数据装载

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。

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。

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。

ETL流程的第七阶段，装载和迁移，专注于将转换后的数据加载到目标数据仓库。此阶段需要考虑数据仓库的结构、加载方式（批量加载或实时加载）以及数据迁移策略以保证数据完整性和一致性。

装载数据库的初始化方式挺实用，尤其是用老备份替换掉数据库里用不着的页，省心不少。SYBASE_DBA 速成这一篇对搞恢复流程的程序员还蛮友好，逻辑讲得清楚，步骤也不绕。运行完恢复程序之后，那些没提交的事务还能自动回滚，基本不用你操心太多。 Sybase环境下搞数据库恢复，最怕的就是“备份有了，恢复整崩”。这一招装载式恢复思路就比较靠谱。就算你不是天天做 DBA 的角色，看完这篇也能快速上手。哦对了，属主权限也要注意，得跟备份时一样，不然装载那一步直接报错。 如果你对备份还不熟，可以搭配着看看其他几篇文章，比如SYBASE_DBA 速成指南: 快速备份数据库，再摸一摸Sybase 的备份优化技巧

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。

Greenplum 的大规模并行架构，加上 Hadoop 的分布式存储能力，做大数据真的是事半功倍。这套课程讲的就是怎么在这两个平台上搞定数据的装载和卸载，说白了，就是怎么把数据搞进去、再拿出来，干货挺多的。 Greenplum的数据装载环节，步骤还挺清晰：先准备格式规范的数据，比如CSV；再建好目标表结构，别忘了配置好分布策略；用gpload或者COPY命令装载，推荐gpload，配置灵活还能做容错；得检查数据完整性，万一哪条漏了就尴尬了。 Hadoop这边的流程也比较接地气：用hadoop fs -put上传数据文件到 HDFS，或者走 Web 界面也行；数据就靠MapReduce或者Sp

集装箱装载的三维优化问题，挺常见的，尤其是在仓库、码头这些地方。想提高装箱效率，用点算法还挺有必要的。混合多目标遗传算法就蛮适合，能帮你同时优化装载体积、装载数和价值，三箭齐发。 算法里用了个挺有意思的东西：特殊二倍体个体表示，听着拗口，意思就是基因表示更灵活。再搭配一种改良的启发式策略，基于deepest bottom left with fill (DBLF)，效率也还不错。你不用从头造轮子，直接能跑。 要是你搞的是3D 装箱问题，或者正琢磨怎么提升你的遗传算法性能，这篇文章蛮值得一看。代码不难，Matlab 和 Python 两种实现方式都有，可以按自己习惯挑。 对啦，想看相关代码或扩展

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。