性能调优在整个工程中是非常重要的，也是非常有必要的。但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分两个方面：一方面是硬件调优，一方面是软件...本章主要是介绍Kettle的性能优化及效率提升。

kettle优化索引的正确使用数据抽取SQL优化 kettle优化 尽量使用数据库连接池；尽量提高批处理的commit size；尽量使用缓存，缓存尽量大一些（主要是文本文件和数据流）；Kettle 是Java 做的，尽量用大一点的...

目录 1、ETL简介： 2、KETTLE简介： 3、KETTLE常用功能： （1）全量数据迁移： （2）增量数据迁移： ...ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、...

 1).ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也即数据抽取、转换、装载的过程，但我们日常往往简称其为数据抽取。 ETL包含了三方面： Extract（抽取）：将数据从各种原始的业

Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。 Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的...

工具能优化工作效率，但不是没有就不能干活的，关键是设计，即使不用这些，靠程序和数据库自己的PROCEDURE 也能搞定这些事情。 2. 如果是作为BI的一部分，总不能让客户自己写代码吧。 土鳖比较： Informatica --

 1).ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也即数据抽取、转换、装载的过程，但我们日常往往简称其为数据抽取。 ETL包含了三方面： Extract（抽取）：将数据从各种原始的业

此过程可能涉及到表结构不一致、大数据量（千万级，甚至上亿）等情况，包括异构数据的抽取、清洗等等工作。部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决，而大部分稍简单的数据的迁移需要一个...

ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉...ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一

简介  Pentaho是一个以工作流为核心的、强调面向解决方案的开源商业智能...Kettle是Pentaho整个产品体系中的数据集成模块，使用突破性的元数据驱动方法提供强大的“提取，转换和加载（ETL）”功能。主要使用在

Kettle 1、ETL概述 ETL数据抽取Extract、转换Transform清洗、加载Load到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。ETL是BI项目重要的一个环节 数据...

DataStage 是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据仓库目标数据库的集成工具。他的优点如下： 具有多种数据源的连接能力，包括目前市场上的大部分主流数

前言ETL中增量更新是一个比较依赖与工具和设计方法的过程，Kettle中主要提供Insert / Update 步骤，Delete 步骤和Database Lookup 步骤来支持增量更新，增量更新的设计方法也是根据应用场景来选取的，虽然本文讨论的...

集团使用的是SAP，所有子公司正是因这个系统而产生大量数据且这些数据保存在一起。此外，各子公司也有一些自己的系统，所以各自也会产生一些数据。 出于数据安全等因素的考虑，各个子公司的数据统一集中在集团总部的...

ETL中增量更新是一个比较依赖与工具和设计方法的过程，Kettle中主要提供Insert / Update 步骤，Delete 步骤和Database Lookup步骤来支持增量更新，增量更新的设计方法也是根据应用场景来选取的，虽然本文讨论的是...

开源ETL工具kettle系列之常见问题摘要：本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题，这些问题大部分都不在官方FAQ上，你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案1. Join我得到A 数据流（不管是基于文件...

开源ETL工具kettle系列之常见问题

2. 数据抽取 （1）逻辑抽取 （2）物理抽取 （3）变化数据捕获 3. 数据转换 4. 数据装载 5. 开发ETL系统的方法 二、ETL工具 1. ETL工具的产生 2. ETL工具的功能 （1）连接 （2）平台独立 （3）数据规模 ...

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要：本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题，这些问题大部分都不在官方FAQ上，你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join 我得到A 数据流（不管是...

https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/69389424使用Kettle的初期，一般只是关注Tranaction如何实现功能，对连接参数可以说基本不关注，其实这里面隐含一些性能问题，如果不熟悉这些性能参数，要想提高...

Kettle初识 Kettle初识 [推荐]参考URL: https://www.jianshu.com/p/2a7ace927825 Kettle是一款采用纯JAVA实现的开源ETL工具，属于开源商务智能软件Pentaho的一个重要组成部分。Kettle提供一系列的组件用于完成...

ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库...

