新装载引擎

从旧版本升级后，可能需要修改兼容性选项或重建宽列以适应不同类型的数据。新装载引擎提供更好的性能，但需要调整内存分配以充分利用可用硬件资源。

装数据库的命令，SYBASE的老用户应该都挺熟了，尤其是那句经典的 load database_name from dump_device。语法不复杂，但多人一开始还是容易搞混用法，是加上 online database_name 这个参数的时候。如果你刚接触 Sybase，这篇初级培训教程蛮适合你，讲得清清楚楚，例子也挺实在。

ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程，在数据仓库建置过程中，资料整合转换(ETL)是最花费时间、人力的，约占整个项目的60%-70%左右。一家企业除了在不同的成长阶段所留下来历史资料，还包括使用者所产生的大量资料，及对外部所取得的资料，这些信息可能来自不同的数据库平台，或一些特定的档案格式。而ETL就是要将各个不同的数据文件或数据库所撷取的资料，根据企业之需求及数据仓库Model的设计，转换成正确的信息，清除重复不需要的资料，转至统一的数据库中，保留在企业内以利后续使用。

数据装载操作里的人工方法，算是前期入门蛮常见的套路。小型系统里，多时候没法直接跑 ETL 工具，那就只能靠人一点点来——筛选、转换、输入、校验，一个都少不了。数据格式转换这一步其实挺坑的，不同系统出来的格式千奇百怪，起来真得有点耐心。 部门数据东一块西一块，整合起来挺费劲。你得先搞清楚哪些是要入库的，再考虑怎么统一格式。比如原始 Excel 或者一些老旧系统导出的文本，格式差得多，想直接喂给数据库？不，得干净再说。 数据转换这一块如果量大，其实建议还是用工具来搞，比如Kettle这种可视化 ETL 工具，用着还挺顺手。你要是感兴趣，可以看看Kettle 使用文档，挺实用的，尤其适合中小型项目。

BC-PDM 的数据装载和导出功能，挺适合你用在做数据预的时候。装载这块能直接把DFS上那些没元数据的文件成标准格式，比如自动断行、去空行这些常见操作，全自动的，省事不少。导出也比较灵活，格式可以选，分隔符也能自定义，数据还是保留在DFS上，不会额外挪动，速度也快，比较适合跑完流程之后的输出步骤。

Kettle是数据抽取、转换、装入和加载工具，简称水壶。该工具帮助用户实现数据处理需求，如从各种来源提取数据，转换数据格式，并装入到指定目的地。

Impala 的官方文档，内容挺全，讲得也比较细，适合你平时查资料或者搞性能调优时用。Impala 的实时查询能力还蛮厉害的，支持直接用标准 SQL查Hadoop里的数据，响应也快，查询写起来跟用普通数据库差不多，门槛挺低。Impala 的MPP 架构，查询的时候能并行，性能比老的MapReduce快不少，适合你需要快速出结果的时候，像做报表、搞数据就挺方便。和HDFS、HBase这些老朋友集成得也比较顺，支持的数据格式也多，像Parquet、Avro、ORC都能直接用，数据搬来搬去挺麻烦的，用 Impala 可以省不少事。嗯，查询的时候 Impala 还挺省事，数据基本都在内存里，低延迟，也

一、实验目的：1、理解回溯算法的深度优先搜索策略。2、掌握应用回溯算法解决问题的算法框架。3、通过范例学习回溯算法的设计策略。二、实验环境：1、硬件环境：Windows 10；2、软件环境：编译器：Dev C++，语言：C语言。

MySQL存储引擎的比较是数据库管理中一个重要的课题，不同的存储引擎具有各自的优势和适用场景。

ODBC 连接 Access 数据库用得比较多的朋友，AccessDatabaseEngine这个小工具你一定得试试。安装方便，兼容性也挺好，尤其在老项目时，省了不少事。Access 的驱动老是找不到？用Access 数据库引擎装上就好，点这里直接下载。支持 ODBC 调用，用起来还是比较稳的。用64 位 Access 数据库引擎时注意别跟 Office 版本打架，是你系统是 64 位但 Office 是 32 位的，那就得选对版本才行，不然安装时候容易报错。这儿是 64 位的下载。你要是用MFC或C++接数据库，建议看看这两篇文章：MFC 连接 Access 数据库、VC++连接 ODBC，