آموزش تسلط بر یکپارچه سازی داده ها (ETL) با IBM DataStage

Mastering Data Integration (ETL) with IBM DataStage

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: قفل قدرت یکپارچه سازی داده ها (ETL): آموزش عملی با IBM DataStage (ETL) مبانی یکپارچه سازی داده ها: مفاهیم اصلی و انواع یکپارچه سازی داده ها را درک کنید و نمونه های واقعی را کشف کنید. پیمایش IBM Information Server: با اجزای IBM Information Server و نقش آن در یکپارچه سازی داده ها آشنا شوید. مدیریت سرور اطلاعات IBM: نحوه پیمایش در کنسول مدیریت سرور اطلاعات IBM و انجام وظایف ضروری اداری را یاد بگیرید. کاوش در IBM DataStage: در معماری IBM DataStage، اجزای کلیدی و کاربردهای عملی آن غوطه ور شوید. توسعه در IBM DataStage: به صورت عملی در DataStage کار کنید، پروژه ها را ایجاد کنید، انواع کارها را بررسی کنید، و از عناصر طراحی برای پردازش موازی استفاده کنید. مدیریت DataStage: مهارت های عملی در مدیریت DataStage، از جمله مدیریت کاربر، مجوزها و متغیرهای محیطی به دست آورید. مدیریت ابرداده: مدیریت ابرداده را با استفاده از DataStage Designer، وارد کردن و صادر کردن کامپوننت‌ها تمرین کنید. ایجاد مشاغل موازی: در جلسات عملی شرکت کنید تا مشاغل موازی ایجاد کنید، پارامترها را تعریف کنید و مشاغل خود را به طور مؤثر مستند کنید. دسترسی به داده های متوالی: تجربه عملی در مدیریت داده های متوالی، استفاده از مرحله فایل متوالی و مدیریت لینک های رد. پیاده سازی الگوریتم های پارتیشن بندی و جمع آوری: بینش عملی در مورد موازی سازی پارتیشن ها، الگوریتم های پارتیشن بندی و استراتژی های جمع آوری به دست آورید. ترکیب داده ها با مراحل: با مراحل جستجو، پیوستن، ادغام و قیف کار کنید و برنامه های کاربردی آنها را در سناریوهای دنیای واقعی تمرین کنید. مراحل پردازش گروهی: یاد بگیرید که داده ها را به طور موثر مرتب کنید، موارد تکراری را حذف کنید و از مراحل Aggregator در تمرین های عملی استفاده کنید. تبدیل داده ها: استفاده از مرحله Transformer، محدودیت ها و تکنیک های اشکال زدایی برای تبدیل داده ها را تمرین کنید. توابع مخزن: جنبه های عملی استفاده از مخزن، یافتن تفاوت بین مشاغل و انجام تجزیه و تحلیل تاثیر را بررسی کنید. کار با داده‌های رابطه‌ای: درگیر شدن در فعالیت‌های عملی شامل مراحل اتصال، خواندن و نوشتن در جداول پایگاه داده، و استفاده از اتصال داده برای کنترل توالی شغل: تجربه عملی در ایجاد توالی شغل، تعریف محرک‌ها و مدیریت فعالیت‌های شغلی از طریق مراحل مختلف کسب کنید. تمرین واقعی: ادغام AWS Cloud: مهارت های خود را برای ادغام داده ها با خدمات AWS Cloud در سناریوهای دنیای واقعی به کار بگیرید. تمرین واقعی: یکپارچه سازی Data Vault 1.0 & 2.0: تمرین های عملی در ادغام مفاهیم Data Vault در پروژه های یکپارچه سازی داده شما. پیش نیازها: درک اساسی مفاهیم داده: درک اساسی از مفاهیم داده توصیه می شود. دانش آموزان باید اصطلاحاتی مانند منابع داده، تبدیل داده ها و بارگذاری داده ها را درک کنند. دانش SQL (اختیاری): اگرچه اجباری نیست، اما آشنایی با SQL (زبان پرس و جوی ساختاریافته) می تواند مفید باشد، به خصوص هنگام کار با پایگاه داده های رابطه ای. دسترسی به IBM DataStage: در حالت ایده‌آل، دانش‌آموزان باید به نرم‌افزار IBM DataStage برای تمرین و پیگیری دوره دسترسی داشته باشند. نرم افزار IBM DataStage (اختیاری): اگر دانش آموزان می خواهند مهارت های آموخته شده در دوره را تمرین کنند، دسترسی به نرم افزار IBM DataStage سودمند است. ضروری هستند.

