可以停止搞 ETL 了吗?

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扩张型心肌病(DCM)是一种原2113因未明的原发5261性心肌疾病。本病的特征为左4102或右心室或双侧心室扩1653大,并伴有心室收缩功能减退,伴或不伴充血性心力衰竭。室性或房性心律失常多见。病情呈进行性加重,死亡可发生于疾病的任何阶段。以中年人居多。起病多缓慢,有时可达10年以上。症状以充血性心力衰竭为主,其中以气短和水肿最为常见。最初在劳动或劳累后气短,以后在轻度活动或休息时也有气短,或有夜间阵发性呼吸困难。患者常感乏力。体检见心率加速,心尖搏动向左下移位,可有抬举性搏动,心浊音界向左扩大,常可听得第三音或第四音,心率快时呈奔马律。由于心腔扩大,可有相对性二尖瓣或三尖瓣关闭不全所致的收缩期吹风样杂音,此种杂音在心功能改善后减轻。晚期病例血压降低,脉压小,出现心力衰竭时舒张压可轻度升高。交替脉的出现提示左心衰竭。脉搏常较弱。心力衰竭时两肺可有啰音。右心衰竭时肝脏肿大,水肿的出现从下肢开始,晚期可有胸、腹腔积液,出现各种心律失常,高度房室传导阻滞、心室颤动、窦房阻滞可导致阿-斯综合征,成为致死原因之一。此外,尚可有脑、肾、肺等处的栓塞。临床常用的治疗方法1.治疗原则(1)保持正常休息,必要时使用镇静剂,心衰时低盐饮食;(2)防治心律失常和心功能不全;(3)有栓塞史者作抗凝治疗;(4)有多量胸腔积液者,作胸腔穿刺抽液;(5)严重患者可考虑人工心脏辅助装置或心脏移植,可以行心脏再同步治疗(CRT);(6)对症、支持治疗;2.心衰治疗(1)必须十分强调休息及避免劳累,如有心脏扩大、心功能减退者更应注意,宜长期休息,以免病情恶化。(2)有心力衰竭者采用强心药、利尿药和扩血管药。由于心肌损坏较广泛,洋地黄类、利尿药有益;在低肾小球滤过时,氢氯噻嗪可能失效。此时,需用襻利尿药,如呋塞米。扩血管药,如血管紧张素转换酶抑制剂。用时须从小剂量开始,注意避免低血压。心力衰竭稳定时用β受体阻滞剂有利于改善预后。(3)有心律失常,尤其有症状者需用抗心律失常药或电学方法治疗,对快速室性心律与高度房室传导阻滞而有猝死危险者治疗应积极。(4)对预防栓塞性并发症可用口服抗凝药或抗血小板聚集药。(5)对长期心力衰竭,内科治疗无效者应考虑心脏移植,术后积极控制感染,改善免疫抑制,纠正排斥,1年后生存率可达85%以上。3.用药注意事项(1)心肌病变时对洋地黄类药物敏感,应用剂量宜较小,并注意毒性反应,或使用非强心甙正性肌力药物;(2)应用利尿剂期间必须注意电解质平衡;(3)使用抑制心率的药物或电转复快速型心律失常时,应警惕同时存在病窦综合征的可能;(4)对合并慢性完全性房室传导阻滞、病窦综合征者可安装永久性人工心脏起搏器;(5)在应用抗心律失常药物期间,应定期复查心电图;(6)使用抗凝药期间,应注意出血表现,定期复查出凝血时间、凝血酶原时间及INR。4.特殊治疗扩张型心肌病的心脏移植治疗可延长生命,心脏移植后,预后大为改观,有活一年多,有话三年,五年,十年还有话二十年之久的,如果已经完全确诊,预后不良。药物治疗只能延长寿命,一旦出现心衰症状以后会反复发作,目前在我国由于供体原因心脏移植手术很难完成。具体寿命要看患者有无严重合并症,西 _安_ 康 _泰_ 医 _院_ 王 _传_ 胜 _主2113_ 任 _治_ .疗 _效_果 _可_ 以 _,我 _在5261_ 他 _那_ 里 _治_ 好 _的_,TEL:..029-88...638...691..--------------------------------相对于结构化数据4102(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即1653称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。字段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称为半结构化数据,例如Exchange存储的数据。非结构化数据库在信息社会,信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。(1)不完整的数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。(2)错误的数据这一类错误产生的原因是业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类,对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题,只能通过写SQL语句的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败,这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,修正之后再抽取。(3)重复的数据对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理。数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题。对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,对于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确认。随着网络技术的发展,特别是Internet和Intranet技术的飞快发展,使得非结构化数据的数量日趋增大。这时,主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。因而,数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”,发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。所谓非结构化数据库,是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成,而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单地说,非结构化数据库就是字段可变的数据库。我国非结构化数据库以北京国信贝斯(iBase)软件有限公司的iBase数据库为代表。IBase数据库是一种面向最终用户的非结构化数据库,在处理非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及Internet/Intranet应用上处于国际先进水平,在非结构化数据的管理和全文检索方面获得突破。它主要有以下几个优点:(1)Internet应用中,存在大量的复杂数据类型,iBase通过其外部文件数据类型,可以管理各种文档信息、多媒体信息,并且对于各种具有检索意义的文档信息资源,如HTML、DOC、RTF、TXT等还提供了强大的全文检索能力。(2)它采用子字段、多值字段以及变长字段的机制,允许创建许多不同类型的非结构化的或任意格式的字段,从而突破了关系数据库非常严格的表结构,使得非结构化数据得以存储和管理。(3)iBase将非结构化和结构化数据都定义为资源,使得非结构数据库的基本元素就是资源本身,而数据库中的资源可以同时包含结构化和非结构化的信息。所以,非结构化数据库能够存储和管理各种各样的非结构化数据,实现了数据库系统数据管理到内容管理的转化。(4)iBase采用了面向对象的基石,将企业业务数据和商业逻辑紧密结合在一起,特别适合于表达复杂的数据对象和多媒体对象。(5)iBase是适应Internet发展的需要而产生的数据库,它基于Web是一个广域网的海量数据库的思想,提供一个网上资源管理系统iBase Web,将网络服务器(WebServer)和数据库服务器(Database Server)直接集成为一个整体,使数据库系统和数据库技术成为Web的一个重要有机组成部分,突破了数据库仅充当Web体系后台角色的局限,实现数据库和Web的有机无缝组合,从而为在Internet/Intranet上进行信息管理乃至开展电子商务应用开辟了更为广阔的领域。(6)iBase全面兼容各种大中小型的数据库,对传统关系数据库,如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、Informix等提供导入和链接的支持能力。通过从上面的分析后我们可以预言,随着网络技术和网络应用技术的飞快发展,完全基于Internet应用的非结构化数据库将成为继层次数据库、网状数据库和关系数据库之后的又一重点、热点技术www.book1234.com防采集请勿采集本网。

