知识抽取

深入浅出地讲解知识图谱的核心概念与前沿技术，并结合最新的研究成果和实际案例，帮助你快速掌握知识抽取与挖掘的精髓。

数据抽取通常从远程系统中提取数据，涉及各种方法，包括使用SQLPlus、OCI/ProC程序、Oracle UTIL_FILE、Oracle Export Utility等。

在ETL过程中，数据抽取是至关重要的第一步。目前市面上已有不少成熟的工具可以辅助完成这一任务，以下列举一些并进行简要对比： | 工具名称 | 主要功能 | 适用场景 ||---|---|---|| Sqoop | 关系型数据库数据导入导出 | Hadoop/Hive生态 || Flume | 实时数据采集和传输 | 日志收集、事件流处理 || Kafka Connect | 连接各种数据源和目标系统 | 构建数据管道 | 选择合适的工具需要根据具体的数据源、目标系统和性能需求等因素综合考量。

kettle实现的全量抽取 抽取表配置文本化 数据库连接按需调整 目标数据库表结构需提前创建

数据仓库抽取程序可以有效地将数据从高性能的联机事务处理系统中提取出来，以便在需要整体分析数据时与联机事务处理性能不冲突。通过数据仓库抽取程序，数据可以从联机事务处理环境中移出，从而改变数据管理的方式。

这个程序利用MATLAB实现了图像的HOG特征抽取，效果非常显著。

ODI通知数据同步步骤： 扫描通知接口表: 获取通知时间。 提取源数据: 根据通知时间从源表中提取相关数据。 插入临时表: 将提取的源数据插入临时表。 清理目标数据: 删除目标表中与临时表数据时间相同的数据。 同步数据: 将临时表的数据插入目标表，完成数据同步。

ODI 的 SQL Server 到 Oracle 抽数配置，真是省心不少。整个流程逻辑清晰，从定义源和目标库到执行接口，都有现成的模板可以套。尤其是模型反向工程这步，基本点两下就能把数据库表结构搞定，挺适合初学者上手的。 ODI 的映射功能用起来也比较舒服，拖拖拽拽就能完成字段映射，逻辑清晰，界面还不错。你不用记住一堆复杂的 ETL 语法，跟着流程走，跑通一个完整的抽取流程问题不大。 接口定义和执行监控也算亮点，ODI 控制台里直接能看到 SQL 语句，出错了能快速定位是哪一步挂了。这对调试友好，效率提升挺多的。 不过要注意，连接 SQL Server 时的JDBC URL 配置要填对，不然

这个load_data_incr_sqoop.zip文件，专门为你了一个按天增量抽取 MySQL 数据到 Hive 的方案。对于大数据增量抽取的场景，使用Sqoop进行数据导入是一种常见且高效的方式。通过这个文件，你可以轻松上手，快速部署增量抽取任务，避免全量抽取带来的性能压力。内容实用，尤其适合需要定期同步数据的项目。如果你是做数据的，估计你会觉得这个工具蛮合适的，尤其是对于那些需要 Hive 和 MySQL 之间的复杂数据迁移的情况，效果还是不错的。嗯，文件里包含了详细的代码和配置，使用起来比较简便，基本不需要太多的额外配置，基本就能跑起来。，如果你不太熟悉Sqoop，可以先看看相关文档，

SQL Server 随机抽取数据知识点 一、SQL Server 随机抽取数据方法 在 SQL Server 中，如果需要从一张表中随机抽取指定数量的数据记录，可以利用 NEWID() 函数结合 ORDER BY 子句来实现这一功能。下面将详细介绍这一过程。 二、NEWID() 函数解释 NEWID() 函数是 SQL Server 中的一个内置函数，用于生成一个新的唯一标识符（Unique Identifier），即 uniqueidentifier 类型的值。这个值每次调用时都会不同，并且在整个数据库系统中都是唯一的。这使得 NEWID() 函数非常适合用来进行随机排序。 三、实现随机抽