摘要：Great Expectations 提供了完整的 命令行工具（CLI） 来执行数据质量验证，无需编写 Python 脚本即可完成从数据源配置到结果输出的全流程。以下结合商超场景（MySQL+ClickHouse），详细说明如何通过命令行获取数据质量结果： 1. 核心命令行操作流程 1.1. 初始化 阅读全文

摘要：Great Expectations 本身是基于批处理的数据质量工具，但可通过与 实时流处理框架（如 Apache Kafka + Flink） 集成，实现近实时数据质量验证。以下是具体实现案例，模拟商超线上订单实时流的质量监控： 1. 整体架构 实时数据源（模拟订单系统）→ Kafka（消息队列） 阅读全文

摘要：以下是结合 MySQL（OLTP） 和 ClickHouse（OLAP） 的 Great Expectations 完整落地流程，针对商超线上 / 线下场景设计，包含环境搭建、数据生成、质量验证及结果分析： 1. 环境准备与安装 1.1. 环境准备 1.2. 安装依赖工具 # 创建虚拟环境 pyth 阅读全文

摘要：以下是 GitHub 高星开源 ETL 工具的综合对比，补充 操作界面支持情况 及核心特性，帮助快速选型： 1. 高星 ETL 工具对比表（含界面支持） 工具核心定位GitHub Star开源性操作界面类型核心特性界面优缺点 Apache Airflow 工作流编排与调度引擎 ⭐️38k+ ✅ 开源 阅读全文

摘要：以下是 DBConvert、DataX、FlinkCDC、DBeaver、SeaTunnel、Sqoop、Debezium、Logstash、Talend、MDBTools、Canal 、Kettle等工具的综合对比分析，涵盖核心特性、适用场景、优缺点及技术选型建议： 1. 工具对比总览 工具核心定 阅读全文

摘要：一、下载seatunnel 1、安装java依赖 检测是否已经安装java： rpm -qa|grep java 安装java： yum -y install java-11-openjdk 设置java变量： [root@zb-yunweitest-mysql-204-200 jvm]# cd / 阅读全文