作者:Alex Woodie是IT外媒Datanami的执行总编

JHS品牌产品出口业务覆盖20多个欧专美国家地区,产品质量执行国际标准,于2007年通过IOS9001国际质量认证,现所有产品均符合RoHS要求,主要产品通属过UL,GS,CE,ETL等专业认证。JHS工厂通过ISO9001:2008

尽管近年来我们在数据科学和高级分析领域已取得了进步,但许多项目仍然有赖于源自上世纪80年代的一项技术:提取、转换和加载(ETL)。不可思议的是,无论这三个字母如何让数据架构师不寒而栗,但我们似乎无力超越它。有没有什么办法或技术可以让我们摆脱ETL的弊端?

支持许多新EE选件,加强数据库内部管理的“Database Vault”,数据库活动的审计的(Audit Vault),数据仓库构建高级功能(Warehouse Builder Enterprise ETL,Warehouse Builder Data Quality). Oracle 11g

在考虑有可能接替ETL的技术之前,不妨看看这项技术的起源。由于上世纪八九十年代许多公司在生产数据库中积累了越来越多的事务型数据,它们意识到需要专门的商业智能(BI)系统用于分析和报告。从许多方面来看,BI正是企业资源规划(ERP)的基础。

讨厌复制黏贴的。不知道你是不是自己了解这个问题。或者自己选择咖啡和咖啡机。首先要选择适合自己的咖啡,产地很多,巴西,哥伦比亚,洪都拉斯等等很多地方的都不错。但是咖啡和产地有什么关系