قفل یکپارچه‌سازی داده‌ها را با IBM DataStage، ابزار پیشرو در صنعت ETL (Extract, Transform, Load) باز کنید. در این دوره جامع، شما سفری را از مبانی یکپارچه سازی داده ها تا تکنیک های پیشرفته آغاز خواهید کرد و به شما این امکان را می دهد که از پتانسیل کامل داده های خود استفاده کنید.

آنچه خواهید آموخت:

  • مبانی یکپارچه‌سازی داده‌ها: با درک مفاهیم اصلی و انواع یکپارچه‌سازی داده‌ها شروع کنید، و پایه‌ای قوی برای سفر خود ایجاد کنید.

  • IBM Information Server: اکوسیستم IBM Information Server و اجزای حیاتی آن را کاوش کنید تا بفهمید DataStage در کجا قرار می گیرد.

  • مدیریت عملی: وظایف مدیریت DataStage، مدیریت کاربران، نقش‌ها و مجوزها را به آسانی انجام دهید.

  • تسلط بر فراداده: یاد بگیرید که به طور مؤثر با ابرداده، یکی از جنبه های مهم یکپارچه سازی داده ها، کار کنید تا فرآیندهای خود را ساده کنید.

  • ایجاد مشاغل موازی: در ایجاد مشاغل موازی غوطه ور شوید، پیچیدگی های آن را درک کنید و مشاغل موازی کارآمد طراحی کنید.

  • دسترسی به داده‌های متوالی: در هنر دسترسی به داده‌های متوالی، مهارتی حیاتی در یکپارچه‌سازی داده‌ها، مسلط شوید.

  • الگوریتم‌های پیشرفته: الگوریتم‌های پارتیشن‌بندی و جمع‌آوری را کاوش کنید، که برای پردازش کارآمد داده‌ها حیاتی است.

  • ترکیب موثر داده ها: با مراحلی مانند جستجو، پیوستن، ادغام و قیف برای ترکیب یکپارچه داده ها راحت باشید.

  • مراحل پردازش گروهی: یاد بگیرید که داده ها را گروه بندی کنید، آنها را مرتب کنید و به طور موثر آنها را جمع آوری کنید.

  • مرحله ترانسفورماتور: در مرحله ترانسفورماتور و قابلیت های آن برای تبدیل داده ها غوطه ور شوید.

  • توابع مخزن: درک عملکردهای مخزن، تجزیه و تحلیل تأثیر، و نحوه مقایسه مشاغل مختلف.

  • یکپارچه‌سازی داده‌های رابطه‌ای: با داده‌های رابطه‌ای با استفاده از مراحل اتصال، خواندن و نوشتن در جداول پایگاه داده کار کنید.

  • کنترل ترتیب کارها: در توالی کار مسلط شوید، جریان کارها را کنترل کنید و گردش کار پیچیده ایجاد کنید.

  • تمرین در دنیای واقعی: با جلسات عملی AWS Cloud و Data Vault، دانش خود را در سناریوهای دنیای واقعی به کار ببرید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر یکپارچه سازی داده ها Introduction to Data Integration

  • معرفی Introduction

  • طرح کلی دوره Outline of the course

  • مسائل را دریافت کنید Get the matterials

یکپارچه سازی داده ها در مدیریت داده ها Data Integration in Data management

  • دستور جلسه The agenda of the session

  • یکپارچه سازی داده ها در مدیریت داده ها Data Integration in Data management

  • برخی از مفاهیم و انواع یکپارچه سازی داده ها Some concepts and kinds of Data Integration

  • یکپارچه سازی داده ها چگونه به نظر می رسد؟ What does data integration look like?

مقدمه ای بر IBM Information Server Introduction to IBM Information Server

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • مقدمه ای بر IBM Information Server Introduction to IBM Information Server

  • مقدمه ای بر IBM Information Server (ادامه) Introduction to IBM Information Server (cont.)

