glue专题

掌握数据利器：AWS Glue与数据基盘概览

引言随着数字化进程的不断推进，企业现在能够积累并分析海量且多样化的数据。这一优势使得许多企业开始采用数据驱动型经营（即基于数据的经营策略）。通过基于数据的客观判断，企业及其管理者可以获得诸多好处。然而，要充分利用所积累的数据，就需要建立一个坚实的数据基础设施。然而，这并不是一次性完成的任务。随着企业日常运营中数据量和种类的不断增加，需要持续优化性能、调整设计，并引入适合的工具和解决方案。

aws glue配置读取本地kafka数据源

创建连接时填写本地私有ip地址，选择网络配置配置任务选择kafka作为数据源但是执行任务时日志显示连接失败文档提到只能用加密通信如果您希望与 Kafka 数据源建立安全连接，请选择 Require SSL connection (需要 SSL 连接)，并在 Kafka private CA certificate location (Kafka 私有 CA 证书位置)

企业如何使用SNP Glue将SAP与Snowflake集成？

SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。我们客户非常感兴趣的数据目标之一是Snowflake。Snowflake是一个基于云的数据仓库平台，旨在处理和分析大量数据。它是一种软件即服务(SaaS)解决方案，允许组织使用云基础设施存储、管理和分析

R语言 glue 版本冲突

namespace ‘glue’ is imported by ‘tidyselect’, ‘dplyr’ so cannot be unloaded 报错原因是dplyr和tidyselect两个包所要求的glue版本不同。把glue更新到最新版本即可，可以需要源码编译。

NLP-预训练模型：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【预训练模型：BERT、GPT、Transformer-XL、XLNet、RoBerta、XLM、T5】、微调、微调脚本、【GLUE数据集】

深度学习-自然语言处理：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【GLUE数据集、预训练模型（BERT、GPT、transformer-XL、XLNet、T5）、微调、微调脚本】一、迁移学习概述二、NLP中的标准数据集1、GLUE数据集合的下载方式2、GLUE子数据集的样式及其任务类型2.1 CoLA数据集【判断句子语法是否正确】2.2 SST-2数据集【情感分类】2.3 MRPC数据集【判断

基于AWS Serverless的Glue服务进行ETL(提取、转换和加载)数据分析（一）——创建Glue

1 通过Athena查询s3中的数据此实验使用s3作为数据源 ETL: E extract 输入 T transform 转换 L load 输出大纲 1 通过Athena查询s3中的数据1.1 架构图1.2 创建Glue数据库1.3 创建爬网程序1.4 创建表1.4.1 爬网程序创建表1.4.2 手动创建表

SNP推出新Glue软件Saas版本，助力云数据集成

最新Glue版本可作为软件即服务(SaaS)应用程序使用SAP数据和非SAP数据源之间的云原生集成大大简化了客户的企业数据集成SNP Glue通过应对AI和大数据计划中的关键挑战来增强云数据集成的价值德国，海德堡 —— 2023年11月29日，作为SAP环境中数字化转型、自动化数据迁移和数据管理软件的领先供应商，SNP 推出了新的SNP Glue软件，作为CrystalBrid

基于AWS Serverless的Glue服务进行ETL(提取、转换和加载)数据分析（二）——数据清洗、转换

2 数据清洗、转换此实验使用S3作为数据源 ETL: E extract 输入 T transform 转换 L load 输出大纲 2 数据清洗、转换2.1 架构图2.2 数据清洗2.3 编辑脚本2.3.1 连接数据源（s3）2.3.2. 数据结构转换2.3.2 数据结构拆分、定义2.3.3 清洗后的数据写入

基于AWS Serverless的Glue服务进行ETL(提取、转换和加载)数据分析（一）——创建Glue

1 通过Athena查询s3中的数据此实验使用s3作为数据源 ETL: E extract 输入 T transform 转换 L load 输出大纲 1 通过Athena查询s3中的数据1.1 架构图1.2 创建Glue数据库1.3 创建爬网程序1.4 创建表1.4.1 爬网程序创建表1.4.2 手动创建表

ETL工具——AWS Glue、Glue的执行原理、ETL的三大组件

ETL的三大组件一般来说，ETL分为3大核心组件：输入 - E - extract转换 - T - transform输出 - L - load 输入输入即ETL工作的源头。转换转换一般为ETL的核心，也就是我们从输入读取数据后，经过怎么样的操作，让数据变成我们想要的样子后，在输出。输出输出好理解，就是数据处理完毕后，写入到哪里。根据项目架构图：我们输入源

xxl-job(2.3.0)分布式任务bean模式，GLUE shell调度实践，源码debug

一、xxl-job分布式任务调度入门参考 1.分布式任务调度平台XXL-JOB官网文档 2.其它简单入门案例二、调度中心简单的源码修改 1.源码git clone http://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job 2.修改配置文件，修改了MYSQL EMAIL配置,新增钉钉配置。配置文件多环境支持application-test.properties、applica

XXL-Job使用GLUE(Java)调度REST接口

这里就不介绍xxl-job的使用教程了，很简单很好用。本次仅仅分享使用xxl-job调用REST接口的过程。首先xxl-job-admin你应该先跑起来，然后新建一个SpringBoot项目里面加上xxl-job的依赖，xxl-job的config等配置信息 Maven中加入xxl-job-core的依赖 <!-- ===========XXL-JOB-CORE============

从零开始的目标检测和关键点检测（三）：训练一个Glue的RTMPose模型

从零开始的目标检测和关键点检测（三）：训练一个Glue的RTMPose模型一、重写config文件二、开始训练三、ncnn部署从零开始的目标检测和关键点检测（一）：用labelme标注数据集从零开始的目标检测和关键点检测（二）：训练一个Glue的RTMDet模型一、重写config文件 1、数据集类型即coco格式的数据集，在dataset_info声明classes

从零开始的目标检测和关键点检测（二）：训练一个Glue的RTMDet模型

从零开始的目标检测和关键点检测（二）：训练一个Glue的RTMDet模型一、config文件解读二、开始训练三、数据集分析四、ncnn部署从零开始的目标检测和关键点检测（一）：用labelme标注数据集从零开始的目标检测和关键点检测（三）：训练一个Glue的RTMPose模型在[1]用labelme标注自己的数据集中已经标注好数据集(关键点和检测框)，通过labelme

Windows下使用Glue 生成 CSS spite

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ##Windows下使用Glue 生成 CSS spite 更多平台下的使用方法请参考官网 Glue官网 ###准备工作如何本地没有安装Python2.7的话需要安装一下. Python 2.7.2 Windows installer.安装 PIL（Python Imaging Library） (PIL-1.1.7 for Python

SNP Glue：SAP数据导入到其他系统的多种方式

SAP是一款功能强大的企业资源计划（ERP）软件，许多企业依赖SAP来管理和处理其核心业务数据。然而，有时候企业需要将SAP中的数据导入到其他系统中，以实现更广泛的数据共享和集成，便于企业实现数据智能。本文将介绍几种常见的方式，帮助企业了解如何将SAP数据导入到其他系统中。批量导出与导入：通过SAP的数据导出功能，可以将数据以批量方式导出为常见的数据格式，如CSV、Excel等。