数据集成原理，在过去的20年，数据库的角色，特别是数据库技术的角色已经发生了巨大的变化，从一个企业拥有相对封闭的数据库，到不同的数据库和其他结构信息可以互相访问，甚至互相操作，更有可能变成一个，在外界看来是一个统一的数据库
2024-09-19 14:58:39
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(一)现状：数据源多样，数据集成的成本高； 数据服务接口规范不统一，系统集成的难度大； 数据服务接口缺乏集中管理，系统运维成本高； 数据的存取展现和存取没有进行剥离，任何哪个层面的调整都会伤筋动骨； 系统的弹性差，业务层次较为固定，系统进行纵向扩展几乎不可能。
(二)对策：对多数据源进行集中管理； 统一数据服务接口规范； 对数据服务接口进行集中管理； 将数据的存取、计算模型和展现方式进行剥离，降低服务的耦合度； 数据服务层，支持可伸缩的多层应用框架；
2023-04-03 16:41:36
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CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术
2022-12-19 14:25:22
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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
2022-07-31 20:43:55
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数据集成：将不同表的数据通过主键进行连接起来，方便对数据进行整体的分析。
两张表：ReaderInformation.csv，ReaderRentRecode.csv
ReaderInformation.csv：
ReaderRentRecode.csv：
pandas读取csv文件，并进行csv文件合并处理：
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv as csv
import numpy as np
# -------------
# csv读取表格数据
# -------------
'''
csv_file_object = csv.reader(c
2022-06-13 17:09:18
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