  • اجزای کلیدی سرور اطلاعات IBM Key IBM Information Server Components

  • توپولوژی سرور اطلاعات آی بی ام IBM Information Server topology

  • توپولوژی سرور اطلاعات IBM (ادامه) IBM Information Server topology (Cont.)

کنسول مدیریت سرور اطلاعات آی بی ام IBM Information Server Administration Console

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • کنسول مدیریت سرور اطلاعات آی بی ام IBM Information Server Administration Console

  • کنسول مدیریت سرور اطلاعات IBM (ادامه) IBM Information Server Administration Console (Cont.)

  • تمرین واقعی 1 - کنسول مدیریت سرور اطلاعات IBM Real Practice 1 – IBM Information Server Administration Console

مقدمه ای بر IBM DataStage Introduction to IBM DataStage

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • معماری DataStage DataStage Architecture

  • مدیر DataStage DataStage Administrator

  • طراح DataStage DataStage Designer

  • مدیر DataStage DataStage Director

در حال توسعه در DataStage و ویژگی ها Developing in DataStage and Features

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • در حال توسعه در DataStage Developing in DataStage

  • مخزن پروژه DataStage DataStage project repository

  • انواع مشاغل DataStage Types of DataStage Jobs

  • عناصر طراحی مشاغل موازی Design Elements of Parallel Jobs

  • موازی سازی پارتیشن Partition Parallelism

  • پارتیشن بندی چند گره Multi-Node Partitioning

  • طراحی کار در مقابل اجرا Job design versus execution

  • فایل پیکربندی Configuration File

  • فایل پیکربندی (ادامه) Configuration File (Cont.)

  • Checkpoint - در حال توسعه در IBM DataStage و ویژگی ها Checkpoint - Developing in IBM DataStage and Features

  • خلاصه - در حال توسعه در IBM DataStage و ویژگی ها Summary - Developing in IBM DataStage and Features

مدیریت DataStage DataStage Administration

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - مدیریت DataStage Unit Objectives - DataStage Administration

  • کنسول وب سرور اطلاعات - مدیریت Information Server Web Console - Administration

  • پنجره ورود به کنسول وب Web Console Login Window

  • مدیریت کاربر و گروه User and Group Management

  • ایجاد شناسه کاربری DataStage Creating a DataStage User ID

  • نقش های DataStage را تعیین کنید Assign DataStage Roles

  • اعتبار DataStage DataStage Credentials

  • نقشه‌برداری پیش‌فرض اعتبار DataStage DataStage Credentials Default Mapping

  • ورود به DataStage Administrator Logging onto DataStage Administrator

  • InforSphere DataStage Administration InforSphere DataStage Administration

  • زبانه های مدیر DataStage DataStage Administrator Tabs

  • متغیرهای محیطی Environment variables

  • متغیرهای گزارش دهی محیطی Environment reporting variables

  • برگه مجوزهای مدیر DataStage DataStage Administrator Permissions tab

  • کاربران و گروه ها را اضافه کنید Add users and groups

  • نقش DataStage را مشخص کنید Specify DataStage Role

  • برگه گزارش های مدیریت DataStage DataStage Administrator Logs Tab

  • Tab Parallel Administrator DataStage DataStage Administrator Parallel Tab

  • ایست بازرسی - مدیریت DataStage Checkpoint - DataStage Administration

  • تمرین واقعی 2 - وظیفه 1 - مدیریت سرور اطلاعات - کاربر و گروه Real Practice 2 - Task 1 - Information Server Administration - User & Group

  • تمرین واقعی 2 - وظیفه 2 - ویژگی های پروژه - عمومی Real Practice 2 - Task 2 - Project Properties - General

  • تمرین واقعی 2 - وظیفه 3 - ویژگی های پروژه - محیط Real Practice 2 - Task 3 - Project Properties - Environment

  • تمرین واقعی 2 - وظیفه 4 - ویژگی های پروژه - کاربر و گروه Real Practice 2 - Task 4 - Project Properties - User & Group

  • خلاصه - مدیریت DataStage Summary - DataStage Administration

با ابرداده کار کنید Work with metadata

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - کار با ابرداده Unit Objectives - Work with metadata

