ETL技术白皮书
H3C大数据产品技术白皮书【范本模板】
H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司8:07 AM目录1H3C大数据产品介绍 (1)1.1产品简介 (1)1.2产品架构 (1)1。
2.1 数据处理 (2)1。
2。
2 数据分层 (3)1。
3产品技术特点 (4)先进的混合计算架构 (4)高性价比的分布式集群 (4)云化ETL (4)数据分层和分级存储 (5)数据分析挖掘 (5)数据服务接口 (5)可视化运维管理 (5)1。
4产品功能简介 (6)管理平面功能: (7)业务平面功能： (8)2DataEngine HDP核心技术 (9)3DataEngine MPP Cluster核心技术 (9)3.1MPP + Shared Nothing架构 (9)3。
2核心组件 (10)3.3高可用 (11)3。
4高性能扩展能力 (11)3.5高性能数据加载 (12)3。
6OLAP函数 (13)3.7行列混合存储 (13)1H3C大数据产品介绍1.1产品简介H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。
H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。
1.2产品架构H3C大数据平台包含4个部分:第一部分是运维管理，包括:安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。
第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载,包括:关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。
第三部分是数据计算.MPP采用分析型分布式数据库，存储高价值密度的结构化数据;Hadoop存储非结构化/半结构化数据和低价值密度结构化数据.计算结果都存到数据仓库，数据仓库中的数据可直接用于分析和展示。
数据资产管理实践白皮书（4.0版）：数据管理框架指引
数据资产管理实践⽩⽪书（4.0版）：数据管理框架指引2019年6⽉4-5⽇，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办，⼤数据技术标准推进委员会承办的 2019 ⼤数据产业峰会在北京国际会议中⼼召开。
在6⽉4⽇下午的⼤会上，《数据资产管理实践⽩⽪书（4.0 版）》发布。
笔者仔细研读了⼀下，虽然⾃⼰从事数据管理⼯作很多年，但还是能从中获得很多启⽰，要感谢中国信息通信研究院⼤数据技术标准推进委员会的杰出⼯作。
那么，从这本《⽩⽪书》我们到底能学到什么？这⾥就从背景、框架和概念三个⽅⾯谈谈我的理解。
注：以下⿊⾊斜体内容直接引⽤《数据资产管理实践⽩⽪书4.0》的原话，具体以《数据资产管理实践⽩⽪书4.0》原版说法为准。
⼀、背景说明相对于《DAMA》的数据管理，《⽩⽪书》强调的是数据资产管理，后者增加了资产，更强调数据的资产属性，要求基于数据资产的价值、成本、收益开展全⽣命周期的管理，同时增加了数据标准管理、数据价值管理等职能，可以视作数据管理的升级版。
笔者觉得《⽩⽪书》对于数据资产管理的重要性诠释的特别好，提到了五个痛点，是业界实践经验的总结：1、缺乏统⼀数据视图企业的数据资源散落在多个业务系统中，企业主和业务⼈员⽆法及时感知到数据的分布与更新情况，⽆法快速找到符合⾃⼰需求的数据，也⽆法发现和识别有价值的数据并纳⼊数据资产。
数据资源散落各地是⽼问题，但让业务⼈员感知并找到更是新的问题，⽐如在完成⼤数据平台的数据归集后，建⽴统⼀的⾼体验的可视化平台，建议⼀套数据的公开发布、宣贯、培训流程都是对于运营的巨⼤挑战。
浙江移动花了多年时间去搞DataMaster敏捷数据发布平台，花了巨⼤代价去打通流程让数据直达⼀线，都是为了这个⽬的。
2、数据孤岛普遍存在据统计， 98% 的企业都存在数据孤岛问题。
⽽造成数据孤岛的原因既包括技术上的，也包括标准和管理制度上的，这阻碍了业务系统之间顺畅的数据共享，降低了资源利⽤率和数据的可得性。
ODI技术白皮书
Oracle Data Integrator技术白皮书1 介绍 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 22 E-LT 体系结构---------------------------------------------------------------------------------------------- 32.1 传统的ETL -------------------------------------------------------------------------------------- 32.2 E-LT------------------------------------------------------------------------------------------------ 43 声明设计（DECLARATIVE DESIGN）-------------------------------------------------------------- 63.1 传统的ETL设计 ------------------------------------------------------------------------------- 63.2 声明设计（Declarative Design） ----------------------------------------------------------- 64 知识模块（KNOWLEDGE MODULES）------------------------------------------------------------ 94.1 知识模块的类型 -------------------------------------------------------------------------------- 94.2 设计阶段和运行阶段的知识模块 ---------------------------------------------------------- 94.3 灵活性和可扩展性 ---------------------------------------------------------------------------- 105 面向事件的集成-------------------------------------------------------------------------------------------- 115.1 面向消息的集成 ------------------------------------------------------------------------------- 115.2 变化数据捕获 ---------------------------------------------------------------------------------- 115.3 发布和订阅模型 ------------------------------------------------------------------------------- 125.4 处理变化数据集的一致性------------------------------------------------------------------- 126 支持SOA框架 --------------------------------------------------------------------------------------------- 146.1 数据和转换服务 ------------------------------------------------------------------------------- 146.2 Web Services 访问 ---------------------------------------------------------------------------- 157 数据完整性-------------------------------------------------------------------------------------------------- 167.1 为数据完整性声明规则---------------------------------------------------------------------- 167.2 在集成过程中的数据完整性防火墙 ------------------------------------------------------ 177.3 强制规则 ---------------------------------------------------------------------------------------- 177.4 使用第三方姓名及地址清洗工具 --------------------------------------------------------- 188 体系结构 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 198.1 用户界面 ---------------------------------------------------------------------------------------- 198.2 代理----------------------------------------------------------------------------------------------- 208.3 存储库-------------------------------------------------------------------------------------------- 208.4 元数据导航器/轻量级设计器--------------------------------------------------------------- 219 方案（SCENARIOS）------------------------------------------------------------------------------------ 229.1 数据仓库和商业智能------------------------------------------------------------------------- 229.2 面向服务的集成 ------------------------------------------------------------------------------- 239.3 主数据管理 ------------------------------------------------------------------------------------- 2410 结论 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 251 介绍整合整个企业的数据和应用，并将它们在一个统一的视图中进行展现是一个复杂的任务。
大数据白皮书2024(一)2024
大数据白皮书2024（一）引言概述：大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。
在不断发展的数字经济时代，大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。
本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向，包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。
正文：1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结：展望2024年，大数据的发展将继续加速，数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。
在驾驭大数据的过程中，我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规，共同推动大数据的发展繁荣，并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。
TongIntegratorETL技术白皮书
TI-ETL 通过转换流程、任务流程这两种流程配合，可以完成不同系统间的 复杂的数据整合工作。
转换流程
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TongIntegrator ETL 技术白皮书
转换流程负责完成数据集成过程中的数据抽取、转换、加载工作，转换流程 由多个转换组件编排而成。转换组件是转换流程的最小处理单元，每个转换组件 完成一个特殊的数据处理任务，多个转换组件组成一个转换流程。正是因为 TI-ETL 有丰富的转换组件，使得 TI-ETL 具备高水准的数据加工处理能力。
ETL 引擎 TI-ETL 服务器包含两个执行引擎：任务引擎和转换引擎，分别实现对任务 调度管理的任务流程和完成对实际数据抽取、加工处理、加载的转换流程的执行。 在 TI-ETL 服务器启动时，可以检查部署在该节点上的数据集成流程，并执 行配置为“自动重启动”的流程，其他非自动重启动的流程需要手工启动。 在 TI-ETL 数据流程中，数据是以行为单位进行处理，如下图所示，TI-ETL 通过两个对象描述一个数据行：数据对象和元信息对象。数据对象实际的行数据， 由一个或多个数据列（字段）组成；元信息对象用于描述数据对象，包括数据对 象中每个列（字段）的类型、长度、格式等。
