一种基于MySQL的可扩展ETL系统的研究与实现.pdf

通过kettle进行钉钉身份验证以及实现消息推送的功能

ETL工具，SAP DataService

Streamsets是一款大数据实时采集和ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。最大的特点有： - 可视化界面操作，不写代码完成数据的采集和流转 - 内置监控，可是实时查看数据流传输的基本信息和数据的质量 - 强大的整合力，对现有常用组件全力支持，包括50种数据源、44种数据操作、46种目的地。 对于Streamsets来说，最重要的概念就是数据源(Origins)、操作(Processors)、目的地(Destinations)。创建一个Pipelines管道配置也基本是这三个方面。 常见的Origins有Kafka、HTTP、UDP、JDBC、HDFS等；Processors可以实现对每个字段的过滤、更改、编码、聚合等操作；Destinations跟Origins差不多，可以写入Kafka、Flume、JDBC、HDFS、Redis等。

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程简介 从0开始构建BI商业大数据分析平台，以实际的电商分析业务，贯穿数据生成，数据仓库、ETL、数据分析以及可视化分析和商业BI报表，让你三天零基础快速搭建商业化BI分析平台 课程亮点 1，零基础讲解，从数据存储到商业可视化分析，一步步逐渐深入 2，理论+实践，让你既能学懂也能学会 3，图文并茂，化繁为简，让知识通俗易懂，不再抽象 4，以实际企业业务需求讲解，让学生学有所用，学完即可上手BI 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章：MySQL数据库入门 1.1 大数据应用及数据存储 1.2 MySQL的介绍 1.3 MySQL数据库部署 1.4 DataGrip可视化工具部署 1.5 DataGrip与MySQL连接配置 第二章：SQL分析之DDL 2.1 SQL的分类与规则 2.2 DDL之数据库管理 2.3 DDL之数据表创建与查询 2.4 DDL之数据表删除与描述 第三章：SQL分析之DML 3.1 DML之数据的插入 3.2 DML之数据的修改 3.3 DML之数据的删除 第四章：SQL分析之DQL 4.1 DQL基本查询规则 4.2 DQL之入门查询 4.3 DQL之条件查询where 4.4 DQL之聚合查询聚合函数 4.5 DQL之分组查询group by 4.6 DQL之排序查询order by 4.7 DQL之分页查询limit 4.8 DQL之结果保存 第五章：多表复杂分析查询 5.1 多表查询：表与表之间的关系 5.2 多表查询：Join关联 5.3 多表查询：子查询 第六章：数据仓库与ETL 6.1 数据仓库入门 6.2 ETL与Kettle的介绍 6.3 JDK及Kettle的部署 第七章：Kettle的ETL开发实战 7.1 Kettle中概念详解 7.2 Kettle实现文本输入与Excel输出 7.3 Kettle实现Excel输入与表输出 7.4 表输入组件开发 7.5 插入更新组件开发 7.6 Kettle作业开发 第八章：BI可视化与实战需求 8.1 数据可视化背景 8.2 FIneBI的功能与部署 8.3 电商业务介绍 8.4 技术架构及数据准备 第九章：ETL与数据分析实战 9.1 基于MySQL实现数据内容拆解 9.2 基于Kettle实现数据的ETL 9.3 指标分析：每日订单总额及订单个数 9.4 指标分析：独立用户数以及热门商品Top10 9.5 指标分析：每天每个小时上架商品及订单个数 9.6 指标分析：每日不同支付方式的订单总金额及订单个数 9.7 指标分析：每日每个省份的订单总金额及订单个数 9.8 指标分析：每日不同商品分类的订单个数统计 第十章：BI可视化分析实战 10.1 FIneBI的基本使用 10.2 仪表盘显示每日订单信息 10.3 柱状图及曲线图的构建 10.4 饼图及雷达图的构建 10.5 混合图及词云图构建

此本书，是著名infomatica前任中国区技术总监杜绍森出版，内容通俗易懂，新人很容易就上手，满足一般开发者需求；

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ETL工具，下载的时候一定要保持和cdh组件的版本一致，亲测在生产上 cdh5.12.0的版本中使用没问题

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kettle8.3.0[可以在Windows、Linux、Unix上运行]的版本，提供了网盘下载地址。