kettle数据清洗步骤(爬虫加kettle数据清洗大作业)

大家好，kettle数据清洗步骤相信很多的网友都不是很明白，包括爬虫加kettle数据清洗大作业也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于kettle数据清洗步骤和爬虫加kettle数据清洗大作业的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

现在etl的前景，薪资怎么样

目前大数据是一个很火的发展趋势，马云说的5个新，新零售、新制造业、新金融、新技术、新能源，对传统行业是很大的冲击，马云的5个新都是基于大数据为基础的，就我自己所知，我一朋友在北京做ETL分析师工作5年，年薪45万，也打算回家乡开ETL培训机构，这个方向是很被看好你，如果你朋友那能保证就业，签好就业协议，你再好好学学，有前景的

Kettle如何实现Oracle的数据同步

Kettle可以通过使用Oracle的JDBC驱动程序连接到Oracle数据库，并使用Kettle的ETL功能来实现数据同步。

可以使用Kettle的输入步骤从源Oracle数据库中读取数据，然后使用转换步骤对数据进行转换和清洗，最后使用输出步骤将数据写入目标Oracle数据库。

Kettle还提供了增量抽取和变化数据捕获等功能，可以帮助实现高效的数据同步过程。

数据清洗工具

答数据清洗工具是一种常用的数据处理软件，用于处理大规模数据集，从而为数据分析人员提供可用的无误的数据。通过使用数据清洗工具，可以检测输入数据中的异常值、缺失值、重复值以及包含异常和错误数据的字段，并对检测到的不规范数据进行清理，从而有效提高数据的质量。

常见的数据清洗工具包括Excel自带的数据清洗工具和外部独立的数据清洗软件，如BigML数据清洗工具、RapidMiner数据清洗工具等，这些数据清洗工具都能够有效地扫描数据集，并自动识别异常和错误数据，从而大大降低数据清洗成本。

大数据开发主要做哪些工作

大家好，我是Lake，专注大数据技术、程序员经验、互联网科技见解分享。

作为一个软件工程师，我个人目前从事的就是大数据方向。目前大数据可以分成很多具体的方向：大数据平台开发、大数据分析师(BI)、大数据运维、大数据处理(ETL)、大数据组件开发(偏大数据组件底层)。不同的工作方向，其工作内容还是有一定差异的，下面我来说下不同工作岗位具体的工作内容：

大数据平台开发更偏向对整体数据平台功能性开发，比如离线计算平台、实时计算平台、算法推荐平台等等。平时用的较多的语言是Java，其更偏向于Java开发。如果用户是上层用户，大数据相关组件作为最低层，大数据平台就桥接着用户和大数据组件，方便用户使用大数据组件的功能。

大数据分析师(BI同学)更多的是对我们已有的线上数据进行价值分析，从相关的线上用户所产生的数据中，发现出一些潜在的商业价值，能够更好的去辅助决策层的战略决定。BI需要对数据敏感、细心，善于从数据中发现业务价值，平常很多工作就是数据可视化、简单化、深入化、PPT化。

大数据运维同学主要是保障公司相关机器集群的稳定，使得它们不能出现故障。当申请到新的机器时，会在新机器上面部署各种大数据组件组成的集群。同样，当有业务同学需要用到机器时，可以给大数据运维同学提需求。当大数据组件集群突然因为什么变得集群不稳定时，运维同学需要去定位问题和解决问题，运维同学平时用的较多的LinuxShell脚本和命令行等，其职位更偏向于为其他同学提供机器稳定保障。

ETL同学(数仓同学)则是对我们的线上数据进行数据加工，形成DWD层(公共明细层)、DWS层(公共汇总层)，形成统一的指标口径。ETL同学会根据不同的业务需求，一般使用SQL进行数据指标的加工，指导业务同学更好的运营相关业务。同时ETL同学更关注业务指标的口径，在指标开发的过程中，使用数仓模型对业务数据进行建模，便于开发的指标数据更加统一，减少口径偏差。

大数据组件开发，更多的是结合公司业务，对大数据基础组件进行定制化开发、性能优化、BUG修复等等。同时，也需要对业务方接入进行问题答疑，指导他们使用大数据组件满足业务需求。同时，你也需要运维你的大数据组件，当出现故障BUG时，需要你能及时修复，保证大数据组件的稳定。大数据组件开发需要对你自己运维的组件原理掌握的很全很深，只有这样，你才能够更好的指导别人。

大数据开发有很多方向，你可以结合你自己的兴趣，选择一个从事方向。大数据目前很多互联网公司都在做，所以大数据整体的就业情况还是很不错的。当你选择具体的大数据方向后，希望你能够深入持续的学习你所从事的方向，技术在于深，而不在于浅尝辄止。

kettle如何同步不同数据

要同步不同数据，可以使用kettle的多个步骤和转换来实现。

首先，使用输入步骤将不同数据源的数据加载到kettle中。

然后，使用转换步骤对数据进行转换和清洗。

接下来，使用输出步骤将转换后的数据写入目标数据源。可以使用多个输入和输出步骤来处理多个数据源和目标。通过定义合适的连接和映射，可以确保数据在不同步骤之间正确地同步和传递。最后，运行整个转换来同步不同数据。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。