TongIntegrator ETL 技术白皮书
前言
主要应用优势
当前信息化的时代，数据成为了最重要的资源，如何能消化信息孤岛，更好
复杂数据结构的（Variety）、 地完成同一组织内部、同一组织上下级、不同组织间的数据汇总、统计、分析等
大批量的（Volume）、高效的 问题就凸显出来；只有很好的完成了数据的整合，才能更进一步地支撑起上层数
队资源共享及运行时引用； 3. 开发调试完成的流程 id 信息（流程引用信息），部署到 TI-ETL 服务器
东方通ETL工具软件TI-ETLv2产品白皮书全解
T ongT ech®TI-ETL v2产品白皮书北京东方通科技公司2015年目录1 前言 (1)2 为什么要用ETL (1)2.1 业务需求 (1)2.2 IT需求 (2)2.3 IT与业务一致性要求 (2)3 TI-ETL v2简介 (3)3.1 产品组成结构 (3)3.1.1 集成开发工具 (4)3.1.2 服务器 (5)3.1.3 资源库 (5)3.1.4 统一管理平台 (6)3.2 产品结构关系 (7)3.3 转换流程和任务流程 (8)3.3.1 转换流程 (8)3.3.2 任务流程 (9)4 主要功能和特点 (10)4.1 大数据适配 (10)4.2 强健的ETL引擎 (10)4.3 丰富的系统适配 (11)4.4 资源统一存储 (11)4.5 丰富的处理组件 (11)4.6 多种数据抽取模式 (11)4.7 图形化操作/调试/预览能力 (11)4.8 高效数据处理 (12)4.9 异常恢复和数据一致性 (12)4.10 强大的监控管理功能 (12)4.11 插件式组件管理和可扩展性 (12)4.12 国产环境支持 (13)5 成功案例 (13)1前言随着IT应用建设的发展，数据成为了最重要的资源，无论是接地气的业务系统、应用软件、数据中心或是高大上的云/物/移/大/智，均是以数据资源为核心，依托发挥数据价值而存在和发展。
目前，虽然各行业IT发展成熟度不一致，但基本已经度过了大批量业务系统建设阶段，业务系统也经过了几年的运转，积累了不同量级的数据资源。
但因早起IT业务系统的很少跨部门、跨单位、跨层级的统一规划和建设，导致业务系统处于分散、独立的状况，业务间数据资源不仅处于烟囱状态，数据资源的一致性和互用性较差，数据资源的价值无法充分发挥。
此外，各行业自身业务也在逐渐多元化和复杂化，业务产生和所需使用的数据也就具有不确定和频繁变动性，导致一旦应用发生变化、新增系统或物理数据变动，一旦无法借助某些手段适应变化，整个应用和数据体系均有较大可能不得不随之修改。
数据资产管理技术白皮书
数据资产管理技术白皮书前言党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。
数据是资产的概念已经成为行业共识。
然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。
首先，大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。
其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。
再次，由于数据的价值很难评估，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样管理数据资产。
国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数据管理的研究，形成了一定的理论成果。
在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的数据资产管理经验。
这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。
为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理实践白皮书》。
本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理案例。
ETL技术白皮书
2.1.3 多种数据源支持
DMETL 支持多种常用数据源，如关系数据库、JMS 消息、XML 文件、TXT 文件等。 DMETL 的数据抽取和装载采用主流标准接口，如 JDBC、JMS、JAXP 等，与具体数据源无 关。系统的数据源接口采用适配器方式实现，新的数据源能够很方便的加入进来。
2.1.1 兼容多种硬件体系
DMETL 兼容多种硬件体系，可运行于 X86、X64、SPARC、POWER 等硬件体系之上。各 种平台上的数据处理方式完全一致。与此同时，各平台的消息通信结构也完全保持一致，使 得 DMETL 的各种组件均可以跨不同的软、硬件平台与 DMETL 服务器进行交互。
2.1.2 多种操作系统支持
达梦数据交换平台
技术白皮书
达梦数据库有限公司
目录
概 述 ................................................................................................................................................4 1 体系结构 ......................................................................................................................................4 2 技术特性 ......................................................................................................................................5
B2_GBase ETL技术白皮书1.1
GBase ETL工具技术白皮书版本号V1.12010年11月GBase ETL工具技术白皮书GBase版权所有©2004-2010，保留所有权利。
