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Kettle中文官方指南

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简介：
《Kettle中文官方指南》是一本详尽介绍开源ETL工具Pentaho Data Integration(Kettle)的教程书籍，旨在帮助读者掌握数据集成与转换技术。 本段落是Kettle 3.2版本的使用说明书，重点介绍了资源库管理的相关内容。Kettle是一款数据集成工具，适用于数据抽取、转换和加载等多种操作。在Kettle中，资源库是一个重要概念，用于存储和管理各种类型的资源，包括转换、作业以及数据库连接等。本段落详细阐述了创建、编辑及删除资源库的方法，并指导用户如何利用资源库进行有效的数据集成工作。

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  • Kettle中文官方指南
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    《Kettle Spoon中文指南》是一本全面介绍厨房烹饪工具使用的实用手册，旨在帮助用户更好地掌握各种勺子和 kettle（烧水壶）的功能与技巧，提升日常烹饪体验。 Kettle 是由 Pentaho 公司开发的 ETL 工具，并且是目前较为流行的 ETL 产品之一。Spoon 是 Kettle 的主要工具。
     
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    《C#官方中文指南》是一本全面介绍C#编程语言的权威教程，适合初学者和有经验的开发者阅读。书中详细解释了C#的核心特性和.NET框架的基础知识，并通过实例指导读者掌握实际开发技能。 C# 官方手册可以在下载的 Visual Studio 中找到。这里特地上传一下，方便那些懒得找的人使用。
     
  • Tapestry官方中文指南
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    《Tapestry官方中文指南》是一本全面介绍Tapestry框架的中文教程，为开发者提供详尽的使用方法和最佳实践，助力快速构建高效、优雅的应用程序。 Tapestry 4 官方文档的中文版本现在比较稀缺，这里与大家分享一下。
     
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  • Spark官方中文指南
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    《Spark官方中文指南》是一本详细介绍Apache Spark大数据处理框架的权威书籍，深入浅出地讲解了Spark的核心概念、API使用及编程技巧。 Apache Spark 是一种专为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎。它由加州大学伯克利分校AMP实验室开发并开源，是一种类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark拥有与MapReduce相同的优点，但在中间输出结果存储方面有所不同：Spark可以将这些结果保存在内存中，从而避免了读写分布式文件系统（如HDFS）的需求。因此，对于需要多次迭代的数据挖掘和机器学习任务来说，Spark表现得更为高效。 作为一种集群计算环境，Spark与Hadoop类似但也有不同之处；这种差异使得Spark在某些工作负载上比Hadoop更优秀。特别地，Spark支持内存分布数据集，并能够优化迭代作业的执行效率以及提供交互式查询功能。 Spark使用Scala语言实现并将其作为应用程序框架的一部分。这使得Scala可以像操作本地集合对象那样方便地处理分布式数据集，从而实现了与Hadoop不同的紧密集成方式。 尽管最初开发Spark是为了支持在大型分布式数据集上的迭代任务，但它实际上是对Hadoop的补充。它可以在Hadoop文件系统上运行，并通过第三方集群框架Mesos来实现这一点。总之，Spark可以用来构建大规模、低延迟的数据分析应用。
     
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    《Backtrader官方中文指南》是一本专为Python量化交易框架Backtrander打造的学习手册，全面解析了其核心功能与实战应用技巧。 Backtrader 是一个用于回测交易策略的 Python 库。它提供了丰富的功能来帮助用户开发、测试和完善各种金融市场的自动交易系统。通过使用 Backtrader，开发者可以轻松地实现从基础到高级的各种技术分析指标，并支持多种数据源和交易平台的集成。 该库的设计理念是以模块化的方式构建回测框架，使得策略编写简单高效且易于维护。此外，Backtrader 还包含了图形界面工具以及详细的文档说明来帮助用户快速上手并深入学习其功能特性。
     
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    《Kettle中文教程指南》是一本全面介绍使用Kettle（也称Pentaho Data Integration）进行数据集成和ETL处理的手册。本书通过详尽的步骤说明与实例演示，帮助读者掌握从基础操作到高级特性的所有技巧，是初学者和专业人士的理想学习资源。 我需要深入研究Kettle工具的中文版教程，版本3.0，以便用于项目开发。