  • ورود به DataStage Designer Logging onto DataStage Designer

  • طراح DataStage DataStage Designer

  • مخزن پروژه DataStage DataStage project repository

  • واردات و صادرات Import and Export

  • صادر کردن اجزای DataStage Exporting DataStage Components

  • صادرات اشیاء Export objects

  • رویه واردات Import Procedure

  • وارد کردن اشیا Import objects

  • ایست بازرسی - با ابرداده کار کنید Checkpoint - Work with metadata

  • تمرین واقعی 3 - صادرات و واردات قطعات DataStage Real Practice 3 - Export & Import DataStage Components

  • خلاصه - کار با ابرداده Summary - Work with metadata

ایجاد شغل موازی Create Parallel Job

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - ایجاد مشاغل موازی Unit objectives - Create parallel jobs

  • شغل موازی چیست؟ What is a parallel job?

  • پالت ابزار Tools Palette

  • یک کار موازی جدید ایجاد کنید Create a new parallel job

  • مراحل و پیوندها را از پالت بکشید Drag stages and links from the Palette

  • تغییر نام پیوندها و مراحل Rename links and stages

  • ویژگی های اتصال Connection Properties

  • پارامترهای شغلی Job parameters

  • یک پارامتر شغلی را تعریف کنید Define a job parameter

  • از یک پارامتر شغلی در یک مرحله استفاده کنید Use a job parameter in a stage

  • اسناد شغلی را اضافه کنید Add job documentation

  • اسناد پنجره ویژگی های شغلی Job Properties window documentation

  • یک کار را کامپایل و اجرا کنید Compile and run a job

  • پیام کامپایل، خطا یا موفقیت آمیز Compile, Errors or Successful message

  • مدیر DataStage DataStage Director

  • گزینه ها را اجرا کنید Run options

  • آمار عملکرد Performance statistics

  • نمای وضعیت کارگردان Director Status View

  • گزارش کار، مشاهده شده از طراح Job log, viewed from designer

  • سایر توابع گزارش کار Other job log functions

  • مانیتور مدیر Director monitor

  • کارها را از خط فرمان اجرا کنید Run jobs from the command line

  • مجموعه پارامترها Parameter sets

  • یک مجموعه پارامتر ایجاد کنید Create a parameter set

  • تعریف پارامترها Defining the parameters

  • تعریف فایل های مقادیر Defining values files

  • یک مجموعه پارامتر را در یک کار بارگیری کنید Load a parameter set into a job

  • از پارامترهای مجموعه پارامتر استفاده کنید Use parameter set parameters

  • کارها را با پارامترهای مجموعه پارامتر اجرا کنید Run jobs with parameter set parameters

  • ایست بازرسی - کارهای موازی ایجاد کنید Checkpoint - Create parallel jobs

  • تمرین واقعی 4 - وظیفه 1 - پایگاه داده --> ترانسفورماتور --> پایگاه داده Real Practice 4 - Task 1 - Database --> Transformer --> Database

  • تمرین واقعی 4 - وظیفه 2 - پایگاه داده --> ترانسفورماتور --> پایگاه داده با پارامتر Real Practice 4 - Task 2 - Database --> Transformer --> Database with Parameter

  • خلاصه - ایجاد مشاغل موازی Summary - Create parallel jobs

ایجاد مشاغل موازی - دسترسی به داده های متوالی Create parallel jobs - Access sequential data

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - به داده های متوالی دسترسی داشته باشید Unit objectives - Access sequential data

  • نحوه مدیریت داده های متوالی How sequential data is handled

  • ویژگی های مرحله Sequential File Features of the Sequential File stage

  • طراحی کار با مراحل فایل متوالی Job design with Sequential File Stages

  • ویژگی های مرحله فایل متوالی Sequential File stage properties

  • فرمت برگه Format Tab

  • برگه ستون Column Tab

  • خواننده های متعدد Multiple Readers

  • نوشتن در یک فایل متوالی Writing to a sequential file

  • رد لینک ها Reject links

  • لینک های رد منبع و هدف Source and target reject links

  • تنظیم ویژگی Reject Mode Setting the Reject Mode property

  • ایست بازرسی - به داده های متوالی دسترسی پیدا کنید Checkpoint - Access sequential data

  • تمرین واقعی 5 - وظیفه 1 - فایل --> ترانسفورماتور --> فایل Real Practice 5 - Task 1 - File --> Transformer --> File