数据仓库有多个用途。首先,除了核心生产系统外,它还为结合和分析来自多个来源的数据提供了一个多功能的场所。它还避免了影响幕后支持ERP系统及底层关系数据库的服务器。数据仓库还充当了分析员研读数据和尝试新想法的环境。

曾经遇到过这情况,您确定下您是不是对隐藏分区做了改动,C盘大小、文件系统格式和D分区时不时都更改了,更改了就没辙了送服务站把!建议您要没过保修期去服务站进行重新安装一键恢复,如果使用

由于BI项目的数据来自多个来源,包括联机事务处理(OLTP)系统、营销及客户关系管理系统,或甚至从第三方数据代理商购买而来,公司企业需要更多量身定制的数据库软件,这类软件是为处理数据类型和工作负载而专门设计的。从Arbor Software的Essbase开始,涌现出了一类新的多维数据库,以支持联机分析处理(OLAP)工作负载。

但是,将这种丰富的OLTP和客户数据迁移到OLAP系统并非简单的任务。生产数据库以不同的方式存储数据,对于必须精心映射到数据仓库的列有特殊的命名约定(尤其要强调的是,映射起来“很痛苦”)。一些源系统甚至不是关系数据库,而是专有的大型机文件系统或平面文件存储方法,它们更是提高了要求。而除了事务数据外,还有时间序列数据和地理数据,所有这些数据都必须加以处理(整形和改动),才能符合所选择的模式(schema)。

将所有这些数据转换成数据仓库中一致可用的格式仍然是一项繁重的工作。许多公司雇用大批专家和顾问来编写和维护自定义ETL脚本,这些脚本可以将数据处理成数据仓库中使用的特定模式。每当源数据库表或文件有所改变,下游ETL脚本都需要调整,以确保数据仓库继续提供相同的结果。首席财务官们(CFO)睡觉都会梦到大把花钱,但没有人听到他们无声的尖叫。

除了ETL的维护噩梦外,它的批处理特性是另一个大缺点,在注重实时性的当下尤其如此。更新数据仓库中数千乃至数百万个表的ETL作业通常在夜间运行,生产在夜间处于暂停状态。其他时候,公司每天运行多个ETL作业,希望能够为不断针对数据仓库执行各种SQL查询的分析员提供更新颖、更宝贵的洞察力。

尽管许多公司在ETL上花了大量的时间和金钱,仍遇到大问题。为确保只有干净准确的数据通过ETL管道传输实施了精心设计的流程,但这些流程不尽如人意、不准确,脏数据淹没了数据仓库。许多人快速完成大任务,但是在数据定义方面让不同的利益相关者意见一致导致了“真相的多个版本”综合症。数据还会随着时间的推移而漂移,导致分析查询的结果发生偏差,并使与较早时期的比较不太准确。

ETL痛苦、烧钱还容易失败,那么我们对此该如何是好?事实上,许多公司已采取了各种方法来解决这一难题。下面是有望绕过ETL的四个方法。

合并OLTP和OLAP

如果ETL是贵公司赖以生存的基础,可以开始修复它的一个方法是,在同一个系统上运行所有东西。这种方法的最佳例子是SAP的HANA,它起初是一种超快速的内存分析数据库,此后发展成为ERP Business Suite方面的核心事务数据库。据说这家德国软件巨头在一个相对微不足道的系统上运行其整个业务:OTP和OLAP。虽然它没有完全杜绝对ETL的需要,但最大限度地缩小了可能出错的范围。

两个数据库合并为一个(图片来源:Dima Zel / Shutterstock)

今天许多新的横向扩展型关系数据库也提倡以一种“集事务和分析性能于一体”(translytical)的方法合并运营操作和分析操作,以缩短获取洞察力的时间。Aersospike、MemSQL、Splice Machine和VoltDB等供应商结合集群架构和内存处理,实现非常快速的SQL查询处理,快得足以支持Web和移动应用程序,并对它们进行实时分析(但不一定是针对EPR之类的核心业务应用程序)。

市场研究公司Forrester的两位分析师Noel Yuhanna和Mike Gualtieri早在2015年就写道:“传统的[ETL]流程无法支持实时变更。集事务和分析性能于一体的流程克服了这个挑战,它针对关键业务数据提供了实时可信的视图,确保信息源准确,从而保证数据在整个组织的一致性。”

