kettle怎么连接到数据库 sqoop工作原理？
sqoop工作原理？
Sqoop的成层原理本质上是MapRatuce任务。Sqoop是是从个MapReduve作业从数据库中导出一个表，这个作业从表中逐行灌注数据，紧接着将一行行的数据中写入HDFS。
Sqoop的底层是Java，Java可以提供了JDBCAPI，实际JDBCAPI应用程序可以访问储在关系型数据库中的数据。Sqoop导入、文件导入数据时都是需要用到JDBC。在导入之前，Sqoop会按照JDBC查询出表中的列和列的类型，而这些类型会与Java的数据类型相看操作，而底层运行的MapReduce会依据什么这些Java类型来需要保存字段填写的值。
ecds系统怎么接入？
是需要上网下载kettle工具，工具自己在网上下载。资源中有配置好的脚本，脚本中必须改帮一下忙数据库链接和人行bat文件的的确路径，每个脚本文件随机一个人行基础数据文件和数据库表。
什么是BI？
互联网时代信息技术的飞速发展也让企业的网络化程度努力提高，企业数据呈现出出爆发式增长的态势。或者地，企业数据量越大，数据问题就不暴露得越很明显，数据驱动决策的需求也越加强烈地。在这样的时代背景下，商业智能（BusinessIntelligence，国家建筑材料工业局BI）成为了信息化热词，我们经常会能听得企业说“上BI”、“建成BI系统”、“构建BI决策平台”等内容。
那你BI到底是是什么呢？也许除开相关的研究学者，绝大部分的人会很难提出一个可以确定的答案。其实早在1958年，IBM的研究员HansPeterLuhn就将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并凭着这种能力去指导决策，以提升到市场的预期的目标。”
在1996年，加特纳（Gartner）集团一锤定音，临时将商业智能定义为：商业智能请看了一系列的概念和方法，应用设计和实现事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
而我们我之所以不能给出准确的商业智能定义，比较多有两个方面的原因。另外一方面，随着信息技术的发展，20十余年来商业智能的内容也发生了什么了一些变化，可是商业智能的定义仍旧只在在上个世纪；再者，与欧美发达国家比起，我国的信息化水平相对落后，除去互联网和各行业龙头企业，国内完全兴起之时BI热潮都是在近几年。所以，业内对BI没有都统一的定义认知也在情理之中。
那你是对今天的商业智能，大众有着怎样的理解和认知呢？围绕这一疑问，帆软数据应用研究院对770多家企业的1400多名从业人员接受了调研。对调研数据的整理、刷洗和分析，我们发现了一些能变现结论，下面将对分析过程和结论并且具体点的介绍。
分析过程首先我们依靠python对调研得到的数据通过了收拾和清洗，能去掉掉脏数据后，最终换取了890条数据。
随即，我们据被调研人员职位的不同，将被调研人员两类IT部门从业人员和业务部门从业人员两类，并打上数据标签。
之后，我们实际python的分词库jieba和词云库wordloud生成了三幅被调研者对BI定义认识范围的词云图，即是一个整体认知、IT部门从业人员认知和业务部门从业人员认知。
整体认知被调研人员对BI定义的横向认知这个可以明白为“数据”、“分析什么”、“数据分析”、“报表”、“业务”、“企业”、“决策”、“智能”、“工具”、“可以展示”、“可视化”等关键词。
是需要，关键词“企业”、“决策”和“工具”只能证明大众对于BI的作用和目的有着也很清楚的再理解，就是后期企业决策的工具。
比如，“数据”、“总结”、“数据分析”等关键词则体现出来了大众对BI认知的侧重点取决于人数据分析这一功能上，哪怕将BI不可同于数据分析工具。反正BI还乾坤二卦了数据仓库、数据ETL等功能，遍布了数据处理到展示更多的整个流程。并且底层的数据仓库建设也非常重要，能为妖军的数据分析可以提供强有力的支持，能让数据分析结果最为详细。
