wfpdiag.etl

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C:\Windows\System32\wfp\wfpdiag.etl有什么用呢？有时该文件导致系统出现特别卡的情况。。读写总数非常大

Windows创建的用于跟踪文件，收集IPsec和防火墙活动的诊断信息。帮助诊断连接故障的。
关闭办法，cmd下输入：
netsh wfp set options netevents = off

fango2018
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【Spring AI】09. ETL 管道
u011046509的博客
04-29 1981
ETL 管道的三个主要组件是DocumentReader ：实现Supplier<List>DocumentTransformer ：实现Function<List, List>Consumer<List> ：实现DocumentWriterDocument类包含文本和元数据，使用DocumentReader可以基于 PDF、文本文件和其他文档类型创建 Document类。要构建一个简单的 ETL 管道，您可以将每种类型的实例链接在一起。假如我们有这三种 ETL 类型的实例对象。
基于 Flink 的实时数仓典型 ETL场景实现方案
yang灬仔
08-24 2119
本文将从数仓诞生的背景、数仓架构、离线与实时数仓的对比着手，综述数仓发展演进，然后分享基于 Flink 实现典型 ETL 场景的几个方案。 1.实时数仓的相关概述 1.1 实时数仓产生背景 我们先来回顾一下数据仓库的概念。 数据仓库的概念是于 90 年代由 Bill Inmon 提出, 当时的背景是传统的 OLTP 数据库无法很好的支持长周期分析决策场景，所以数据仓库概念的 4 个核心点，我们要结合着 OLTP 数据库当时的状态来对比理解。 面向主题的：数据仓库的数据组织方式与 OLTP
etl应用简单案例
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etl应用案例，适用于初学者
sqoop操作之ETL小案例
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08-06 411
Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。将数据从ORACLE中抽取数据，经过hive进行分析转换，最后存放到ORACLE中去。   本案例是纯demo级别，练手使用 一、需求将emp和dept表的数据分析最后存放到result表。 emp和dept表均为oracle自带的表，表结构如下: emp表 EMPNO...
Spark 数据ETL及部分代码示例
张伟的专栏
05-03 5360
问题导读： 1.数据如何处理？ 2.从数据中如何提取有用的特征？ 3.有哪些衍生特征？ 数据处理以及转化 1、当我们完成了一些对数据集的探索和分析，我们知道了一些关于用户数据以及电影数据的特征，接下来我们该做些什么呢？   2、为了让原始数据能够在机器学习算法中变得有用，我们首先需要清理以及在提取有用的特征值之前使用各种
数据清洗例子
m0_53830378的博客
11-18 476
1.Excel输入 双击“Excel输入”控件，进入Excel输入控件界面，首先点击“文件”，选择“浏览”按钮，找到物理成绩.xls文件，选择“增加”按钮，如图1所示；然后点击“工作表”，获取工作表名称；最后点击“字段”按钮，添加字段，点击“预览记录”得到数据，具体如下图所示。 2.生成记录 双击“生成记录”控件，进入生成记录控件界面，首先将限制参数改为12，然后在“字段表”中，对各字段的参数进行设置，最后点击“预览”按钮，弹出“输入预览记录数”对话框，预览记录数采用默认值，单击“确定”按钮。弹出“预览
ETL技术及应用 实例
03-31
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etl2pcapng:将包含Windows网络数据包捕获的.etl文件转换为.pcapng格式的实用程序
05-07
关于 使用此工具，您可以使用Wireshark查看ndiscap数据包捕获。 Windows附带一个名为“ ndiscap”的收件箱数据包捕获组件，该组件已实现... Etl2pcapng.exe可以将etl文件转换为pcapng文件，以便使用Wireshark打开。 用
UpdateNotificationPipeline.001_update_Because..._
10-01
UpdateNotificationPipeline.001.etl很可能就是上述程序更新过程中产生的具体日志数据，包含了一系列关于更新流程的事件信息，如网络请求、文件复制、注册表修改等。分析这个.etl文件可以帮助我们理解更新过程中的...