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GBase ETL 工具技术白皮书南大通用数据技术有限公司 I 目 录1. GBase ETL 概述 (1)1.1. GBase ETL 简介 (1)1.2. GBase ETL 产品架构 (1)1.2.1. 应用架构 (1)1.2.2. 逻辑架构 (2)1.2.3. 组件架构 (4)1.3. GBase ETL 功能特性 (5)1.4. GBase ETL 技术特性 (6)1.5. GBase ETL 应用特性 (7)1.5.1. 灵活部署、极易使用 (7)1.5.2. 应用范围广 (7)1.5.3. 轻量级执行 (7)2. GBase ETL 功能介绍 (8)2.1. 数据抽取 (8)2.1.1. 多数据源管理器 (8)2.1.2. SQL 编辑器 (8)2.1.3. 支持数据文件 (8)2.2. 数据转换 (8)2.2.1. 数据转换 (8)2.2.2. 数据清洗 (9)2.3. 数据加载 (9)2.3.1. 数据加载 (9)GBase ETL 工具技术白皮书II 南大通用数据技术有限公司2.3.2. 批量加载 (9)2.4. 流程管理容器 (9)2.4.1. 集群服务 (9)2.4.2. 分区服务 (10)2.4.3. 远程服务 (10)2.5. 计划任务调度 (10)2.6. 实时监控 (10)2.7. 设计与执行环境 (11)2.7.1. 图形化界面 (11)2.7.2. 命令行工具 (11)3. GBase ETL 产品优势 (12)3.1. 与GBase 的无缝连接 (12)3.2. 实现对Oracle 数据库的高速抽取 (13)3.3. 支持定制开发 (13)3.4. 提供灵活的部署方式 (13)4. GBase ETL 典型应用场景 (13)4.1. 数据仓库领域 (13)4.2. 在线同步分析 (14)4.3. 异构数据源之间同步迁移 (15)5. GBase ETL 部署与运行环境 (16)5.1. 部署环境 (16)5.2. 运行环境 (17)5.2.1. 硬件环境 (17)5.2.2. 软件环境 (18)GBase ETL 工具技术白皮书 南大通用数据技术有限公司 第1页1. GBase ETL 概述1.1. GBase ETL 简介GBase ETL 是南大通用数据库技术有限公司开发的一款技术先进、功能强大的ETL 工具，它可以帮助用户实现数据的抽取、转换和加载的需要，GBase ETL 可以整合各种异构的数据源并最终将数据以一种指定的格式流出。
产品技术白皮书
产品技术白皮书1、数据服务平台概述大数据作为重要的战略资源已在全球范围内得到广泛认同。
数据作为一种资产已经达到共识，将数据当作核心资源的时代，数据呈现出战略化、资产化、社会化等特征。
企业和政府部门经历了IT系统的建设都存在了海量的数据，更多的企业已经完成或者开始准备着数据中心、数据集市等一系列的系统建设，已初步形成企业级的数据资源目录。
但各个企业的数据接口在管理上存在规范不统一、数据源多样、维护成本高、集成难度大，在技术上存在SQL注入、Dos攻击、安全性差、架构不能灵活扩展等风险。
数据共享服务的需求正变得愈发迫切数据服务平台用于对企业的数据服务资源进行统一管理的B/S应用平台，是数据使用和价值变现的基础平台，在数据消费者和数据提供者之间建立了有效的通道，并可管理不同类型格式的接口。
数据服务平台提供API服务创建功能，提供了多种方式生产API，创建方式非常灵活，能够支持服务代理、数据库查询、数据脱敏、参数转码等多种功能。
提供Restful风格的数据调用方式。
通过web界面即可完成数据服务接口的服务发布、审核、共享，无需编程人员开发代码。
基于微服务架构，提升服务开发效率，使服务注册，服务调用等工作变得简单，操作简洁易用；服务接入规范、简单，可灵活扩展，新的服务可以快速接入。
2、数据服务平台定位数据中心整体的功能架构及结合数据服务平台所具备的能力：数据服务平台主要包含数据服务开发、数据服务提供、数据服务管理功能。
数据服务开发：针对数据服务的开发者，系统提供多种方式生产API，包含服务代理、数据库插叙、数据脱敏、参数转码等。
通过流程化的操作步骤即可完成API的在线一体化的开发、发布、审核。
数据服务提供：基于服务目录的方式，数据服务提供者将服务发布到服务目录。
数据服务使用者即可对提供的服务进行在线申请。
数据服务管理：数据服务管理包含服务的申请、调用、授权、熔断、灰度加载、监控等。
3、数据服务平台特点与优势一键数据共享数据服务平台完美对接数据治理成果，借助治理后的数据资产目录可快捷实现数据一键开放。
EsDataClean数据质量管理平台产品技术白皮书
EsDataClean数据质量管理平台产品技术白皮书北京亿信华辰软件有限责任公司2016年12月版本控制版本历史目录1.前言 (2)2.产品介绍 (2)3.产品功能 (3)3.1.规则管理 (3)3.2.流程管理 (4)3.3.监控管理 (4)3.4.结果管理 (4)3.5.统计分析 (4)3.6.绩效管理 (5)3.7.系统管理 (5)3.8.信息交换 (5)4.产品特点及优势 (5)4.1.专业的理论体系 (5)4.2.丰富的评价算法 (6)4.3.跨数据源比对 (6)4.4.问题数据多方式告警 .............................................................................. 错误!未定义书签。
4.5.灵活的数据整改流程 (7)4.6.支持自动修复策略 (7)4.7.丰富的统计分析报告 (7)4.8.知识库自动积累和查询 (8)5.软硬件环境 (8)5.1.服务器 (8)5.2.客户端 (9)1.前言面对市场环境和社会压力，越来越多的企业和单位开始重视数据中心的建设，希望通过数据来提高管理水平及竞争力。
数据已成为企业和单位最重要的资产，但有许多因素会导致这些“资产”贬值，比如数据的冗余和重复导致信息的不可识别、不可信，信息精确度不够，时效性不强；结构或非结构数据使整合有困难；管理层面的人员变动引发的影响；数据标准不能统一，相关规范不完善造成对数据理解的不充分等等。
这导致我们对数据进行汇总分析和数据挖掘时，分析的结果有很大的偏差，为决策来带来了负面影响。
EsDataClean数据质量管理平台正是为了解决这类问题而研发的。
通过 EsDataClean，可以及时发现、定位和解决数据仓库建设过程中各环节的数据质量问题，并完成问题数据的流转和处理，同时对数据质量进行评估和监控，有助于不断改进数据质量管理水平，大大提高数据仓库建设效率及展现层的数据可靠性。
数据中心机柜系统技术白皮书
数据中心机柜系统技术白皮书引言随着社会、经济的快速发展，信息数据的作用越来越得到重视。
目前很多企，事业单位已经通过各种信息与通信系统的建设，而拥有了大量的电子信息设施与大规模的信息网络架构。
如何对它们进行更好地运用，发挥其最大的作用，满足业务的不断增长，成为了众多企业最为关心的问题。
因此建立一个稳定、安全、高效的数据中心，将是针对这类问题最为有效的解决方案。
数据中心正在发展成为企业的信息化建设核心，设备、服务和应用的集成使得企业网络真正成熟和高效地运行起来。
近年来，国际数据中心市场发展迅猛，数据存储、交换、互通的过程需求及支撑的设备，数据网络等方面的重大变化已改变了人们对通信枢纽、数据中心和计算机机房等电信基础设施建设的许多设计理念与思路。
企业及运营商的主机设备及其外围支持设备已逐步被高性能的服务器所替代。
基于主机的服务将转变为由分布式服务器完成，这些都为数据中心的设计，建设和运行带来了新的挑战。
这些新的挑战给数据中心的基础建设提出了新的要求，而预制化，集成化和产品化的机柜系统则是这种要求下的必然产品演变。
机柜系统是数据中心重要的组成部分之一。
从机房的功能角度看，它承担了数据中心中的设备的物理承载，决定了设备堆放密度在物理上的可能性，结合布线系统,配电系统,照明系统,安防监控系统为设备的供电,互联互通提供了结构通道和维护上的便利性。
