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### ETL开发指南(DataStage EE使用介绍)V2.0知识点概览 #### 1. 引言 **1.1 编写目的** 本指南旨在为使用IBM DataStage Enterprise Edition (DataStage EE)进行ODS项目的开发人员提供一份全面的技术手册。通过本手册，读者可以快速了解并掌握DataStage EE的安装、常规应用以及高级开发等方面的知识。 **1.2 帮助使用** 本节介绍了DataStage EE提供的两种主要帮助资源： - **智能化的帮助功能**：在几乎所有操作界面上都有“帮助”按钮，点击后会显示当前界面的各项功能及其具体操作方法。这种智能化的帮助功能能够帮助用户快速查找所需信息。 - **Online Manuals**：产品安装后，可以在DataStage Documents中找到更综合、全面的产品文档，包括从基础到高级的所有方面，涵盖了Server版到Enterprise Edition版，以及For Windows到For Unix等各种版本。 #### 2. 产品概述 DataStage企业版是一款由原Ascential Software公司开发的关键企业级数据整合工具。它支持从简单到复杂的各种数据结构的大规模数据收集、整合与转换。其特点包括： - **高可扩展性**：支持并行处理大量数据，从而解决各种业务问题。 - **企业级元数据管理**：在整个数据整合生命周期中，能够在所有工具间共享和使用元数据。 #### 3. 常规应用 **3.1 常用组件使用方法** **3.1.1 Sequential File** 用于处理顺序文件，如文本文件等，支持读取和写入。 **3.1.2 Annotation** 用于添加注释，方便代码的维护和理解。 **3.1.3 Change Capture Stage** 捕获源数据的变化，主要用于增量加载场景。 **3.1.4 Copy Stage** 复制输入记录到输出，可以用于简单的数据迁移场景。 **3.1.5 Filter Stage** 过滤输入数据，根据指定条件选择性地传递记录到下游阶段。 **3.1.6 Funnel Stage** 合并多条数据流为一条，适用于减少并行度的情况。 **3.1.7 Transformer Stage** 用于转换数据格式，实现数据清洗、格式化等功能。 **3.1.8 Sort Stage** 对数据进行排序，支持多种排序算法，以满足不同的业务需求。 **3.1.9 Lookup Stage** 执行查找操作，通常用于关联不同表之间的数据。 **3.1.10 Join Stage** 实现两个或多个表的连接操作，类似于SQL中的JOIN。 **3.1.11 Lookup Stage 和 Join Stage 的区别** - **Lookup Stage** 主要用于简单的数据查询操作，如查找匹配项等。 - **Join Stage** 更侧重于两个或多个表之间的复杂连接操作。 **3.1.12 Merge Stage** 将来自不同来源的数据流合并为单一输出流。 **3.1.13 Modify Stage** 修改数据流中的字段值，实现字段更新等操作。 **3.1.14 DataSet Stage** 用于创建或更新数据集。 **3.1.15 File Set Stage** 处理文件集合，支持对一组文件的操作。 **3.1.16 Lookup File Set Stage** 执行文件集查找操作，类似于Lookup Stage，但针对文件集。 **3.1.17 Oracle Enterprise Stage** 专门用于与Oracle数据库交互的阶段。 **3.1.18 Aggregator Stage** 聚合数据，实现数据汇总功能。 **3.1.19 Remove Duplicates Stage** 移除重复记录，保持数据的一致性和准确性。 **3.1.20 Compress Stage** 压缩数据流，减少存储空间需求。 **3.1.21 Expand Stage** 解压缩数据流，逆过程于Compress Stage。 **3.1.22 Difference Stage** 计算两个数据集之间的差异，输出只出现在一个数据集中的记录。 **3.1.23 Compare Stage** 比较两个数据集，输出不匹配的记录。 **3.1.24 Switch Stage** 根据条件选择不同的数据流路径。 **3.1.25 Column Import Stage** 导入外部列数据到数据流中。 **3.1.26 Column Export Stage** 导出数据流中的列数据到外部。 **3.1.27 Teradata Enterprise Stage** 用于与Teradata数据库交互的阶段。 **3.2 常用数据库的连接** 本节介绍了如何连接到常见的数据库系统，例如： - **Informix数据库连接** - **Oracle数据库连接** #### 4. 高级应用 **4.1 DATASTAGE BASIC 接口** 提供了一个基础级别的DataStage接口，适用于简单的数据处理任务。 **4.2 自定义 STAGE TYPE** - **Wrapped Stage** - **Build Stage** - **Custom Stage** 允许开发者自定义阶段，以实现特定的功能需求。 **4.3 性能调优** - **优化策略**：提供了多种优化策略，如调整并行度、内存分配等。 - **关键问题分析**：针对性能瓶颈进行分析，找出影响性能的因素。 - **并行度**：根据系统资源合理设置并行度，提高处理效率。 - **处理建议**：提供了具体的性能优化建议。 - **其它**：包括硬件配置优化等其他方面的考虑。 - **机器的对称性**：考虑数据处理节点的硬件配置一致性。 - **并行调度测试说明**：关于并行调度的测试方法和注意事项。 #### 5. 开发经验技巧汇总 这一部分总结了开发过程中积累的经验和技巧，有助于提升开发效率和质量。 以上是对DataStage EE开发指南中的主要知识点的概述，涵盖了从基本概念到高级应用的各个方面。通过学习这些内容，开发者可以更好地理解和利用DataStage EE的强大功能，从而提高数据整合项目的实施效率。