ETL_project:13. ETL集团项目
03-07
ETL项目 文件夹/文件 文件夹：“ data_raw”（所有最初下载的.csv文件和我们创建的JSON文件） 文件夹：“资源”（其他资源，如照片） 文件：“ ETL项目报告.pdf”（整个过程的描述） 文件：“ main.ipynb”（包含...
Movies-ETL:Bootcamp模块8. ETL
04-10
电影数据的提取、转换和加载（ETL）是数据分析领域中的关键步骤，特别是在构建数据仓库或进行大数据分析时。在Bootcamp的第八个模块中，我们聚焦于如何使用Jupyter Notebook这一强大的交互式编程环境来处理电影数据...
经典ETL例子
07-30
经典ETL，此ETL产生日期条数，如：2012-08 到 2013-02 则会生成7个月的明细，2012-08,2012-09,2012-10....一直到2013-02
ETL实例，各种抽取更新小例子
11-08
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ETL数据整合与处理——实例
m0_53823329的博客
10-30 897
1.Excel输入 1.打开Kettle工具，创建转换 使用Kettle工具，创建一个转换，并添加Excel输入控件，具体如图1所示： 图1创建转换 2.配置“Excel输入”控件 双击“Excel输入”控件，进入“Excel输入”配置界面，单击“浏览”按钮，选择物理成绩.xls；单击“增加”按钮，具体效果如图2所示；单击“工作表”选项卡，获取工作表，如图3所示；单击“字段”选项卡，添加字段，如图4所示： 图2配置“文件”选项卡 图3配置“工作表”选项卡 图4...
数据清洗（ETL）案例实操
weixin_63257947的博客
05-18 1536
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序。
ETL数据整合与处理——实例（笔记）
黄橙子的博客
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一.Excel输入 1.打开Kettle工具，创建转换 使用Kettle工具，创建一个转换，并添加Excel输入控件，具体如图所示[ 2.配置“Excel输入”控件 双击“Excel输入”控件，进入“Excel输入”配置界面，单击“浏览”按钮，选择物理成绩.xls；单击“增加”按钮；单击“工作表”选项卡，获取工作表；单击“字段”选项卡，添加字段，如图所示： 3.运行转换 单击转换工作区顶部按钮，运行创建的转换，如图所示： 二.生成记录 1.打开Kettle工具，创建转换 使用Kettle工具，创建
ETL数据整合与处理实例
qq_48090559的博客
11-15 801
一、Excel输入 1.打开kettle工具，创建转换； 2.配置“Excel输入”控件； 3.运行转换。 二、生成记录 1.打开kettle工具，创建转换； 2.配置“生成记录”控件； 3.运行转换。 三、生成随机数 1.打开kettle工具，创建转换； 2.配置“生成随机数”控件； 3.配置“Excel输出”控件； 4.运行转换。 四、获取系统信息 1.打开kettle工具，创建转换； 2.配置“获取系统信息”控件； .
ETL简介以及使用ETL（Kettle）进行数据接入的具体例子
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04-23 4211
ETL简介 业务表梳理以及接入规划 数据接入中的方便工具 数据治理实操训练
ETL示例解决方案 —— Sakila示例之load_dim_staff转换（笔记四）
qq_38241583的博客
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load_dim_staff转换 作业load_rentals中第一个要执行的转换是load_dim_staff。 　　这个转换的目的是加载dim_staff维度表。　 数据库连接 　　load_rentals作业里面的转换包含了两个不同的数据库连接：一个叫做sakila示例数据库（源数据库）；另一个叫做sakila_dwh，用来连接租凭星型模型数据库（目标数据库）。可以从Spoon左侧面板...
