Mongo数据抽取

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。

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。

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。

Mongo数据处理工具是一款用于数据导出和导入的实用工具，支持多种数据格式和类型，操作简便，能够满足多样化的数据迁移需求。通过这个工具，用户可以高效地管理和转移Mongo数据库中的数据。

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。

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。

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

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这是一个 Node-Mongo 服务的独立封装版本，可以通过 GET/POST 请求直接操作数据库。 文件说明： consts.js: 全局参数配置 log.js: 本地日志记录功能，用于记录数据库异常或逻辑错误 servicemongo.js: 主服务程序，可通过 node servicemongo.js 启动服务 routemongo.js: 请求路由 mongo.js: 封装了 Node 对 MongoDB 的基本操作 使用方法： 直接运行 node servicemongo.js 启动服务，也可以在其他项目中调用 servicemongo 的 start 方法。 依赖安装： 如果出现 Node 包错误，请查看错误日志，并使用 npm i 安装所需的包。

java驱动程序mongodb2.8的下载