调度工具(ETL 任务流)1、通过ETL的调度管理就可以让这几层串联起来形成一个完整的数据处理流程 。数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，所以也有 ETL 工具把数据流叫做转换 。
2、ETL ， 是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽?。╡xtract）、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 。
3、Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定 。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出 。
大数据时代需要学习什么技术?大数据时代需要学习数据的存储和处理技术 。大数据的存储主要是一些分布式文件系统，现在有好些分布式文件系统 。比较火的就是GFS，HDFS前者是谷歌的内部使用的 ， 后者是根据谷歌的相关论文用java开发的来源框架 。hdfs可以学习 。
Java编程技术：Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具 。
计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术、数据采集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用等课程 。
大数据分析主要有哪些核心技术大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析 。
NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面 。
大数据分析是指通过收集、存储、处理和分析海量数据，从中发掘出有价值的信息和趋势 ， 为决策提供支持和指导 。
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