数据抽取技术

数据加载管理工具-数据抽取技术及其应用

数据加载管理工具支持多种数据抽取与加载方法，包括外购的软件工具以及为特定需求编写的程序、存储过程和脚件。

算法与数据结构 0 2024-08-08

特定记录抽取函数接口技术说明

特定记录抽取函数接口技术说明 此函数接口用于从指定区域内抽取特定记录。 接口功能 根据用户输入的区域和条件，精准定位并抽取目标记录。 支持多种数据源，包括结构化和非结构化数据。 提供灵活的筛选条件，支持自定义规则。 接口参数 区域: 指定目标记录所在的区域范围。 条件: 设定抽取记录需满足的条件，例如关键词、数值范围等。 返回值 函数返回抽取到的目标记录集合。 应用场景 数据清洗与整合 信息提取与分析 知识图谱构建

算法与数据结构 6 2024-04-29

数据抽取的实现

数据抽取通常从远程系统中提取数据，涉及各种方法，包括使用SQLPlus、OCI/ProC程序、Oracle UTIL_FILE、Oracle Export Utility等。

算法与数据结构 5 2024-05-21

中文信息抽取技术研究和实现

针对中文信息抽取的挑战，研究人员借鉴英语信息抽取技术，取得了一定成果。然而，汉语特有特点表明直接照搬外文技术不足以充分解决中文信息抽取问题。

数据挖掘 4 2024-05-01

ETL数据抽取工具对比

在ETL过程中，数据抽取是至关重要的第一步。目前市面上已有不少成熟的工具可以辅助完成这一任务，以下列举一些并进行简要对比： | 工具名称 | 主要功能 | 适用场景 ||---|---|---|| Sqoop | 关系型数据库数据导入导出 | Hadoop/Hive生态 || Flume | 实时数据采集和传输 | 日志收集、事件流处理 || Kafka Connect | 连接各种数据源和目标系统 | 构建数据管道 | 选择合适的工具需要根据具体的数据源、目标系统和性能需求等因素综合考量。

算法与数据结构 4 2024-05-15

基于互联网的信息抽取技术(2003年)

互联网的普及使得计算机能够访问大量信息资源，然而这些资源中蕴含的知识并未被充分利用。因此，信息抽取技术成为一项重要的研究课题。在深入分析互联网数据信息特点的基础上，重点提出了一种适用于信息抽取的过程框架，并详细介绍了从互联网数据到知识模式演进的过程。利用这些技术，能够有效地从互联网中提取信息。

数据挖掘 3 2024-07-13

优化数据仓库抽取程序

数据仓库抽取程序可以有效地将数据从高性能的联机事务处理系统中提取出来，以便在需要整体分析数据时与联机事务处理性能不冲突。通过数据仓库抽取程序，数据可以从联机事务处理环境中移出，从而改变数据管理的方式。

Oracle 0 2024-08-03

ODI数据抽取实战：通知数据同步

ODI通知数据同步步骤： 扫描通知接口表: 获取通知时间。 提取源数据: 根据通知时间从源表中提取相关数据。 插入临时表: 将提取的源数据插入临时表。 清理目标数据: 删除目标表中与临时表数据时间相同的数据。 同步数据: 将临时表的数据插入目标表，完成数据同步。

Oracle 2 2024-05-21

数据抽取在数据挖掘中的实现

数据抽取是将数据从异构系统中提取到数据仓库或其他分析平台的过程。它涉及远程分布式提取模式，并使用各种方法，包括使用 SQLPlus、OCI、ProC、Oracle UTIL_FILE 和 Oracle Export Utility。

Hadoop 3 2024-05-12

通用全量抽取器

kettle实现的全量抽取 抽取表配置文本化 数据库连接按需调整 目标数据库表结构需提前创建

算法与数据结构 6 2024-04-29