随着数据中心的集约化和大型化，它又同时为机房的可管理性提供基础接口，通过机房气流的再分配，为机房节能减排提供方案。
从机房的外观角度看，机柜系统又是机房外观的主要组成部分之一。
机柜系统的整体性，美观性直接影响机房的整体外观。
从机房的建设角度看，机柜系统自身的完整性，全面性和产品化在较大程度上影响了机房的建设速度和施工质量。
1.1研究的范围本白皮书针对设计人员、安装人员和使用者的需要，详细论述了数据中心机柜系统的构成、产品选择、系统配置、质量构成等方面内容，提出了数据中心机柜系统的发展趋势、规划思路、设计方法和实施指南。
ETLPLUS数据整合平台产品白皮书
ETL*PLUS 2.0产品白皮书 ETL*PLUS 2.0 White Paper目 录谁应该阅读本书 (4)版权声明41.产品概述 (5)1.1关于ETL*PLUS (5)2.产品组件 (6)2.1.内容概述 (6)调度监控工具 (6)文件监控工具 (6)数据映射工具 (6)代码生成工具 (7)数据装载工具 (7)数据转换工具 (7)数据质量工具 (7)数据导出工具 (8)3.产品功能 (9)3.1.内容概述 (9)3.2.功能说明 (9)3.3.性能说明 (10)3.4.优势说明 (10)4.产品特性 (11)4.1.内容概述 (11)4.2.调度平台的特点 (11)4.3.监控平台特点 (11)4.4.代码生成工具的特点 (11)4.5.工具平台的灵活性 (12)5.技术架构 (13)5.1.内容概述 (13)5.2.系统架构 (13)6.技术标准 (15)6.1.内容概述 (15)6.2.Web通信协议 (15)6.3.支持技术标准 (15)7.开发模式 (16)7.1.内容概述 (16)7.2.运行环境 (16)操作系统 (16)数据库系统 (16)7.3.平台环境 (16)运行环境 (16)8.应用领域 (17)8.1.内容概述 (17)谁应该阅读本书本手册的目标读者包括管理和决策人员、系统架构人员、应用架构人员、应用开发人员和应用实施人员。
除了第一章之外，其他各章节之间的内容是基本独立的。
管理人员和决策人员可以浏览各个章节的概述部分来了解整章的内容。
业务分析人员可以直接阅读产品特性部分，系统架构设计人员可以直接阅读应用构建策略和平台环境部分，应用架构设计人员可以直接阅读应用架构策略和技术架构部分，应用开发人员可以直接阅读产品特性和关键技术原理部分，应用实施人员可以阅读应用构建策略、产品特性和关键技术原理部分。
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ETL工具-BeeDI6.0技术白皮书
北京灵蜂纵横软件有限公司BeeDI 6.0 技术白皮书 [2010]BeeDI 6.0 技术白皮书2010 年 5 月 4 日目录1. 2. 3. 4. 产品背景................................................................................................................................... 2 产品概述................................................................................................................................... 2 产品架构................................................................................................................................... 3 产品功能................................................................................................................................... 4 4.1 数据转换.......................................................................................................................... 4 4.2 数据联邦.......................................................................................................................... 6 4.3 数据同步.......................................................................................................................... 7 4.4 工作流调度...................................................................................................................... 8 4.5 WebService ...................................................................................................................... 9 4.6 脚本调试.......................................................................................................................... 9 4.7 作业调度........................................................................................................................ 11 4.8 远程调度........................................................................................................................ 12 4.9 数据安全........................................................................................................................ 13 4.10 