第 2.1IBMDataStage解决方案 ...它支持各种数据源和文件格式，可以满足大规模数据ETL需求。功能强大，可适用于多种类型的业务场景。而且比较灵活，拓展性强。 DataStage的应用程序设计采用图形界面[8]

ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库...

LMT70 是一款带有输出使能引脚的超小型、高精度、 低功耗互补金属氧化物半导体 (CMOS) 模拟温度传感 器。 LMT70 几乎适用于所有高精度、低功耗的经济高 效型温度感测应用，例如物联网 (IoT) 传感器节点、医 疗温度计、高精度仪器仪表和电池供电设备。 LMT70 也是 RTD 和高精度 NTC/PTC 热敏电阻的理想替代产 品。 多个 LMT70 可利用输出使能引脚来共用一个模数转换 器 (ADC) 通道，从而简化 ADC 校准过程并降低精密 温度感测系统的总成本。 LMT70 还具有一个线性低阻 抗输出，支持与现成的微控制器 (MCU)/ADC 无缝连 接。 LMT70 的热耗

辛苦整理的，非常不错，可以用来学习pandas的基本操作。 正文目录： pandas教程：[1]DataFrame入门 pandas教程：[2]DataFrame选择数据 pandas教程：[3]DataFrame切片操作 pandas教程：[4]Dataframe筛选数据 pandas教程：[5]读取csv数据 pandas教程：[6]计数统计 pandas教程：[7]筛选计数统计 pandas教程：[8]数据分组 pandas教程：[9]MultiIndex用法 pandas教程：[10]groupby选择列和迭代 pandas教程：[11]aggregate分组计算 pandas教程：[12]transformation标准化数据 pandas教程：[13]agg分组多种计算 pandas教程：[14]按月分组 pandas教程：[15]移动复制删除列 pandas教程：[16]字符串操作 pandas教程：[17]字符串提取数据 pandas教程：[18]匹配字符串 pandas教程：[19]读写sql数据库 pandas教程：[20]广播 pandas教程：[21]带有缺失值的计算 pandas教程：[22]填充缺失值 pandas教程：[24]删除缺失数据 pandas教程：[25]插值法填补缺失值 pandas教程：[26]值替换 pandas教程：[27]散点图和抖动图 pandas教程：[28]散点图添加趋势线 pandas教程：[29]柱形图 pandas教程：[30]直方图 pandas教程：[31]箱形图

汇编语言是一门低级程序设计语言，在数以千计的计算机语言中，有着不可替代的重要地位，广泛地用于开发操作系统内核、设备驱动程序等。随着近年来物联网、嵌入式系统的发展，汇编语言在行业中的地位也再次攀升，在2017年1月的TIOBE排行榜上，再次进入前十。对大多数学习计算机的人士而言，是理解计算机系统核心知识的一个桥梁，在人才培养中也起着特殊的作用。课程面向计算机初学者，介绍汇编语言程序设计基础的部分。 绍寄存器、内存、程序结构、模块化程序设计、中断等内容，课程重视对学习方法的指导和引导，提倡和支持用实践的方式开展学习，目标是培养学习者的自学能力和实践能力，以此支持对最新的汇编语言开发技术的学习。

Python3.2.3官方文档（中文版） 由笔者自己翻译，有不当之处希望在博客上相互交流

解压后安装navicat，打开navicat执行PatchNavicat即破解成功。可以正常使用啦。

本文介绍了与谐波失真相关的参数测量，包括THD、THD+N、SINAD、SNR、ENOB、NL、SFDR。在很多领域都会用到总谐波失真（Total Harmonic Distortion）测试，例如音频、电声、供电和振动等，其中音频行业对失真测量的准确度要求最高。总谐波失真THD等参数的计算式不算复杂，采用数字信号分析的方法貌似很容易，但要测准却不像表面上看起来的那么容易，涉及到多个参数的选择以及为什么要这样选择的问题，一个参数不对，全盘皆错。这包括测试信号频率的选择、采样频率的选择、采样位数的选择、采样长度的选择、FFT点数的选择、窗函数的选择、测量带宽的选择等。本文就THD失真测量中可能遇到的各种问题进行说明。