  • تمرین واقعی 5 - وظیفه 2 - فایل --> ترانسفورماتور --> مجموعه داده با پارامتر Real Practice 5 - Task 2 - File --> Transformer --> DataSet with Parameter

  • تمرین واقعی 6 - File --> Transformer --> DataSet Real Practice 6 - File --> Transformer --> DataSet

  • خلاصه - دسترسی به داده های متوالی Summary - Access sequential data

پارتیشن بندی و جمع آوری الگوریتم ها Partitioning and collecting algorithms

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - پارتیشن بندی و جمع آوری الگوریتم ها Unit objectives - Partitioning and collecting algorithms

  • موازی سازی پارتیشن Partition parallelism

  • پارتیشن بندی مرحله Stage partitioning

  • محیط های سخت افزاری DataStage DataStage hardware environments

  • الگوریتم های پارتیشن بندی Partitioning algorithms

  • جمع آوری Collecting

  • جمع آوری (ادامه) Collecting (Cont.)

  • جمع آوری الگوریتم ها Collecting algorithms

  • الگوریتم های پارتیشن بندی بدون کلید در مقابل کلیددار Keyless versus keyed partitioning algorithms

  • Round Robin و پارتیشن بندی تصادفی Round Robin and Random partitioning

  • پارتیشن بندی کامل Entire partitioning

  • پارتیشن بندی هش Hash partitioning

  • پارتیشن بندی مدول Modulus partitioning

  • پارتیشن بندی خودکار Auto partitioning

  • پارتیشن بندی/جمع آوری نمادهای پیوند Partitioning / collecting link icons

  • نمادهای پارتیشن بندی بیشتر More partitioning icons

  • یک الگوریتم پارتیشن بندی را مشخص کنید Specify a partitioning algorithm

  • یک الگوریتم جمع آوری را مشخص کنید Specify a collecting algorithm

  • فایل پیکربندی Configuration file

  • فایل پیکربندی نمونه Example configuration file

  • افزودن $APT_CONFIG_FILE به عنوان پارامتر کار Adding $APT_CONFIG_FILE as a job parameter

  • ویرایش فایل های پیکربندی Editing configuration files

  • ایست بازرسی - الگوریتم های پارتیشن بندی و جمع آوری Checkpoint - Partitioning and collecting algorithms

  • خلاصه - پارتیشن بندی و جمع آوری الگوریتم ها Summary - Partitioning and collecting algorithms

داده ها را ترکیب کنید Combine Data

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - ترکیب داده ها Unit objectives - Combine Data

  • داده ها را ترکیب کنید Combine Data

  • مراحل جستجو، عضویت، ادغام Lookup, Join, Merge stages

  • ویژگی های مرحله جستجو Lookup Stage features

  • انواع جستجو Lookup types

  • مثال مرحله جستجوی مسابقه Match Lookup Stage Example

  • مرحله جستجو با مسابقه برابری Lookup Stage with an equality match

  • کلید Lookup را تعریف کنید Define the Lookup key

  • ستون های خروجی را مشخص کنید Specify the output columns

  • جستجوی اقدامات شکست Lookup failure actions

  • مشخص کردن اقدامات شکست جستجو Specifying lookup failure actions

  • مرحله جستجو با لینک رد Lookup stage with reject link

  • تمرین واقعی 7 - وظیفه 1 - ترکیب داده ها با مرحله جستجو Real Practice 7 - Task 1 - Combine data with Lookup Stage

  • به مرحله بپیوندید Join stage

  • کار با Join Stage Job with Join Stage

  • به Stage Properties بپیوندید Join Stage Properties

  • برگه نگاشت خروجی Output Mapping tab

  • مرحله ادغام Merge stage

  • ادغام کار مرحله Merge Stage Job

  • ادغام ویژگی های مرحله Merge Stage Properties

  • مرحله قیف Funnel stage

  • مثال مرحله قیف Funnel Stage Example

  • ویژگی های مرحله قیف Funnel Stage Properties

  • ایست بازرسی - داده ها را ترکیب کنید Checkpoint - Combine Data

  • تمرین واقعی 7 - وظیفه 2 - داده ها را با Join Stage ترکیب کنید Real Practice 7 - Task 2 - Combine data with Join Stage