日志记录........................................................................................................................ 14 4.11 统计分析........................................................................................................................ 15 安装实施................................................................................................................................. 16 5.1 硬件环境........................................................................................................................ 16 5.2 软件环境........................................................................................................................ 17 运营维护................................................................................................................................. 17 产品优势................................................................................................................................. 18 产品应用................................................................................................................................. 185.6. 7. 8.1BeeDI 6.0 技术白皮书2010 年 5 月 4 日1. 产品背景随着企业信息化程度的不断提高，企业内部积累了大量的业务数据。
数据迁移的白皮书
数据迁移白皮书2007 年，Bloor Research 对数据迁移的市场状况进行了调查。
当时，专门用于数据迁移的工具或方法很少，它也不是供应商关注的重点。
因此，84% 的数据迁移项目超时超预算毫不为奇。
2011 年春季，Bloor Research 再次进行市场调查，以了解自2007 年以来在该领域得到的经验和教训。
虽然有关调查结果的详细分析将在今年后半年完成，但是，令人鼓舞的是只有少部分迁移项目未能在时限及预算内完成。
本白皮书将对以下主题进行讨论：为何数据迁移对业务至关重要、为何实际迁移流程需要作为业务问题处理、在过去几年内获得哪些经验和教训、企业在开展数据迁移前需要考虑的因素、以及处理这些问题的最佳实践。
数据迁移属于业务问题如果您正在从一个应用程序环境迁移到另一个环境、实施新解决方案、或将多个数据库或应用程序整合到单一平台上（可能是在并购后执行），您必然为业务原因执行这些项目。
原因可能包括节省开支、为业务用户提供新功能或业务趋势洞察力，以帮助推动业务发展。
不论出于什么原因，都属于业务问题。
以前，确切来说是 2007 年，数据迁移被视为具有极大风险。
如今，根据我们的最新结果显示，将近 62% 的项目在时限和预算内交付，这表明，只要项目以适当的方式实施，数据迁移的风险很小。
然而，它也存在风险。
图 1 显示了与项目超限相关的成本，我们 2011 年调查的回答者已经证实这一点。
请注意，这些都与业务成本直接相关。
因此，数据迁移项目存在风险，30% 的项目由于各种问题而导致延迟。
这些延迟平均约为 4 个月（但也有 1 年或以上），将推迟获得业务收益，而业务收益正是实施数据迁移的首要驱动因素。
实际上，延迟会导致高昂的成本，这就是必须消除迁移项目延迟风险的原因所在。
请注意，公司都被问及影响数据迁移项目成功的最重要的三大因素。
到目前为止，最重要的因素是“业务参与”，72% 的组织将之视为最重要的三个因素之一，超过 50% 的组织认为它是最重要的因素。
技术白皮书-HuaweiEnterprise
SATA DOM技术白皮书文档版本01 发布日期 2017-03-09华为技术有限公司版权所有© 华为技术有限公司2017。
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华为技术有限公司地址：深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼邮编：518129网址：客户服务邮箱：support@客户服务电话：4008302118技术白皮书目录目录1 概述 (1)2 SATA DOM基本工作原理 (2)2.1 基本功能特性 (2)2.1.1 接口速率支持 (2)2.1.2 容量支持和可用空间 (2)2.1.3 支持安全擦除 (2)2.1.4 FW可升级 (2)2.2 Flash芯片工作原理 (2)2.2.1 Flash存储单元工作原理 (2)2.2.2 Flash存储单元分类 (3)2.2.3 SA TA DOM写寿命分析 (3)3 SATA DOM写寿命风险评估 (5)3.1 SMART信息判定方法 (5)3.2 风险评估 (6)3.2.1 判断业务数据写入量 (6)3.2.2 判断当前SATA DOM是否需要更换 (7)4 SATA DOM应用场景限制 (8)5 总结 (9)技术白皮书 1 概述1 概述SATA DOM就是SATA接口的固态硬盘或者SATA接口的DOM电子硬盘。
由控制单元和存储单元组成，存储单元负责存储数据，控制单元负责管理数据的读取和写入。
智融ESB_ETL产品技术白皮书
智融ESB/ETL产品技术白皮书大连智融信息技术有限公司© 2015年版权所有。
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目录1.产生背景 (3)2.产品优势 (3)3.产品结构 (4)4.产品功能 (4)5.为企业应用而优化 (7)1.产生背景随着信息化技术的长期发展和不断提高，以及大数据分析、实时数据交换、数据集成需求的快速增长，越来越多的企业需要将内部原有不同部门、时间、厂家、技术的各信息系统的数据进行互联互通，收集汇总、共享，并进行统一管理、利用，ESB（Enterprise Service Bus 企业服务总线）和ETL（Extract-Transform-Load数据抽取转换工具）产品应用的行业和领域也越来越广泛。
