假设您有一个小项目，表面上看起来非常适合Talend等ETL工具。但进一步假设，您从未使用过Talend，此外，您通常不信任“可视化编程”工具，而是宁愿在适当的帮助下以老式的方式(文本在一个不错的IDE上!)语言和支持库。有哪些语言模式和支持库可以帮助您远离ETL工具的诱惑/陷阱？ 最佳答案 这取决于交付物是处理器还是输出本身。如果您只需要交付输出，则无需维护代码。如果代码需要维护，那么是由你维护还是由其他人维护？如果其他人需要维护，我会使用Java或给他们Talend。如果它是一次性代码，我会使用编程起来更容易或有趣的代码。如果你

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言最近公司在搞大数据数字化，有MES,CIM,WorkFlow等等N多的系统，不同的数据源DB，需要将这些不同的数据源DB里的数据进行整治统一中间库，这就需要用到ETL一、ETL工具是什么？二、使用步骤1.Kettle软件环境2.ETL工具Kettle组件三、实例-增量同步数据1.配置表的设计2.创建Transformation（转换）3.Jobs（作业）4.设置变量5.执行成功总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：最近公司在搞大数据数字化，有MES,CIM,WorkFlow等等N多的系统，不同的数据源DB，需

目录第1章Kettle概述1.1ETL简介1.2Kettle简介1.2.1Kettle是什么1.2.2Kettle的两种设计1.2.3Kettle的核心组件1.2.4Kettle特点第2章Kettle安装部署2.1Kettle下载2.1.1下载地址2.1.2 Kettle目录说明2.1.3 Kettle文件说明2.2Kettle安装部署2.2.1概述2.2.2安装2.3Kettle界面简介2.3.1首页2.3.2转换2.3.3作业2.4Kettle转换初次体验​2.5Kettle核心概念2.5.1可视化编程2.5.2转换2.5.3步骤（Step）​2.5.4跳（Hop）2.5.5元数据2.5.

按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。我被要求制作两个ETL框架的原型(prototype)。要求如下:开源适用于Linux维护可以在网络浏览器上查看日志(很高兴)用Perl、Python、Ruby或Java编写原始文件可以是任何东西(excel、csv、html页面等)目标数据库为MySQL。不要只说名字，请根据您的经验指出优点/缺点。谢谢!

来自Airflow文档:SubDAGsmusthaveascheduleandbeenabled.IftheSubDAG’sscheduleissettoNoneor@once,theSubDAGwillsucceedwithouthavingdoneanything我知道subdagoperator实际上是作为BackfillJob实现的，因此我们必须向运算符(operator)提供schedule_interval。但是，有没有办法为子标签获取schedule_interval="@once"的语义等价物？我担心，如果我对subdag使用setschedule_interval="

我知道pyodbc是一个较旧的项目，可能更具特色和健壮性，但它的设计(基于编译的C代码的组件)是否有任何东西使其优于纯Python实现，例如pypyodbc？我做了很多ETL工作，并且正在考虑从Linux/Jython/JDBC方法切换到Windows/Cygwin/Python/ODBC方法。 最佳答案 pyodbc相对于pypyodbc的潜在优势是:速度-参见thepypyodbcwikicomparison更保守的内存使用用Python编写的pypyodbc相对于pyodbc的潜在优势是:不太可能包含C指针问题不太可能包含内存

我正在使用MySQLdb和Python。我有一些基本的查询，例如:c=db.cursor()c.execute("SELECTid,ratingfromvideo")results=c.fetchall()我需要将“结果”作为NumPy数组，并且我希望在内存消耗方面保持经济。看起来逐行复制数据的效率非常低(需要双倍的内存)。有没有更好的方法将MySQLdb查询结果转换成NumPy数组格式？我希望使用NumPy数组格式的原因是因为我希望能够轻松地对数据进行切片和切block，而在这方面，python似乎对多维数组不是很友好。e.g.b=a[a[:,2]==1]谢谢!

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简介ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取，按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗,得到符合要求的“干净”数据,并加载到数据仓库中进行存储,这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。kettle是一个开源ETL工具。kettle提供了基于java的图形化界面，使用很方便。kettle提供了基于JAVA的脚步编写功能，可以灵活地自定义ETL过程，使自行定制、批量处理

ETL工具与调度工具的区别（一）1、ETL工具：ETL为Extract-Transform-Load的缩写，三个单词描述了将数据从源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。简而概之就是，将数据从数据源进行抽取、进行清洗转换、最后加载到数仓模型中，在数据仓库中起到了承前启后的作用。常见的ETL工具有：kettle、RestCloud、informatica2、调度工具：调度工具的作用是可以批量化对作业进行启停操作，专业化的调度工具可以满足更复杂的场景，对作业的配置分类可以更加合理，调度引擎原本是作为ETL的模块，随着业务场景的复杂，ETL的调度模