### ETL开发指南_DataStage+EE_V1 #### 1. 引言 ##### 1.1 编写目的 本指南旨在为使用IBM DataStage进行数据处理项目的开发者提供一个全面的技术参考。DataStage作为一款广泛应用于数据集成领域的强大工具，在多个项目中发挥了重要作用。为了更好地总结与分享我们在使用DataStage过程中的经验和知识，特编写此手册。 本手册不仅涵盖了DataStage的基础使用方法，还深入探讨了一些高级应用技巧和技术细节，旨在帮助新用户快速入门，并为已有一定基础的用户提供进阶学习资料。无论是初学者还是有一定经验的开发者都能从中获益。 ##### 1.2 帮助使用 DataStage提供了丰富的帮助文档和资源，帮助用户更高效地理解和运用其功能： - **智能化帮助功能**：几乎所有操作界面都设有“帮助”按钮，点击即可获取关于当前界面功能及选项的详细解释。这一特性使得用户能够轻松地查找所需信息。 - **在线手册 (Online Manuals)**：安装DataStage后，可以在程序组中找到名为“DataStage Documents”的文件夹，其中包含了一系列详尽的文档，覆盖了从基本操作到高级应用的各种主题。这些文档有助于用户系统地学习DataStage的所有功能。 #### 2. 产品概述 IBM DataStage Enterprise Edition（简称DataStage EE）是一款由原Ascential Software公司开发的数据整合工具。它专为处理大规模数据集而设计，能够支持从简单的数据结构到复杂的多维结构的转换工作。 DataStage EE具有以下特点： - **高可扩展性**：基于灵活的软件架构，能够应对不同规模的数据处理需求。 - **高性能并行处理**：利用多核处理器的优势，实现高速数据处理。 - **企业级元数据管理**：在整个数据整合生命周期中提供一致性和可追溯性，确保数据质量。 DataStage EE通过四个核心功能确保企业数据整合的成功实施： - **先进的开发与简化维护**：提供易用的开发环境和支持，减少后期维护成本。 - **企业级开发、监控与管理**：支持跨平台部署，便于集中管理和监控。 - **高性能扩展架构**：无论数据量大小，都能够保证高效的处理速度。 - **端到端元数据管理**：确保数据在整个生命周期内的质量和一致性。 #### 3. 常规应用 ##### 3.1 常用组件使用方法 本节将详细介绍DataStage EE中常用的组件及其具体使用方法，帮助用户更好地理解和运用这些组件完成数据处理任务。 ###### 3.1.1 Sequential File **描述**：用于处理顺序文件输入或输出。适用于批量读取或写入数据文件。 **配置**： - **文件路径**：指定文件的存储位置。 - **文件格式**：选择文件的格式类型，如CSV、TXT等。 - **分隔符**：设置字段间的分隔字符。 **应用场景**：常用于导入或导出数据到文件系统中，是数据处理流程中常见的第一步或最后一步。 ###### 3.1.2 Annotation **描述**：用于添加注释说明，不执行任何数据处理操作。 **配置**：在组件中输入文本，用于描述或标记某个步骤的作用。 **应用场景**：可用于提高数据流图的可读性，方便后续查看或维护。 ###### 3.1.3 Change Capture Stage **描述**：用于捕获数据源的变化记录，例如新增、修改或删除的操作。 **配置**： - **数据源连接**：选择要监控变化的数据源。 - **变化表**：指定用于存储变化记录的表。 **应用场景**：适用于实时或定期监控数据库中的变更情况，对于增量加载非常有用。 接下来的部分将继续介绍其他组件的使用方法，包括但不限于Filter、Funnel、Transformer等，每个组件都将在后续章节中详细展开。通过这些组件的学习和应用，用户可以构建出复杂而高效的数据处理流程，满足不同场景下的需求。