  • تمرین واقعی 7 - وظیفه 3 - ترکیب داده ها با مرحله ادغام Real Practice 7 - Task 3 - Combine Data with Merge Stage

  • تمرین واقعی 7 - وظیفه 4 - ترکیب داده ها با مرحله قیف Real Practice 7 - Task 4 - Combine Data with Funnel Stage

  • خلاصه - ترکیب داده ها Summary - Combine Data

مراحل پردازش گروهی Group processing stages

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - مراحل پردازش گروهی Unit objectives - Group processing stages

  • مراحل پردازش گروهی Group processing stages

  • مرتب سازی داده ها Sort data

  • مرتب سازی جایگزین ها Sorting alternatives

  • مرتب سازی در مرحله In-Stage sorting

  • برگه ویژگی های مرحله مرتب سازی Sort Stage Properties tab

  • کلیدهای مرتب سازی را مشخص کنید Specify sort keys

  • انواع پارتیشن Partition sorts

  • مرحله جمع آوری Aggregator stage

  • کار با مرحله جمع آوری Job with Aggregator Stage

  • انواع تجمع Aggregation types

  • انواع تجمع (ادامه) Aggregation types (Cont.)

  • برگه نقشه برداری خروجی Output Mapping Tab

  • برگه ستون های خروجی Output Columns tab

  • نوع تجمع محاسباتی Calculation aggregation type

  • روش های گروه بندی Grouping methods

  • موارد تکراری را حذف کنید Remove duplicates

  • کار مرحله تکراری را حذف کنید Remove Duplicates stage job

  • ویژگی های مرحله Duplicates را حذف کنید Remove Duplicates stage properties

  • چنگال - به طراحی شغل بپیوندید Fork - Join Job Design

  • ایست بازرسی - مراحل پردازش گروهی Checkpoint - Group processing stages

  • تمرین واقعی 8 - فایل --> ترانسفورماتور --> مجموعه داده --> جمع کننده --> فایل Real Practice 8 - File --> Transformer --> DataSet --> Aggregator --> File

  • خلاصه - مراحل پردازش گروهی Summary - Group processing stages

مرحله ترانسفورماتور Transfromer Stage

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - مرحله ترانسفورماتور Unit Objectives - Transformer stage

  • مرحله ترانسفورماتور Transformer stage

  • کار با مرحله ترانسفورماتور Job with a Transformer stage

  • داخل مرحله ترانسفورماتور Inside the Transformer stage

  • عناصر مرحله ترانسفورماتور Transformer stage elements

  • عناصر مرحله ترانسفورماتور Transformer stage elements

  • محدودیت ها Constraints

  • مثال محدودیت ها Constraints example

  • یک محدودیت را تعریف کنید Define a constraint

  • از ویرایشگر بیان استفاده کنید Use the expression editor

  • در غیر این صورت پیوندهایی برای یکپارچگی داده ها Otherwise links for data integrity

  • تمرین واقعی 9 - فایل --> ترانسفورماتور --> فایل Real Practice 9 - File --> Transformer --> File

  • اشکال زدای کار موازی Parallel job debugger

  • نقاط شکست را تنظیم کنید Set breakpoints

  • نقاط شکست را ویرایش کنید Edit breakpoints

  • اجرای یک کار موازی در دیباگر Running a parallel job in the debugger

  • ستون ها را به لیست تماشا اضافه کنید Add columns to the watch list

  • ایست بازرسی - مرحله ترانسفورماتور Checkpoint - Transformer stage

  • ایست بازرسی - مرحله ترانسفورماتور Checkpoint - Transformer stage

توابع مخزن Repository functions

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - توابع مخزن Unit objectives - Repository funcions

