与有限和循环自动机连接器配合使用的有界ModelChecking ETL

windows指定kettle的jdk版本（当前计算机已经安装多个jdk）

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Kettle是一款非常著名的ETL工具，何谓ETL？ETL就是Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程。对于企业级的开发或应用，会遇到种种的数据转换，迁移等工作，所以作为开发者掌握ETL工具是必须的，那么其中Kettle就是一个强大的帮手，Kettle的数据抽取高效而又稳定，我们就来掌握它。课程内容带领同学们由浅入深的学习Kettle，从课程简介，部署，Kettle入门到实战的课程都有系统化的教学。

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北京灵蜂ETL工具 高端系列 BeeDI V10.0 技术白皮书 2021版 涵盖 产品功能：数据转换、数据联邦、数据同步、大数据集成、Kafka消息流、Web交互、文件同步、工作流调度、Web集成、脚本调度、作业调度、远程调度、集群调度、日志监控、数据安全、数据比对、数据追溯、统计分析；安装实施、运营维护、产品优势、产品应用

关于 Eland是Python Elasticsearch客户端，用于使用熟悉的Pandas兼容API在Elasticsearch中浏览和分析数据。 该软件包在可能的情况下使用现有的Python API和数据结构来简化在numpy，pandas，scikit-learn和其Elasticsearch支持的等效项之间的切换。 通常，数据驻留在Elasticsearch中，而不是内存中，这使Eland可以访问Elasticsearch中存储的大型数据集。 Eland还提供了一些工具，可以从 ， 和等通用库经过训练的机器学习模型上传到Elasticsearch中。 入门 可以使用Pip从安装Eland： $ python -m pip install eland 也可以使用Conda从安装Eland： $ conda install -c conda-forge eland 支持的版本 支持Python 3.6+和Pandas 1.0.0+ 支持7.x +的Elasticsearch集群，建议使用7.6或更高版本，以使所有功能正常工作。 连接到Elasticsearch Ela

Kettle知识点图

玛拉示例项目 一个可运行的应用程序，演示了如何使用mara构建数据仓库。 将库和库与框架结合到一个项目中。 示例ETL将PyPi下载统计信息和GitHub回购活动度量标准集成到了更通用的Python项目活动统计信息中。 该存储库旨在用作新项目的模板。 示例：Python项目统计 该项目使用两个数据源： 在 （需要Google登录）上BigQuery数据集。 它包含每个单独的软件包下载以及项目和客户端属性。 BigQuery资料集位于 。 它几乎包含所有发生在Github存储库中的事件。 从两个数据源中，使用的查询以增量方式下载一组预先聚合和过滤的CSV： $ gunzip --decompress --stdout data/2018/04/10/pypi/downloads-v1.csv.gz | grep " \tflask\t\|day_id " | head -n 11 day_id project project_version python_version installer number_of_downloads 20180410 flask 0.1 ban

Pentaho Kettle解决方案：使用PDI构建开源ETL解决方案 Matt Casters,Roland Bouman,Jos van Dongen等著， 初建军，蔡雪梅译 仅用于学习使用，不得用于商业用途， 如有侵权，请告知