在Java EE领域，购物车功能的设计与实现是一项重要的教学内容，通常作为课程设计或期末大作业的一部分。本次大作业的主题是设计一个具有购物车功能的简易系统，并且实现前后端分离，这不仅考察学生对于Java EE技术栈的理解和应用能力，也强调了前端与后端解耦的现代Web开发理念。 Java EE（Java Platform, Enterprise Edition）是一个用于开发企业级应用的平台，它提供了一整套的API和服务。在这个平台上，开发者可以利用EJB（Enterprise JavaBeans）进行业务逻辑处理，使用Servlet和JSP（JavaServer Pages）处理Web请求和动态内容的生成，以及利用Java Persistence API（JPA）进行数据持久化等。这些技术构成了企业级应用开发的核心。 对于购物车系统的设计，通常需要考虑以下几个方面： 1. 商品管理：包括商品信息的展示，如商品名称、价格、库存、图片等。 2. 购物车功能：用户可以将商品添加到购物车中，并且可以对购物车中的商品数量进行修改。 3. 订单处理：用户在购物车中确认所选商品后，可以生成订单。 4. 用户管理：系统需要支持用户注册、登录、查看个人信息和订单历史。 5. 前后端分离：前端主要负责用户界面的展示和用户交互，后端则处理业务逻辑、数据存储等。 6. 数据库设计：合理的数据库设计对于系统的性能和扩展性至关重要，需要考虑到商品表、用户表、订单表、购物车表等的创建和关联。 在实现购物车功能时，常用的Java EE技术包括但不限于： - Servlet：用于处理HTTP请求和响应，可以作为控制器接收前端请求，并分发给相应的业务组件。 - JSP：用于生成HTML页面，通常与Servlet配合使用，将业务数据动态地展示在用户界面上。 - JPA/Hibernate：作为持久层框架，用于操作数据库，可以简化数据库交互代码。 - EJB：用于封装业务逻辑，可实现事务控制、安全性控制等功能。 此外，为了实现前后端分离，前端可能会使用如React、Vue或Angular等现代JavaScript框架来构建用户界面，而后端则负责提供API接口供前端调用。这样的架构设计有利于前端开发的独立性和后端服务的高可用性。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“goods”可能代表与商品信息相关的文件，例如商品的数据库模型、商品信息的处理逻辑、商品列表的展示页面等。 Java EE设计大作业购物车功能实现不仅考验学生的Java编程能力，还要求学生能够熟练运用Java EE相关技术，设计出合理的系统架构，并且具备前后端分离开发的实践能力。通过这样一个完整的项目实践，学生可以更好地理解和掌握企业级应用开发的关键技术和方法。

Java EE 设计模式：Spring 企业级开发最佳实践 Java EE 设计模式是指在 Java 企业版（Java Enterprise Edition）中应用的设计模式，旨在提高软件系统的可维护性、可扩展性和可重用性。Spring 是当前最流行的 Java EE 框架之一，广泛应用于企业级开发中。 在 Java EE 设计模式中，常用的设计模式有： 1.Singleton Pattern：单例模式，确保某个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。 在 Spring 中，singleton scope 是默认的 scopes，表示 Bean 只会被实例化一次，并且可以被所有的应用程序上下文访问。 2.Factory Pattern：工厂模式，提供一种创建对象的方式，封装创建对象的细节。 在 Spring 中，BeanFactory 是一个工厂接口，提供了获取 Bean 实例的方式，开发者可以通过实现 FactoryBean 接口来定制Bean的创建过程。 3.Observer Pattern：观察者模式，定义对象之间的一种一对多的依赖关系，一个对象的改变将automatically通知它的所有观察者。 在 Spring 中，观察者模式广泛应用于事件驱动编程中，例如，在 Spring MVC 中，使用观察者模式来处理请求和响应。 4.MVC Pattern：模型视图控制器模式，分离应用程序的关注点，实现高内聚、低耦合的设计。 在 Spring 中，MVC 模式是框架的核心部分，提供了一个松耦合的架构，开发者可以根据需要选择不同的视图技术和模型来实现业务逻辑。 5.DependencyInjection Pattern：依赖注入模式，提供一种松耦合的方式来管理对象之间的依赖关系。 在 Spring 中，依赖注入是框架的核心部分，提供了一个可配置的依赖关系管理机制，开发者可以通过 XML 配置文件或注解来管理对象之间的依赖关系。 6.AOP Pattern：面向方面编程模式，提供一种将跨cutting concerns（횡断关注点）分离出来的方式，实现高内聚、低耦合的设计。 在 Spring 中，AOP 是框架的核心部分，提供了一个 AspectJ 语言来实现面向方面编程，开发者可以使用注解或 XML 配置文件来实现面向方面编程。 在企业级开发中，Spring 框架提供了一整套的解决方案，包括IOC容器、AOP、MVC 等，可以帮助开发者快速构建高质量的企业级应用程序。同时，Spring 的设计模式也提供了一个良好的实践，帮助开发者编写高质量的代码。

