包下面加上,如

Git管理工具对比(GitBash.EGit.SourceTree) GitBash是采用命令行的方式对版本进行管理,功能最为灵活强大,但是由于需要手动输入希望修改的文件名,所以相对繁琐. EGit是Eclipse的Git插件,最为纠结的一个软件,因为开发时直操作很方便,尤其是有svn开发情节的人更热衷于这样,不过EGit中有很多bug和不人性化的东西,让人吐血,所以 一句话EGit并不能解决所有Git问题,开发时必须部分依赖于其他Git管理工具.一会一一列举. SourceTree是最近应用的

第三方统计分析埋点工具对比,神策.Ptmind.GrowingIO.国双,还有谷歌分析,谁更好?https://www.colabug.com/2985393.html GA.Mixpanel 和神策分析三款数据分析产品有何不同?https://www.jianshu.com/p/d8ab02d99a85 https://www.growingio.com/GrowingIO 官网-硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品GrowingIO (官网) 来自硅谷的新一代数据分析产品,无需埋点即可采集全

使用kettle工具遇到的问题汇总及解决方案   转载文章版权声明:本文转载,原作者薄海 ,原文网址链接 http://blog.csdn.net/bohai0409/article/details/38072465,联系方式邮箱bohai7000@126.com.QQ-1511777. 问题1是     执行./spoon.sh报错 问题2是     测试数据库连接性报错 问题3是    在使用kettle导入数据过程中报错 问题1-1 执行./spoon.sh报如下错误 xlib:conne

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五款app原型设计工具对比 Proto.io, Pixate, Origami, Framer & Form 本文由Panblack 翻译,原文作者 Tes Mat 我用五款“高保真”原型设计工具重新创建了IF by IFTTT user onboarding应用,目的是了解这些工具的不同之处,它们是Proto.io, Pixate, Framer, Facebook的 Origami 和 RelativeWave的Form. 看看跟原装的对比,这些再造的产物表现如何:视频地址:https://

大家都知道,每个ETL工具都用不同的名字来区分不同的组成部分.kettle也不例外. 比如,在 Kettle的四大不同环境工具 本博客,是立足于kettle工具的设计模块的概念介绍. 1.转换 转换(transformation)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)各种对数据行的操作.转换包括一个或多个步骤(step),如读取文件.过滤输出行.数据清洗或将数据加载到数据库. 转换里的步骤通过跳(hop)来连接,跳定义了一个单向通道,允许数据从一个步骤向另一个步骤流动.

不多说,直接上干货! Kettle工具在设计初,就考虑到了一些设计原则.这些原则里借鉴了以前使用过的其他一些ETL工具积累下的经验和教训. 易于开发:作为数据仓库和ETL开发者,你只想把时间用在创建BI解决方案上.任何用于软件安装.配置的时间都是一种浪费.例如,为了创建数据库连接,很多和Kettle类似的Java工具都要求用户手工输人数据库驱动类名和JDBC URL连接串.尽管用户通过互联网都能搜索到这些信息,但这明显把用户的注意力转移到了技术方面而非业务方 而.Kettle尽量避免这类问题的发

最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图 简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,

一.背景 在企业BI平台建设过程中,数据整合始终是一切的基础,简单BI项目可以通过存储过程来实现,而复杂.全面.多方异构数据来源等就大大增加了复杂性,存储过程的可管理性.可维护性.容错性等就无法很好的跟上企业的BI的发展脚步和需要. 因此,一个完善的.健壮的.可视化的.易于开发和管理的ETL解决方案,就非常重要,而这其中,ETL工具的地位不言而喻,更是重中之重.选择一个优秀的ETL工具,不仅可以加快异构数据整合的能力和效率,更能降低开发成本.人员手工维护等成本,好处多多. 现今的ETL工具很多,

首次需要数据转换是测试环节,当时为了快速验证新研发云产品性能与结果准确性(算法类),所以需大量的原始数据,最快的办法就是使用老产品的真实数据.因为在前期数据转换时主用于内部验证,并没有花很多心思去处理这个事情,一般数据能导过去,不对的地方自己再手工处理一下就好了.后面对这个转换工具引起了极大的重视是正式有老客户升级时,因为正式投入使用就容不得半点错误(当时至少有几百家客户需要升级新产品),所以数据转移第一要求是百分百的准确率,其次是速度要快.现在回想起来,当时要有这么一篇对比文章,那我就不会浪费

      我之所以会写这篇对比文章,是因为公司新产品研发真实经历过这个痛苦过程(传统基于SQL Server开发的C/S产品转为MySQL云产品).首次需要数据转换是测试环节,当时为了快速验证新研发云产品性能与结果准确性(算法类),所以需大量的原始数据,最快的办法就是使用老产品的真实数据.因为在前期数据转换时主用于内部验证,并没有花很多心思去处理这个事情,一般数据能导过去,不对的地方自己再手工处理一下就好了.后面对这个转换工具引起了极大的重视是正式有老客户升级时,因为正式投入使用就容不得半点错

Java中几个json工具分析 1, 环境 JDK1.6+IDE(IntelliJ IDEA)+windowsXP+GBK编码 2,分析对象 jackson1.8.2 http://jackson.codehaus.org/ gson1.7.1 http://code.google.com/p/google-gson/ jsob_lib2.4 http://json-lib.sourceforge.NET/ 3,使用实例          用两个bean进行测试,两个bean都嵌套有数组和对象,

原文地址:http://demo.netfoucs.com/u012565107/article/details/36419297# 1. Appium测试 (功能测试,用户接受度测试,黑盒测试) - Rating: 8 Website: http://appium.io/ Appium测试相当于黑盒测试.只是测试UI逻辑正确性.所以Appium测试框架提供的方法有限.获取一个AppiumDriver对象.该对象只是有很多findElements()的方法,获取到UI元素.UI元素是WebEle

1. Appium测试 (功能测试,用户接受度测试,黑盒测试) - Rating: 8 Appium测试相当于黑盒测试.只是测试UI逻辑正确性.所以Appium测试框架提供的方法有限.获取一个AppiumDriver对象.该对象只是有很多findElements()的方法,获取到UI元素.UI元素是WebElement,这个类提供的方法基本是获取信息为主,比如获取name,class,tagName,location,text,isSlected,isTouched等信息.还有一个点击事件产生函