另外，关键词“展示”和“可视化”也深入探究了BI的另一项有用功能，即数据可视化。实际数据可视化将数据分析最后以更比较直观清楚明白的通过展示，能为决策者可以提供更清晰更深入的见解。
后来，一个比较比较独特的地方的关键词“报表”也从某种程度上反映了我国的BI建设现状。听从BI的定义，报表工具也是BI的一部分，当然了并没法全部华指BI。只不过我国企业信息化水平整体偏低，很多企业的决策勉强支撑依旧以报表，所以才报表又是BI在我国企业内的一个要注意表现形式。
图1整体认知IT部门业务部门从业人员认知被调研人员中，IT部门和业务部门从业人员对BI符号表示认知的关键词与横向认知类似，核心也是“数据”、“决策”和“数据分析”，这里我们主要来看这二者之间的差异。
第一，从词云图中关键词的大小来看，IT部门从业人员对BI的认知更为统一，业务部门从业人员则相对集中在一起。这一结果也和业务部门的多样性或是，相同业务部门的人员有着相同的理解。
第二，IT部门重技术，其他业务部门重价值。IT部门从业人员认知词云图中，又出现了“技术”、“开掘”、“应用”等词，并且“智能”一词完全没有和“商业智能”捆住在一起，反而以及另外的关键词再次出现的。在业务部门从业人员认知词云图中，“价值”、“可视化”、“整合”等关键词是IT部门从业人员认知图中又出现较少的。因为说IT部门更倾向于将BI定义为技术，而业务部门则更不太注重商业价值。
第三，IT部门从业人员认知词云图中再次出现了关键词“待定”，这只能说明有一小部分的IT从业人员对BI的定义没有明确的理解和认知，也可以企业却没直接进入BI系统建设阶段，而IT人员没有进入到接近过BI。
第四，IT部门和业务部门从业人员认知词云图中都提起了“数据挖掘”，只不过又出现的次数都的很少。数据挖掘作为更潜近的数据分析方法，在面对大量数据时，能需要提供更具个性洞察力的见解，都是BI的一项有用功能。而现在就当前国内情况来看，数据挖掘仍在泡沫和技术炒作阶段，并没有能够得到尤若的应用。不过不可否认，数据挖掘是未来的一个主要注意趋势。
结果，值得注意的是，业务部门从业人员认知词云图中，会出现了“帆软”一词。以及国内专业的大数据BI和分析平台提供商，帆软专注商业智能和数据分析领域，致力于提供为全球企业提供提供一站式商业智能解决方案。帆软很快推出的商业智能产品FineBI的一个核心优势那就是业务人员自助分析，所以我业务人员所接触的较多，说起来BI也就很自然地看到帆软了。
图2IT部门从业人员认知图3业务部门从业人员认知以上分析结论这个可以总结归纳为两点：
整体上来说，国内企业人员对BI的认知正处于宏观层面的目标层面，对BI功能的认知分散在数据分析和数据可视化上；部门工作内容和工作性质的差异令IT部门和业务部门的从业人员对BI的认知必然一定会区别。根据大众认知调研结果和分析结论，增强超过的BI定义，我们可以来恢复定义法商业智能：
商业智能（BI）是用来技术手段或方法，将数据能量转化为知识，用以支撑企业决策、发掘出来商业价值的一套解决方案。以数据为中心，BI的核心功能主要注意有数据仓库、数据ETL、数据分析、数据挖掘和数据可视化。
调研因为大众对BI的理解集中在一起在数据分析和数据可视化层面，而，报表制作与展示和业务人员自助分析是BI在国内企业中的两大要注意应用场景。而数据挖掘只能说是未来的一个趋势，目前对国内企业来说仍是泡沫。
那么企业必须做的，便行认可底层数据仓库的建设，逐步提升数据分析和可视化的水平，向更深层次过渡，从而构建求下载的BI体系，让数据蓝月帝国生产力，产出更大的价值。
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