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वीडियो: क्या पायथन ईटीएल के लिए अच्छा है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
pygrametl एक और है अजगर इमारत के लिए ढांचा ईटीएल प्रक्रियाएं। pygrametl उपयोगकर्ताओं को संपूर्ण निर्माण करने की अनुमति देता है ईटीएल बहे पायथन में , लेकिन CPython और Jython दोनों के साथ काम करता है, इसलिए यह a. हो सकता है अच्छा विकल्प यदि आपके पास मौजूदा जावा कोड और/या JDBC ड्राइवर हैं ईटीएल प्रसंस्करण पाइपलाइन।
इसी तरह, क्या ईटीएल के लिए पायथन का इस्तेमाल किया जा सकता है?
pygrametl (उच्चारण py-gram- ई-टी-एल ) एक है अजगर ढांचा जो आमतौर पर प्रदान करता है उपयोग किया गया एक्सट्रैक्ट-ट्रांसफॉर्म-लोड के विकास के लिए कार्यक्षमता ( ईटीएल ) प्रक्रियाओं। यह बीएसडी लाइसेंस के तहत जारी किया गया खुला स्रोत है।
इसी तरह, क्या हम एसएसआईएस में पायथन का उपयोग कर सकते हैं? अजगर एक बहुत ही शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा है। के साथ संयुक्त लघु उद्योगों , यह कर सकते हैं कई व्यावसायिक समस्याओं के लिए मजबूत और लचीला समाधान प्रदान करते हैं। आज के तेजी से बदलते व्यवसायों में, कंपनियों को डेटा विश्लेषण की आवश्यकता हो सकती है जो अभी तक उनके डेटाबेस सिस्टम में उपलब्ध नहीं है।
यह भी पूछा गया कि बाजार में सबसे अच्छा ईटीएल टूल कौन सा है?
2020 में 15 सर्वश्रेष्ठ ईटीएल उपकरण (एक पूर्ण अद्यतन सूची)
- # 1) इम्प्रोवाडो।
- # 2) स्काईविया।
- # 3) हेवो।
- # 4) मैटिलियन।
- # 5) बहुत।
- # 6) आईआरआई वोरसिटी।
- # 7) इंफॉर्मेटिका - पॉवरसेंटर।
- #8) आईबीएम - इन्फोस्फीयर इंफॉर्मेशन सर्वर।
क्या ईटीएल उपकरण मर चुके हैं?
ईटीएल नहीं है मृत . वास्तव में, यह असमान डेटा स्रोतों, जटिल डेटा विलय और डेटा संचालित अनुप्रयोगों की विविधता और उपयोग के मामलों की दुनिया में अधिक जटिल और आवश्यक हो गया है।
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क्या पायथन संगामिति के लिए अच्छा है?
सीपीयू-बाउंड समवर्ती प्रोग्रामिंग के लिए पायथन बहुत अच्छा नहीं है। GIL (कई मामलों में) आपके प्रोग्राम को ऐसे चलाएगा जैसे कि वह एक ही कोर पर चल रहा हो - या इससे भी बदतर। यदि आपका आवेदन I/O-बाध्य है, तो पायथन एक गंभीर समाधान हो सकता है क्योंकि GIL सामान्य रूप से ब्लॉकिंग कॉल करते समय जारी किया जाता है
आप ईटीएल कैसे बनाते हैं?
यहां कुछ महत्वपूर्ण कदम दिए गए हैं जिन्हें आप उठाना चाहेंगे। स्रोत डेटा की पहचान करें। स्रोत डेटा की पहचान करें। डेटा वेयरहाउस का चयन करें। एक ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) टूल चुनें। डेटा वेयरहाउस टेबल और पाइपलाइन बनाएं। डेटा का विश्लेषण या कल्पना करें
क्या पायथन टेक्स्ट प्रोसेसिंग के लिए अच्छा है?
NLTK, Gensim, Pattern, और कई अन्य Python मॉड्यूल टेक्स्ट प्रोसेसिंग में बहुत अच्छे हैं। उनकी मेमोरी का उपयोग और प्रदर्शन बहुत ही उचित है। पायथन स्केल अप करता है क्योंकि टेक्स्ट प्रोसेसिंग बहुत आसानी से स्केलेबल समस्या है। जब आप पार्सिंग/टैगिंग/चंकिंग/दस्तावेज़ों को निकालते हैं तो आप बहुत आसानी से मल्टीप्रोसेसिंग का उपयोग कर सकते हैं
क्या एथिकल हैकिंग के लिए पायथन अच्छा है?
पायथन कई एथिकल हैकर्स की पसंद की प्रोग्रामिंग भाषा है। दरअसल, साइबर सिक्योरिटी करियर में उन्नति के लिए पायथन का एक अच्छा हैंडल आवश्यक माना जाता है। मुख्य ड्रॉ में से एक यह है कि आपको उपयोग में आसान पैकेज में शक्तिशाली भाषा मिलती है
आप ईटीएल डेटा का उपयोग कैसे करते हैं?
पारंपरिक ईटीएल ईटीएल प्रक्रिया को संसाधित करता है: निकालें, रूपांतरित करें और लोड करें। फिर विश्लेषण करें। उन स्रोतों से निकालें जो आपके व्यवसाय को चलाते हैं। डेटा ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण (ओएलटीपी) डेटाबेस से निकाला जाता है, जिसे आज आमतौर पर 'लेन-देन डेटाबेस' और अन्य डेटा स्रोतों के रूप में जाना जाता है।