Pentaho数据集成 Pentaho数据集成（ETL）又名Kettle 项目结构 程序集：项目分发归档文件在此模块下生成 核心：核心实现 dbdialog：“数据库”对话框 ui：用户界面 引擎： PDI引擎 engine-ext： PDI引擎扩展 PDI核心插件 集成：集成测试 如何建造 Pentaho Data Integration使用maven框架。 构建项目的先决条件： Maven，版本3+ Java JDK 1.8 /.m2目录中的这个 建立它 这是一个maven项目，要使用以下命令进行构建 $ mvn clean install （可选）您可以指定-Drelease以触发混淆和/或丑化（根据需要） （可选）您可以指定-Dmaven.test.skip = true跳过测试（即使您不应该知道） 构建结果将是位于target的Pentaho软件包。 运行测试 单元

3．2．2噪声卷积干扰技术 3．2．2．1噪声卷积干扰的基本原理 第3．1．1节中通过仿真分析了噪声调幅信号的干扰效果，通过理论分析，当 干扰信号的功率足够大，就能够将真实目标淹没在其中，使雷达不能够正常的对 目标进行检测和跟踪。但是，大功率的干扰机在工程实现上比较困难，在复杂的 战场环境下，造成了干扰能量的利用率低。而且，由于干扰机能量过大，在战场 环境下很容易被敌方雷达预先发现而被摧毁掉，很难适应目前电子战环境下灵活， 多变的战术特点。 噪声卷积干扰是针对传统非相参噪声干扰功率利用率不高的问题而提出来的 新型的干扰思路。它是将干扰机接收到的雷达信号与视频噪声相卷积后经过功率 放大发射出去。这种干扰技术不需要经过测频和频率引导技术等就能够自动的跟 踪上雷达频率，在通过匹配滤波器的过程中，能完全获得信号的压缩处理增益。 从干扰的效果上看，噪声卷积干扰兼有压制干扰和欺骗干扰的效果，所以是干扰 脉冲压缩雷达的一种很好的方法b0]陋¨。 ‘ 图3—5是基于噪声的卷积调制干扰实现框图。干扰机接收到的雷达信号一路 经放大滤波后送到射频存储器(DRFM)存储，经过处理后送到卷积调制器；另一 路信号经过接收和数据处理，产生控制信息来控制噪声单元产生噪声然后也送到 卷积器。两路信号送到卷积器参与卷积后经功放和波束形成后经发射天线向雷达 辐射出去。当雷达接收机收到了干扰信号后，干扰信号通过脉冲压缩雷达的压缩 32

ETL项目 项目的ETL流程最初是使用Kaggle的两个数据集进行的。 一个数据集包含有关印度食品配方的信息，另一个数据集包含有关常见食品和产品的营养价值的信息。 数据集的两个链接都可以在这里找到： ETL的EXTRACT部分首先使用简单的pd.read语句将这些数据集中的CSV加载到我们的Jupyter Notebook中。 读完CSV文件后，ETL的TRANSFORMATION（清洗）部分要求我们从包含成分类型的两个数据框中拆分或拆分列。 我们使用了split函数将每种成分分解为单独的列。 我们还需要从每种成分之间的原始数据框中删除逗号。 最终结果在两个干净的数据框中显示了不同成分的多列。 一旦两个数据帧都干净并包含将其加载到我们的成分数据库中所需的所有数据，就初始化了ETL的LOAD部分。 在使用pgAdmin之前，我们必须在Jupyter Notebook和PostGres

Kettle源码（Web版），适用于各种ETL任务

适合初级ETL工程师面试用

1、Linux环境安装jdk 2、上传kettle安装包 3、配置jdk环境变量 4、kettle之kjb、ktr，可执行shell脚本

1、新旧redis集群迁移 2、支持redis集群的存量和增量数据迁移 3、支持redis集群数据的离线迁移

ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。（1）数据抽取：从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；（2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数据进行清洗和加工。（3）数据加载：将转换后的数据装载到目的数据源。

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实时数仓实践