1.开源etl工具有哪些
2.对于E版安装psqlodbc工具，码分请问统信这服1务1器的码分操作系统有啥方法？
3.Kettle插件开发
4.工具Datax的基本概念（初识ETL工具）
5.数据资产管理平台体系拆解(4):元数据管理
6.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

开源etl工具有哪些

       开源ETL工具有：

       Talend、Apache NiFi、码分Pentaho Data Integration、码分Apache Flink等。码分

       以下是码分regmon 源码这些工具的详细解释：

       Talend：是一款广泛使用的开源ETL工具，支持数据集成、码分数据清洗和数据转换等多种功能。码分它提供了可视化界面，码分方便用户进行数据的码分抽取、转换和加载操作。码分同时，码分Talend也支持多种数据源和目标，码分包括数据库、码分文件、码分产品溯源码图片API等。

       Apache NiFi：是Apache软件基金会下的一个开源项目，用于自动化和协调数据的收集、分发和管理等任务。作为一个专注于大数据处理的可视化工具，Apache NiFi提供了一种简单的方式来连接各种数据源和目标，进行数据集成和转换。由于其高度灵活性和可扩展性，它在企业级大数据环境中得到广泛应用。

       Pentaho Data Integration：Pentaho是一个开放源码的商务智能平台，其中Data Integration是其组件之一。这是一个强大且灵活的ETL工具，提供了可视化设计环境来构建数据集成流程。Kettle支持多种数据源和多种数据转换任务，威尼斯php源码并且易于集成到现有的系统中。由于其易用性和强大的功能，Kettle在企业和开发社区中得到了广泛的应用。

       Apache Flink：虽然Flink主要是一个流处理框架，但在ETL场景中也有广泛的应用。它提供了强大的数据流处理能力，支持实时数据处理和分析。Flink提供了丰富的API和工具来支持数据的抽取、转换和加载，并且具有高性能和高可扩展性。随着大数据和实时处理需求的增长，Flink在ETL领域的应用也越来越广泛。

       这些开源ETL工具各具特色，根据具体的摇钱树系统源码下载需求和环境，可以选择合适的工具进行数据集成和处理。

对于E版安装psqlodbc工具，请问统信这服1务1器的操作系统有啥方法？

       应用场景

       硬件/整机信息：AMD平台

       OS版本信息：服务器e版

       软件信息：psqlodbc .版本

       功能介绍

       部分用户在使用etl工具连接数据库时，需要使用到odbc驱动，下面介绍下服务器e版系统中编译安装此工具的相关过程。

       ETL：是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。

       ODBC：是英文Open Database Connectivity的缩写，中文含义表示为开放数据库互连，是微软公司开放服务结构(WOSA，Windows Open Services Architecture)中有关数据库的一个组成部分，它建立了一组规范，cf发卡模板源码并提供了一组对数据库访问的标准API（应用程序编程接口）。

       psqlodbc：即表示ODBC driver for PostgreSQL，是一种支持访问开放式互联数据库且支持PostgreSQL数据库的访问脚本。

       安装使用

       步骤一：安装相关依赖

       root@uos-PC:~# yum install unixODBC-devel

       root@uos-PC:~# yum install libpq-devel

       步骤二：编译安装

       psqlodbc项目各版本源码下载地址：/s?...

       [2] 元数据分类参考2: baijiahao.baidu.com/s?...

       [3] 数据资产白皮书5.0:中国信通院

       [4] Markdown模板: product.mdnice.com/arti...

Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。

       在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程，包括刷写数据库的机制和原理。

       以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：

       1. 表的定义

       2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）

       3. 写入数据的机制原理

       （本篇基于1..0源码整理而成）

       1. 表的定义

       Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：

       定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。

       2. 如何找到实现类

       实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。

       寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。

       加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。

       找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。

       3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink

       JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。

       创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。

       4. 消费数据写入数据库

       在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。

       控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''

       控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'

       这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。

       JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。

       接下来，我们来看看关键的format.open()方法：

       接下来就是消费数据，执行提交了

       AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已

       5. 总结

       通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：

       1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）

       2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。

       3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交

       4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。

       更多Flink内容参考：