另一家市场研究公司Gartner支持一种名为混合事务分析(HTAP)的类似方法,HTAP完成了同一项任务的大部分工作。NoSQL数据库供应商Couchbase凭借用于查询JSON数据的嵌入式SQL++引擎支持这种方法,亚马逊现在也亦步亦趋。

尝试一下ELT

ETL的一个流行变种是换一下处理顺序。不是在ETL过程的当中进行所有重要的数据转换,而是在数据加载到数据仓库之后进行转换,ELT由此而来。这种方法在较现代的数据湖当中大受欢迎;在现代数据湖中,数据语义和模式的执行不如在传统数据仓库中那么严格(如果它们执行的话)。

ELT在Hadoop当中颇受欢迎,客户可以快速存储大量原始数据,然后在以后运行大量批量转换作业,准备好数据供下游处理所用,包括SQL分析和机器学习。

如果你的数据工程师在使用Apache Spark为下游数据科学和分析工作负载开发数据转换管道,你会感到惊讶!他实际上在编写ELT作业,这是Spark最主要的使用场景之一。2017年,Spark背后的公司Databricks推出了Delta,这基本上是ELT和数据转换即服务。ELT方法还与一些NoSQL数据库结合使用。

实时数据流ETL

Lambda架构由速度层和批处理层组成

一些公司不是以批处理方式事后转换数据,而是采用了数据流ETL方法,即数据到达时不断加以处理和改进。这种方法可能不适用于传统的ERP类型数据,但它对于处理来自Web和移动应用程序的不断增长的数据量(基本上是时间序列数据)而言却变得绝对必不可少。

通过数据到达时直接处理数据,开发人员可以避免需要单独的ETL阶段来处理数据。这实际上是Apache Storm的开发者Nathan Marz早在2011年从理论上说明的Lambda架构,其中速度层(Storm)快速处理数据,但可能不是百分之百准确,而批处理层(Hadoop)会在以后修复任何错误。

Apache Kafka的共同开发者Jay Kreps在酝酿Kappa架构时想到了类似的解决方案,Kappa架构是一种简化版本的Lambda,不包括单独的速度层和批处理层。相反,Kafka在处理实时生成的流式事件数据方面起到了关键作用。

直接数据映射

尽量避免ETL的另一个方法名为直接数据映射,即源数据直接在其所在的位置查询,而不是将其移动到数据仓库。这是Incorta力挺的方法,几年前Oracle前高管Osama Elkady创办了这家公司。

Incorta的直接数据映射方法仍然要求用户将数据移动到数据湖,比如HDFS、S3或Azure Data Lake,数据在数据湖中作为高度压缩的Parquet文件存储起来。但通过在“提取”步骤和“加载”步骤之间注入元数据标签,该方法可以让客户跳过“转换”步骤。

Elkady告诉IT外媒Datanami:“Incorta只是想说,如果我们将数据按原状加载到另一个仅用于分析的数据库,会怎样?如果我们按原状获取数据,而不必对数据进行扁平处理,又会怎样。查询时间从几小时缩短至几秒。”

Incorta的方法大有希望,最近完成3000万美元的C轮融资足以说明这一点。这家硅谷公司吸引了多个大客户,包括苹果、博通和星巴克,星巴克使用其软件来加快店内销售分析。Elkady说:“如果他们无法实时查看运营数据,无论是生产业务、还是零售业务还是仓库管理,都会给客户带来数百万美元的损失。”

对ETL而言没有灵丹妙药,也无法完全避开ETL带来的痛苦。除非我们拥有完全融合的系统都使用相同的一致数据格式,否则将来仍需要获取来自某个地方的数据,针对目的地准备好数据,然后加载数据。不过借助一番创造力,替代方法表明:新的数据转换方法有助于消除ETL带来的一些痛苦。

在服务中直接2113停止即可。1、以windows10为例,5261右键“此电脑”,选择“管理”。41022、然后选择“服务和应1653用程序”——“服务”。3、找到oracle的服务,一般名称为oracleservice+实例名。4 、右键,选择停止,等待执行完毕即可内容来自www.book1234.com请勿采集。

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