UCIS-etl框架－系统功能图的技术应用探索

此活动图展示了UCIS-etl框架中的ETL流程步骤。

ETL（数据抽取、转换和加载）功能发挥着至关重要的作用，能够有效地提升数据质量，为后续数据挖掘和分析奠定坚实的基础。该功能可以实现数据清理、填充缺失值、平滑噪声、识别和删除异常值，从而解决数据一致性问题。ETL还可将来自不同数据库、数据立方体或文件中的数据进行整合，并通过转换实现数据的归一化。同时，它还能简化数据，缩减数据量而不影响分析结果，并对数值型数据进行离散化，降低数据量。这些功能共同助力于提高数据质量，为数据挖掘和分析提供可靠且有价值的数据基础。

在计算机科学实验中，JTable框架是一个重要的工具，用于展示和处理数据表格。它提供了灵活的界面和强大的数据操作功能，适用于各种数据分析和用户交互需求。通过JTable，用户可以轻松地管理和展示复杂的数据结构，实现高效的数据处理和交互体验。

数据挖掘技术及应用中，ETL流程是将转换/清洁后的数据加载到企业数据仓库的关键步骤。数据提取和转换/清洁完成后，选择合适的工具如Import、SQL Loader和SQL语言进行数据加载，同时编制和设计数据转换的函数库／子程序库以提升复用性。

ETL流程是数据转换的核心，涵盖数据抽取后的过滤、合并、解码和翻译等关键步骤，为数据仓库创造高效的数据。完成数据抽取后，必须制定业务规则，并根据业务重点、信息需求和可用数据源进行转换。

目录一：为何选择SparkSQL？ 3 1.1：SparkSQL的发展历程3 1.1.1：Hive和Shark 3 1.1.2：Shark与SparkSQL 4 1.2：SparkSQL的性能5 1.2.1：内存列存储（In-Memory Columnar Storage） 6 1.2.2：字节码生成技术（Bytecode Generation，即CG） 6 1.2.3：Scala代码优化7 二：SparkSQL运行架构8 2.1：Tree和Rule 9 2.1.1：Tree 10 2.1.2：Rule 10 2.2：SQLContext的运行过程12 2.3：HiveContext的运行过程14 2.4：Catalyst优化器16 三：SparkSQL组件解析17 3.1：LogicalPlan 18 3.2：SQL解析器 20 3.1.1：解析过程20 3.1.2：SQL解析器 22 3.1.3：SQL词法分析 25 3.1.4：查询 26 3.3：分析器 26 3.4：优化器 28 3.5：Spark计划 30 四：深入理解SparkSQL运行计划30 4.1：Hive/Console安装30 4.1.1：安装Hive/Console 30 4.1.2：Hive/Console原理31 4.2：常用操作32 4.2.1查看查询模式32 4.2.2查看查询的整个运行计划33 4.2.3查看未解决的逻辑计划33 4.2.4查看已分析的逻辑计划33 4.2.5查看优化后的逻辑计划33 4.2.6查看物理计划33 4.2.7查看RDD转换过程33 4.2.8更多操作34 4.3：不同数据源的运行计划34 4.3.1 JSON文件34 4.3.2 Parquet文件35 4.3.3 Hive数据36 4.4：不同查询的运行计划36 4.4.1聚合查询36 4.4.2连接操作37 4.4.3不同的操作37 4.5：查询优化38 4.5.1 CombineFilters 38 4.5.2 PushPredicateThroughProject 39 4.5.3 ConstantFolding 39 4.5.

这是一个物资管理软件的框架设计图，详细描述了其框架结构、基础表内容以及数据库建立，用于物资软件需求的编写。

随着技术的进步，ETL功能在数据挖掘中扮演着重要角色。它包括数据清洁、缺失值补充、噪声数据平滑、异常数据识别与删除，以及数据一致性问题的有效解决。此外，ETL还涉及数据集成，将多个数据库、数据立方体或文件整合，实现数据转换和归一化，同时在不影响分析结果的前提下，简化数据量并实现数据离散化。这些功能有效提升了数据质量。

随着数据技术的进步，现有数据呈现出分散、非整合、难以访问的特点，来自多种数据源和平台，数据质量参差不齐，存在冗余且难以解析。数据量巨大，涵盖了VSAM、IDMS、IMS、CICS、COBOL等传统应用、多媒体文档、ERP系统、协作软件数据库以及Web运营活动。