,etl_time STRING METADATA FROM 'value.etl_time' VIRTUAL ,etl_record_source STRING METADATA FROM 'value.etl_record_source' VIRTUAL ,etl_record_type TINYINT METADATA FROM 'value.etl_record_type' VIRTUAL ,etl_sequence bigint METADATA FROM 'value.etl_sequence' VIRTUAL 这段sql什么意思
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11-14
<think> 我们正在分析一段SQL DDL中的字段定义，这些字段使用了`METADATA FROM`语法。根据常见的SQL扩展（如Apache Flink或某些数据库系统），这种语法通常用于从数据源中提取元数据（metadata）并作为虚拟列（VIRTUAL）使用。 ### 解释： 1. **`METADATA FROM`**: - 表示该列的值不是来自实际数据内容，而是从数据源的系统元数据中提取。 - 例如，在流处理系统中，可能包含事件时间（event time）、记录来源（source）等元信息。 2. **`VIRTUAL`**: - 说明该列不会持久化存储，仅在查询时计算（类似于计算列）。它不占用实际存储空间。 3. **字段详解**： - `etl_time STRING METADATA FROM 'value.etl_time' VIRTUAL`: 从元数据中提取名为`etl_time`的字段（位于`value`命名空间下），以字符串类型存储，作为虚拟列。 - `etl_record_source STRING METADATA FROM 'value.etl_record_source' VIRTUAL`: 提取元数据字段`etl_record_source`（来源信息）。 - `etl_record_type TINYINT METADATA FROM 'value.etl_record_type' VIRTUAL`: 提取元数据字段`etl_record_type`（记录类型），使用TINYINT（小整数）类型。 - `etl_sequence bigint METADATA FROM 'value.etl_sequence' VIRTUAL`: 提取元数据字段`etl_sequence`（序列号），使用bigint类型。 ### 典型应用场景： - **ETL管道**：在数据集成任务中，记录数据抽取时间、来源系统等。 - **数据版本控制**：`etl_sequence`可用于追踪数据变更顺序（如CDC日志序列号）。 - **审计溯源**：通过元数据追踪记录的生产者和处理时间。 ### 注意事项： - 具体行为取决于执行引擎（如Flink、Kafka Connector等）。元数据字段名（如`'value.etl_time'`）需与数据源提供的元数据匹配。 - 虚拟列在写入存储时通常被忽略（除非显式包含在INSERT语句中）。 §§相关问题§§ 1. 在Apache Flink中，如何使用METADATA列读取Kafka消息的时间戳？ 2. 虚拟列（VIRTUAL）和实际存储列在存储开销上有何区别？ 3. 如果数据源没有提供对应的元数据字段（如etl_time），查询时会返回什么？ 4. 如何在SQL查询中引用这些元数据虚拟列？ </think> 这段SQL语句定义的是**元数据虚拟列**，常用于数据仓库或流处理系统（如Apache Flink）中。以下是逐行解释： ```sql ,etl_time STRING METADATA FROM 'value.etl_time' VIRTUAL ``` - **`METADATA FROM 'value.etl_time'`**：从数据源的元数据区域提取名为`etl_time`的字段 - **`STRING`**：定义该字段为字符串类型 - **`VIRTUAL`**：表示这是虚拟列（不实际存储，查询时动态生成） - **作用**：获取ETL任务的执行时间戳 ```sql ,etl_record_source STRING METADATA FROM 'value.etl_record_source' VIRTUAL ``` - 提取元数据中的记录来源标识（如kafka_topic/mysql_table等） - 用于追踪数据来源系统 ```sql ,etl_record_type TINYINT METADATA FROM 'value.etl_record_type' VIRTUAL ``` - 提取记录操作类型（通常用数字表示：1=插入，2=更新，3=删除） - `TINYINT`：1字节整数类型（范围-128~127） ```sql ,etl_sequence bigint METADATA FROM 'value.etl_sequence' VIRTUAL ``` - 提取数据变更顺序号（通常为单调递增的64位整数） - `bigint`：8字节长整数（范围约±922亿亿） - 用于保证数据变更顺序一致性 ### 核心作用总结： 1. **元数据抽取**：从消息/记录的隐藏元数据区提取系统字段 2. **数据血缘追踪**：通过`record_source`记录数据来源 3. **变更追踪**：通过`record_type`和`sequence`实现CDC（变更数据捕获） 4. **零存储开销**：`VIRTUAL`关键字表示列不占用物理存储 5. **ETL监控**：`etl_time`用于性能分析和延迟监控 > 典型应用场景：Kafka+Debezium实现的CDC数据管道中，自动捕获数据库变更的元信息。
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