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Etl工程师和大数据

这几个职位都是跟数据有关的工作。 BI 是商业智能,职位包括etl,数据仓库,数据展示工作。 数据仓库,是按设定好的一种数据库模型 ETL,负责清洗原始数据的一个过程,清洗完之后将数据加载至数据仓库。 大数据开发,数据量较大,上千万乃至亿级...

1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系:都是搞数据的 区别:数据分析偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法,重模型,需要很深的代码功底,要码代码,很多。 2.用什么语言 数据分析:excel是必须,R是基本,python...

大数据主要学习三个平台Hadoop、Storm和Spark,并且学习大数据需要有编程基矗如果是零基础小白,那么必须要从Java基础开始学起。可以把Java语言作为第一个入门语言,因为学习Java的人很容易就能够转移到其他领域,包括大数据。 目前,Java也广泛...

也是科研人员的锥心之痛,实事求是

ETL是指获取原始大数据流,然后对其进行解析,并产生可用输出数据集的过程。从数据源中提取(E)数据,然后经过各种聚合、函数、组合等转换(T),使其变为可用数据。最终,数据会被加载(L)到对它进行具体分析的环境中。这就是ETL流程。

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相同的数据库还是不同数据库,如果没有的话看有没有text 类型

1.delete from 明显效率上是不行的,资源消耗非常大,会影响白天跑的增量 2.每个ods表有个记录入数据库时间的字段bi_record_time, 如果建索引,再删除,在删索引-->建索引需要花费大量大时间 3.动态执行SQL,例如ods_table 另张同结构的表ods_table_t...

大数据量提交可能会造成系统瘫痪,所以不建议这样做。 如果有需要,可以在导出insert语句的时候分批次commit(提交)。 方法如下: 1、登录plsql,进入导出表 2、选择要导出的表,然后下图位置根据需要写上每次多少行提交

可以的。etl工具还是用的很多的,毕竟数据转换是一个常见的需求,越是大数据时代,对这一块的需求越多

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