基于 Hive 的复杂数据类型同步至 Elasticsearch 方案

一种利用 Flink SQL 实现 MongoDB 数据同步至 Hive 的方案。该方案利用 Flink 强大的流处理能力和 SQL 的易用性，能够高效、可靠地进行数据迁移。 方案优势: 高效性: Flink 的分布式架构和流处理引擎能够处理高吞吐量的数据。 易用性: Flink SQL 提供了简洁易懂的语法，降低了数据同步的开发门槛。 可靠性: Flink 提供了 Exactly-Once 语义保证，确保数据不丢失不重复。 可扩展性: Flink 和 Hive 都具有良好的可扩展性，可以应对不断增长的数据量。 方案流程: 数据源配置: 配置 MongoDB 数据源信息，包括连接地址、数据库、集合等。 数据目标配置: 配置 Hive 数据目标信息，包括 Hive metastore 地址、数据库、表等。 数据转换: 使用 Flink SQL 对 MongoDB 数据进行必要的转换，例如字段映射、类型转换等。 数据写入: 将转换后的数据写入 Hive 表中。 方案实现: 方案实现可以使用 Flink 提供的 Java API 或 SQL API。其中，SQL API 更加简洁易用，推荐使用。 示例代码: -- 创建 MongoDB 数据源 CREATE TABLE source ( id STRING, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'mongodb', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '27017', 'database' = 'test', 'collection' = 'users' ); -- 创建 Hive 数据目标 CREATE TABLE sink ( id STRING, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'hive', 'hive.metastore.uris' = 'thrift://localhost:9083', 'database' = 'test', 'table' = 'users' ); -- 数据同步 INSERT INTO sink SELECT * FROM source; 基于 Flink SQL 的 Mongo 到 Hive 数据同步方案具有高效、易用、可靠等优势，能够满足企业级数据同步的需求。

复杂数据预处理 - Kettle 实验概述 本次实验主要针对复杂数据预处理进行实战演练，通过使用Kettle这一强大工具处理多种格式的数据文件。实验目标是利用所学的数据预处理技能来处理一系列关于学生基本信息及邮政编码信息的数据。 实验目的 综合运用数据预处理技巧，特别是利用Kettle处理复杂数据。 掌握如何使用Kettle对结构化和非结构化数据进行有效处理。 实现对数据的清洗、转换、合并等操作。 分析和处理数据中的缺失值、异常值等问题。 实验环境 开发工具: Kettle 8.2 操作系统: Ubuntu 16.04或Windows 7/10 需求描述 数据源: 学生基本信息及邮政编码信息 学生基本信息表: 包含专业、学院、学号、姓名、性别等20多个字段，但缺少省份信息。 邮政编码信息表: 包含省份、地市、区县及邮政编码等字段，可能存在信息不全或包含特殊字符的情况。 数据文件: 2019年普通全日制本科新生名单-计本专业（20190810整理）.xlsx 2019年普通全日制本科新生名单--教育技术学（20190907整理）.xlsx 2019年普通全日制本科新生名单--软件工程（20190907整理）.xls youbian.xlsx 实验要求 统计各专业人数比例: 使用Kettle开发程序，根据三个专业表格中的数据统计出每个专业的学生人数比例。 统计各省学生人数: 使用Kettle开发程序，基于学生基本信息表和邮政编码信息表，统计出各省的学生人数。 实验步骤详解 一、统计各专业人数比例 各专业人数: Excel输入控件: 读取三个专业的数据文件。 排序记录控件: 按照学院进行排序。 分组控件: 按照“本校专业名称”和“学院”分组，并统计每个专业的学生人数。 Multiway Merge Join控件: 将三个专业的数据进行合并。 计算器控件: 添加一个“总人数”字段，计算三个专业的学生总数。 各专业人数比例: 计算器控件: 添加一个“比例”字段，计算每个专业的学生人数占总人数的比例。 二、各省学生人数 Excel输入: 使用Kettle读取学生基本信息表和邮政编码信息表，并进行统计。

SQL子查询作为一种强大的工具，通过将一个查询嵌套在另一个查询中，用于检索复杂且特定的数据。将复杂任务分解为更小、更易管理的步骤，有助于提高SQL代码的可读性和可维护性。例如，假设您的数据库包含'orders'和'order_items'表，您可以使用子查询查找特定产品在所有订单中的总销量。

| 数据类型 | 描述 | 举例 || ----------- | ----------- | ----------- || null | 空值或未定义的对象 | {"x": null} || 布尔值 | 真(true)或假(false) | {"x": true} || 整数(32位) | shell不支持，会自动转为64位浮点数 | 无 || 整数(64位) | shell不支持，会自动转为64位浮点数 | 无 || 浮点数(64位) | shell中所有数字默认是浮点数类型 | {"x": 3.14, "y": 3} || 字符串 | UTF-8编码的字符串 | {"foo": "bar"} || 符号 | shell不支持，会自动转为字符串 | 无 || 对象ID | 文档的12字节唯一标识符 | {"id": ObjectId()} || 日期 | 从标准纪元开始的毫秒数 | {"date": new Date()} |

整型： NUMBER、INTEGER、SMALLINT、TINYINT实型： NUMBER、FLOAT、DOUBLE日期和时间： DATE、TIME、TIMESTAMP字符类型： CHAR、VARCHAR2、CLOB二进制类型： BLOB、BFILE

MySQL的整数数据类型分为几种，包括tinyint、smallint、mediumint、int和bigint。这些类型分别用于存储不同范围的整数值，如tinyint可存储-128到127（有符号）或0到255（无符号）。每种类型有其特定的存储空间和取值范围。MySQL中的整数类型是数据库设计中的重要组成部分，用于确保数据存储的精确性和效率。

Oracle可直接将数据同步至Sybase数据库，实现快速高效的数据迁移。

SPSS 中的变量类型决定了数据存储和分析的方式。 数值型变量: 用于表示数字数据，可细分为多种格式：* 标准型* 逗号型* 句点型* 科学计数型* 美元型* 自定义货币型 字符型变量: 用于存储文本信息。 日期型变量: 用于存储日期和时间数据。 SPSS 默认将变量设置为标准数值型。

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