  • جستجوی تند Quick find

  • نتایج یافت شد Found results

  • پنجره جستجوی پیشرفته Advanced Find window

  • گزینه های جستجوی پیشرفته Advanced Find options

  • با استفاده از نتایج یافت شده Using the found results

  • انجام تحلیل تاثیر Performing an impact analysis

  • شروع تحلیل تاثیر Initiating an impact analysis

  • نتایج در قالب متن Results in text format

  • نتایج در قالب گرافیکی Results in graphical format

  • نمایش نمودار وابستگی Displaying the dependency graph

  • نمایش مسیر وابستگی Displaying the dependency path

  • مشاهده جریان داده در سطح ستون Viewing column-level data flow

  • پیدا کردن جایی که یک ستون منشا می گیرد Finding where a column originates

  • نتایج نمایش داده شده Displayed results

  • پیدا کردن تفاوت بین دو شغل Finding the difference between two jobs

  • شروع مقایسه Initiating the comparison

  • نتایج مقایسه Comparison results

  • ذخیره در یک فایل HTML Saving to an HTML file

  • ایست بازرسی - توابع مخزن Checkpoint - Repository functions

  • خلاصه - توابع مخزن Summary - Repository functions

با داده های رابطه ای کار کنید Work with relational data

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - کار با داده های رابطه ای Unit Objectives - Work with relational data

  • مراحل اتصال Connector stages

  • خواندن از جداول پایگاه داده Reading from database tables

  • رابط کاربری گرافیکی مرحله رابط Connector stage GUI

  • پنل ناوبری Navigation panel

  • ویژگی های اتصال Connection properties

  • ویژگی های استفاده - Session و Before/After SQL Usage properties - Session and Before/After SQL

  • نوشتن در جداول پایگاه داده Writing to database tables

  • رابط کاربری گرافیکی رابط DB2 DB2 Connector GUI

  • ویژگی های نوشتن رابط Connector write properties

  • اشیاء اتصال داده Data connection objects

  • اشیاء اتصال داده Data connection objects

  • ایجاد یک شیء اتصال داده جدید Creating a new data connection object

  • تمرین واقعی 11 - پایگاه داده رابطه ای --> ترانسفورماتور --> فایل Real Practice 11 - Relational Database --> Transformer --> File

  • خلاصه - کار با داده های رابطه ای Summary - Work with relational data

کنترل توالی کار Job Sequence Control

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • اهداف واحد - کنترل توالی کار Unit Objectives - Job Sequence control

  • توالی شغلی چیست؟ What is a job sequence?

  • اصول ایجاد یک دنباله شغلی Basics for creating a job sequence

  • مراحل توالی کار Job sequence stages

  • مثال دنباله کار Job sequence example

  • ویژگی های مرحله فعالیت شغلی Job Activity stage properties

  • محرک فعالیت شغلی Job Activity trigger

  • مرحله Command را اجرا کنید Execute Command stage

  • مرحله فعالیت اطلاع رسانی Notification Activity stage

  • مرحله متغیرهای کاربر User Variables stage

  • منتظر مرحله File باشید Wait for File stage

  • مرحله ترتیب‌دهنده Sequencer stage

  • مرحله Nested Condition Nested Condition stage

  • مراحل حلقه Loop stages

  • ایست بازرسی - کنترل شغل Checkpoint - Job control

  • خلاصه - کنترل شغل Summary - Job control

ادغام ابری AWS AWS Cloud Integration

  • دستور کار این جلسه The agenda of this session

  • تمرین واقعی 12 - ادغام داده های ابری AWS با رابط IBM DataStage S3 Real Practice 12 - AWS Cloud Data Integration with IBM DataStage S3 Connector

Data Vault 1.0 & 2.0 ادغام Data Vault 1.0 & 2.0 Integration

  • مقدمه Data Vault Data Vault Introduction

  • ادغام Data Vault با IBM DataStage Data Vault Integration with IBM DataStage

  • Real Practice 13 - Mini Project 1 - Data Vault 1.0 DWH with IBM DataStage Real Practice 13 - Mini Project 1 - Data Vault 1.0 DWH with IBM DataStage

  • Real Practice 13 - Mini Project 2 - Data Vault 2.0 DWH with IBM DataStage Real Practice 13 - Mini Project 2 - Data Vault 2.0 DWH with IBM DataStage

خلاصه Summary

  • آنچه ما آموخته ایم What we have learned

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

آموزش تسلط بر یکپارچه سازی داده ها (ETL) با IBM DataStage
جزییات دوره
6 hours
273
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,152
2.6 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Dien Pham Dien Pham

مدیر ارشد داده، معمار سازمانی، کارشناسان فناوری اطلاعات

Quan Pham Quan Pham

کارشناس فناوری اطلاعات - متخصص داده برای صنعت بانکداری

FinXpertAka Group FinXpertAka Group

مربی در Udemy