然而目前国内在ESB/ETL产品的使用中存在以下问题：大多依赖于国外品牌产品国外品牌产品价格昂贵且有诸多限制国外品牌产品在中国特有的巨大的数据量情况下，性能先天不足，在国外开源核心的基础上进行功能封装和扩展的国内产品性能和稳定性不足国外产品的设计思想和应用场景区别于国内，难以落地IT企业客观存在的软件及人力成本压力导致较低预算项目的合同难以履行在上述背景之下，智融公司针对国内ESB/ETL产品的需求和使用现状，自主研发轻量级高性能产品–智融ESB/ETL。
2.产品优势智融轻量级企业服务总线（简称ZR-ESB）和ZR-ETL是国内首款基于NodeJS技术实现，并完全拥有独立自主核心技术及知识产权，符合SOA 架构标准的集成中间件产品，技术上不依赖于国外开源核心的中间件产品。
产品可集成来自多种平台的数据源，为基于标准和非标准的应用提供互联互通和数据转换，可以动态传递、路由和消息订阅，支持异构系统之间的互操作。
具有以下特点：●高性能：不依赖于传统Java Web 容器，运行时采用多进程（单线程）技术确保运行稳定及高可用，突破传统ESB 并发性能上限，相较传统产品提高数倍性能●跨平台：运行节点和管理中心支持常见的Linux、Windows及Unix操作系统，可部署运行在物理/虚拟Linux、Windows服务器、普通PC机、前置机等设备之上●分布式部署：支持集群、异地部署，提供Linux及Windows集成安装包，安装后进行简单配置即可运行●热部署：节点启动后可自动注册到管理中心。
大数据技术白皮书数据挖掘数据分析和大数据平台建设
大数据技术白皮书数据挖掘数据分析和大数据平台建设在大数据时代的到来和高速发展之下，大数据技术已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。
数据挖掘和数据分析作为其中非常重要的两个方面，为企业和组织提供了深入洞察和决策支持的能力。
同时，大数据平台建设也成为了企业追求高效数据管理和处理的关键环节。
本白皮书旨在全面介绍大数据技术中的数据挖掘、数据分析以及大数据平台建设的相关内容，为读者提供深入了解和应用这些技术的指导和参考。
一、数据挖掘数据挖掘是指从庞大的数据集中自动发现、提取出所需的模式、关系和趋势的过程。
它通过运用统计学、机器学习等方法，挖掘数据中潜在的规律和价值，为企业和组织提供决策支持和商业洞察。
数据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等环节。
数据挖掘技术的应用广泛，涉及到市场营销、金融风险管理、医疗健康、社交网络等多个领域。
以金融风险管理为例，数据挖掘可以帮助银行和金融机构识别潜在的风险，预测信贷违约、欺诈行为等，提高决策的准确性和效率。
二、数据分析数据分析是指通过对数据进行整理、加工和统计，从中提取有用的信息和洞察，为企业决策提供支持的过程。
数据分析的目的是发现数据中的价值和规律，揭示数据背后的隐藏信息。
数据分析的方法包括描述性分析、预测性分析和决策优化。
数据分析在企业管理中起到了至关重要的作用。
通过数据分析，企业可以了解市场需求、用户行为和产品趋势，从而制定相应的市场营销策略和产品策略。
同时，数据分析也可以帮助企业预测业务增长和风险，优化生产和供应链管理。
三、大数据平台建设大数据平台建设是指构建适应大数据处理和管理的技术基础设施的过程，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等环节。
大数据平台需要具备高性能、高可扩展性、高可靠性和高安全性等特点，以满足企业对于大数据的需求。
在大数据平台建设中，关键的考虑因素包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据处理和计算、数据安全和隐私保护等。
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2.2 可靠性 ...............................................................................................................................7 2.2.1 消息的自动确认....................................................................................................7 2.2.2 日志记录 ..............................................................................................................7 2.2.3 警报 ......................................................................................................................7 2.2.4 元数据的导入和导出............................................................................................8
2.1.1 兼容多种硬件体系
DMETL 兼容多种硬件体系，可运行于 X86、X64、SPARC、POWER 等硬件体系之上。各 种平台上的数据处理方式完全一致。与此同时，各平台的消息通信结构也完全保持一致，使 得 DMETL 的各种组件均可以跨不同的软、硬件平台与 DMETL 服务器进行交互。
2.1.2 多种操作系达梦数据库有限公司
目录
概 述 ................................................................................................................................................4 1 体系结构 ......................................................................................................................................4 2 技术特性 ......................................................................................................................................5
2.3 高性能 ...............................................................................................................................8 2.3.1 可配置的工作线程和缓存....................................................................................8 2.3.2 批量抽取和装载...................................................................................................8
