1.bi工程师是工l工做什么的?
2.开源etl工具有哪些
3.Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析
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5.对于E版安装psqlodbc工具,请问统信这服1务1器的具源具操作系统有啥方法?
bi工程师是做什么的?
BI工程师的角色主要是负责商业智能的开发和数据分析工作。他们需要具备深厚的码开数据库背景,特别是工l工对SQL查询优化有深入理解,能熟练操作Oracle、具源具SQL Server、码开大屏 前端源码MySQL等主流数据库,工l工进行源码应用设计、具源具性能调优和存储过程开发。码开在工具方面,工l工他们精通ETL工具(如SSIS),具源具能够利用OLAP工具(如SSAS)进行数据处理,码开掌握前端展示技术,工l工包括理解ETL逻辑、具源具设计OLAP模型以及运用数据挖掘算法。码开
在知识技能方面,BI工程师的基础包括数学和统计学,以及计算机科学的基础。他们需要擅长数据的qtip2源码整理和分析,对数据有敏锐的洞察力,逻辑思维活跃,能够从大量数据中发现问题和趋势。此外,他们还需要广泛了解各行业知识,以便准确把握数据分析的需求。在团队合作中,他们引领实施数据分析方案,并对最终结果进行评估和反馈,确保其有效性和准确性。
开源etl工具有哪些
开源ETL工具有: Talend、Apache NiFi、Pentaho Data Integration、Apache Flink等。 以下是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、数据清洗和数据转换等多种功能。它提供了可视化界面,java 读取源码注释方便用户进行数据的抽取、转换和加载操作。同时,Talend也支持多种数据源和目标,包括数据库、文件、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ios模拟飞行源码一个强大且灵活的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,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,根据具体的需求和环境,可以选择合适的工具进行数据集成和处理。Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析
大数据开发中,tcl酒店电视源码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:
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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,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:https://www.postgresql.org/ftp/odbc/versions/src/
本文中以.版本作为示例,此版本源码包如下:
psqlodbc-...tar.gz
.9 KB
下载相关源码包拷贝至服务器系统中,解压安装包并进入对应目录执行:
root@uos-PC:~# ./configure --with-odbcinst=/usr/local/etc --enable-pgsql
root@uos-PC:~# make
root@uos-PC:~# make install
步骤三:配置环境变量
在需要运行ODBC的用户下执行以下命令配置环境变量:
(注意:此处是追加新增ODBC相关信息至环境变量参数项,而不是覆盖写入,执行指令时请勿遗漏相关的符号。)
使环境变量生效:
root@uos-PC:~# source ~/.bash_profile
步骤四:验证配置
执行以下命令查看 ODBC 的配置:
root@uos-PC:~# odbcinst -j
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