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java怎么調用另一個類的方法 數(shù)據(jù)處理(ETL)和java開發(fā)職位選哪個?

數(shù)據(jù)處理(ETL)和java開發(fā)職位選哪個?因此,如果您喜歡數(shù)據(jù)處理,請選擇數(shù)據(jù)處理。如果你想用Java編程,沒關系。關鍵是找出哪一個適合你,選擇最適合你的。ETL工具,Kettle和DataStag

數(shù)據(jù)處理(ETL)和java開發(fā)職位選哪個?

因此,如果您喜歡數(shù)據(jù)處理,請選擇數(shù)據(jù)處理。如果你想用Java編程,沒關系。關鍵是找出哪一個適合你,選擇最適合你的。

ETL工具,Kettle和DataStage各自有什么優(yōu)缺點,目前哪個更流行一些?

沒有流程管理。當表被鎖定時,不容易找出原因,無法終止進程,無法控制最大進程數(shù)。

2. 數(shù)據(jù)抽取不能自動分包,也沒有像ABAP這樣高效的查詢語句,比如select from。。所有入口都在。。大數(shù)據(jù)處理速度很慢,大量數(shù)據(jù)的日常處理無法完成。

3. 無法自動處理指定字段的增量。

4. 無法調試,調試將不提取數(shù)據(jù)。

5. 在計劃處理鏈中指定命令非常麻煩。沒有接口操作。處理鏈中有錯誤。無法繼續(xù)運行或跳過處理。

6. 無法記錄每個處理詳細信息并記錄處理時間。

7. 無法共享字段。字段不關聯(lián)本位幣單位,沒有基礎資料字段的概念。

8. 沒有包處理的概念,沒有日志處理。

9. 沒有版本控制,聯(lián)機不是傳輸。

10. 另外,沒有外部發(fā)布WS、OData接口函數(shù)

更不用說報表函數(shù),權限控制功能不強,底層數(shù)據(jù)庫也不是多維信息立方體結構,字段也不區(qū)分指標和特征。。。。。

有沒有擴展性較好的ETL產品?

讓我介紹一下我知道的常見ETL工具:dataX、Datastage、Informatica、kettle和datapipeline。

阿里巴巴開源軟件:dataX

dataX是一款針對異構數(shù)據(jù)源的離線同步工具。致力于實現(xiàn)關系數(shù)據(jù)庫(mysql、Oracle等)、HDFS、hive、ODPs、HBase、FTP等異構數(shù)據(jù)源之間穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)同步

Kettle開源軟件:Kettle(中文名)

Kettle是國外開源ETL工具,純Java編寫,可以在windows上運行,Linux和UNIX,具有良好的可擴展性和高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)抽取。主從結構,無高可用性。它不支持數(shù)據(jù)的實時同步,也不支持斷點續(xù)航。

IBM商務軟件:Datastage

最專業(yè)的商務ETL工具,價格比較貴,但處理速度也能在大數(shù)據(jù)量下保持較快的處理速度和穩(wěn)定性。實時監(jiān)控也很不錯,可以看到數(shù)據(jù)提取的情況,運行到哪一步,很直觀。強大的售后技術支持。

商務軟件:Informatica

專業(yè)ETL工具,價格比Datastage便宜一點,需要安裝服務器和客戶端,處理速度與Datastage相同。分布式部署,支持實時性,但效率不高。技術支持主要在美國,所以在中國使用較少。

國產:datapipeline

國產充電工具,與dataX相比,datapipeline具有可視化的過程監(jiān)控,提供多樣化的圖標、輔助操作和維護,以及故障問題的實時報警。DataX需要依賴工具日志來定位故障問題。支持實時,dataX是定時的。支持斷點延續(xù),但dataX不支持。體系結構也是分布式的,支持水平擴展。

更好的擴展性之一是水壺。兩位工程師的發(fā)展方向不同,主要集中在不同的方向:ETL工程師。主要的技術發(fā)展方向是數(shù)據(jù)庫或海量數(shù)據(jù)處理。今后,他們可以發(fā)展到數(shù)據(jù)庫開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)庫架構師、數(shù)據(jù)分析師等

Java工程師,主要側重于軟件開發(fā)方向,即編程,也可以逐步發(fā)展成為高級程序員、系統(tǒng)架構師等

但發(fā)展不是絕對的。這主要取決于個人的機會和發(fā)展環(huán)境。我們不能說哪個好,哪個不好。