2 技术特性
DMETL 具有如下一些技术特性：通用性、可靠性、高性能、扩展性、易用性。下面分 别进行介绍。
2.1 通用性
DMETL 是通用型的 ETL 软件，其通用性表现以下几个方面： 兼容多种硬件体系
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多种操作系统支持 多种数据源支持 多种数据转换方式 国际化支持
2.4 扩展性 ...............................................................................................................................8 2.4.1 多种元数据存储方式............................................................................................8 2.4.2 应用集成 ..............................................................................................................8 2.4.3 二次开发 ..............................................................................................................9
2.1.4 多种变化数据捕获方式
DMETL 支持全量抽取和增量抽取两种抽取方式。在增量抽取中，支持触发器、MD5 和时间戳三种变化数据的捕获方式。(1)触发器：是在要抽取的表上建立需要的触发器，一 般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将 变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表中抽取数据。(2)MD5：即全表对比，DMETL 事先为要抽取的表建立一个结构类似的 MD5 临时表，该临时表记录源表主键以及根据所有 字段的数据计算出来的 MD5 校验码。每次进行数据抽取时，对源表和 MD5 临时表进行 MD5 校验码的比对，从而决定源表中的数据是新增、修改还是删除，同时更新 MD5 校验码。(3) 时间戳：它是一种基于快照比较的变化数据捕获方式，在源表上增加一个时间戳字段，系统
DMETL 是提供数据交换和数据集成的平台软件，产品具备 ETL 的各项基本功能，稳定 可靠，性能良好。DMETL 源自于对中国信息化进程的深度了解，构架之初又充分研究了国 内外先进产品的产业发展趋势，系统具有高度的可靠性、扩展性和易用性，使得产品符合主 流技术趋势，能最大限度的保护用户的投资。
1 体系结构
DMETL 采用 Java 语言编写，与操作系统平台无关，支持主流的 Windows 2000/XP/2003 系列、Linux、Solaris、AIX、Kylin、红旗等操作系统。
2.1.3 多种数据源支持
DMETL 支持多种常用数据源，如关系数据库、JMS 消息、XML 文件、TXT 文件等。 DMETL 的数据抽取和装载采用主流标准接口，如 JDBC、JMS、JAXP 等，与具体数据源无 关。系统的数据源接口采用适配器方式实现，新的数据源能够很方便的加入进来。
DMETL 实现了传统的 ETL 所需的基本功能，并在此基础上有所扩展。DMETL 体系结 构如图 1 所示。
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客户端管理工具 流程设计器
服务器 控制器
rmi / http
服务监听和管理
元数据管理
ETL引擎
作业调度
作业执行
作业监控
脚本解释
数据抽取
(DM、Oracle、SQLServer、JMS、TXT)
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概述
信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。随着企业信息化 建设的发展，企业内部积累了大量的业务数据。而企业的业务数据源通常分布在相互独立的 各个子系统和节点中，且随着系统的增加，冗余的数据也越来越多。企业如何通过各种技术 手段，并把数据转换为信息、知识，已经成为提高其核心竞争力的主要瓶颈。而 ETL 则是 主要的一个技术手段。ETL 负责将分布的、异构的数据源如关系数据库、平面文件中的数 据抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，为基于 数据仓库的决策分析应用提供高质量的数据。
2.1 通用性 ...............................................................................................................................5 2.1.1 兼容多种硬件体系................................................................................................6 2.1.2 多种操作系统支持................................................................................................6 2.1.3 多种数据源支持....................................................................................................6 2.1.4 多种变化数据捕获方式........................................................................................6 2.1.5 多种数据转换方式................................................................................................7 2.1.5 国际化支持 ...........................................................................................................7