《Java EE企业级应用开发教程》第二版，结合Spring、Spring MVC和MyBatis三大框架，为读者提供了全面深入的Java后端开发学习路径。这本书的源码资源旨在帮助开发者通过实践来理解并掌握企业级应用开发的核心技术。 Java EE（Java Platform, Enterprise Edition）是Java平台针对企业级应用开发的标准和框架集合。它提供了诸如Web服务、事务管理、数据访问等服务，用于构建分布式、多层架构的应用程序。在Java EE中，我们通常会用到如Servlet、JSP、EJB等组件。 Spring框架是Java EE开发中的核心组件，它提供了一个全面的基础设施，支持创建企业级Java应用程序。Spring的核心特性包括依赖注入（DI）和面向切面编程（AOP），使得代码更加模块化，易于测试和维护。Spring MVC是Spring框架的一部分，专门用于构建Web应用程序，它简化了模型-视图-控制器（MVC）模式的实现，提高了开发效率。 MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis可以使用简单的XML或注解进行配置和原始映射，将接口和Java的POJOs(Plain Old Java Objects，普通的Java对象)映射成数据库中的记录。 在学习这套教程的过程中，读者会了解到如何使用Spring来管理bean，实现依赖注入，以及如何使用AOP进行切面编程。Spring MVC则会教你如何处理HTTP请求，组织控制器，以及如何使用模板引擎来展示视图。至于MyBatis，你会学到如何编写动态SQL，以及如何通过Mapper接口与数据库进行交互。 源码资源通常包含示例项目的结构、配置文件、实体类、DAO层、Service层以及Controller层的代码。这些代码可以帮助读者更直观地理解每个组件在实际项目中的作用和使用方式。例如，你可以看到Spring的配置文件是如何定义bean，MyBatis的XML映射文件是如何映射SQL查询，以及Spring MVC的Controller是如何接收和响应HTTP请求的。 通过本书的学习，开发者不仅可以掌握Java EE的基本概念和技术，还能深入理解三大框架的协同工作方式，从而提升开发大型企业级应用的能力。无论是对于初学者还是有经验的开发者，这都是一个宝贵的资源，能够帮助他们在实际项目中快速上手并提高开发效率。

高精度电弱物理的未来在于对Z玻色子，W玻色子，希格斯玻色子和顶夸克性质的e + e-对撞机测量。 我们估计了三种可能的未来对撞机的预期性能：ILC，FCC-ee（以前称为TLEP）和CEPC。 特别是，我们提出了CEPC可能达到的初步估计值，即中国提出的圆形电子正电子对撞机，斜参数S和T以及希格斯耦合器的七参数拟合。 这些结果使CEPC的物理潜力可以与ILC和FCC-ee的物理潜力进行比较。 我们还展示了当每个最重要的输入度量的不确定性分别改变时，对S和T的约束将如何演变。 这阐明了未来对撞机的基本物理目标。 为了提高当前的精度，最高优先级是改善m W和sin​​ 2θeff的不确定性。 同时，对顶部质量，Z质量，α的延伸和Z宽度的改进的测量将提供进一步的改进，这将确定最终的覆盖范围。 我们认为，每种可能的未来对撞机都具有探测TeV级电弱物理的强大前景。

在VEPP-4M电子-正负电子对撞机的KEDR实验中，使用直接J /ψ衰减测量了J /ψ介子的电子宽度和μ子介子的宽度比。 结果Γe+ e-（J /ψ）/Γμ+μ-（J /ψ）= 1.0022±0.0044±0.0048（0.65％）与轻子的普遍性非常吻合。 该分析过程中收集的经验将用于J /ψ轻子宽度的确定，准确度最高为1％。

本api为java ee的中文版，请大家一定放心，我不会像某些人一样放一个英文版的然后说是中文版的。

内容包括了用户javaee专栏里面文章用户信息增删改查案例所有源代码与资源文件，整理不易，谢谢啦。