CloverTl Engine. Ein Java-basierter Datenintegrationsrahmen, mit dem Daten verwandelt werden können
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CloverTl Engine. Ranking & Zusammenfassung

CloverTl Engine. Stichworte

Daten verwandeln Datenbankrahmen. Datenintegration Integration

CloverTl Engine. Beschreibung

Ein Java-basiertes Datenintegrationsrahmen, mit dem Daten verwandelt werden können CLOVERETL-Motor, ein kommerzieller Framework von Open Source-Datenintegrationsrahmen, das in Java geschrieben wurde, kann verwendet werden, um Daten zu verwandeln. Während der Verwendung von Java-Technologie, ermöglicht es die Plattformunabhängigkeit. Es kann Standalone verwendet werden - als Serveranwendung oder kann in andere Anwendungen als Transformationsbibliothek eingebettet sein. Hier sind einige wichtige Funktionen von "CloverTl Engine": · Innerlich alle Zeichendaten als Unicode darstellt - Jeder Charakter aus einer beliebigen Codepage kann dargestellt werden - ASCII, Latein, Asiatisch usw. · Konvertiert Daten von und an den gemeinsamen Zeichensätzen (ASCII, UTF-8, ISO-8859-1, ISO-8859-2 usw.). · Enthält Palette von mehr als 50+ spezialisierten Transformationskomponenten · NATIVELLY unterstützt alle wichtigen Industrie-Standard-Datenbanken (Oracle, MS SQL, DB2, Infromix, Sybase) und mehrere Open Source-Varianten (MySQL, PostgreSQL). Andere Datenbanken werden über die JDBC-Ebene unterstützt · Lese und schreibt XML-Daten / Excel (XLS) -Daten / -variable-Länge Daten (CSV) / Fixlänge-Daten und mehrere andere nicht so gängige Formate (dBase / FoxPro / Flashfiler) · Unterstützt Remote-Lesen / Schreiben von Daten über FTP / SFTP / HTTP / HTTPS-Protokolle, arbeitet auch mit hergestellten und gzipierten Daten zusammen · Bietet 5 verschiedene Nachschlagetabellenarten (einfach, Bereich, Datenbank, persistent, Aspell) · Läuft auf 32-Bit- und 64-Bit-Plattformen - Windows, Linux, AIX, Solaris, HP-UX, AS / 400 (System I) und viele andere · Datensätze werden intern als Datenstrukturen mit variabler Länge abgewickelt - können sehr große Datensätze behandeln (theoretische Grenze 231) · Felder können Standardwerte, Textformate, Nullwert-Kontrolleure haben · Enthält Anschlüsse zu anderen Systemen durch Standardprotokolle: Middleware - JMS, LDAP, SOAP · Die Umwandlung von Daten erfolgt durch unabhängige Komponenten, die jeweils als unabhängiger Thread läuft - kann mehr als eine CPU verwenden (ist sehr skalierbar) · Framework supplementiert den sogenannten Pipeline-Parallelismus - wenn der Datensatz durch Komponente verarbeitet wird, wird er sofort an die folgende Komponente zur zusätzlichen Verarbeitung gesendet. · Enthält Interpreter der spezialisierten Transformationssprache - CTL · Transformationen (Zuordnungen) Daten können auch direkt in Java oder einer anderen Skriptsprache codiert werden · Metadaten, die Strukturen von Daten beschreiben (Datensätze) und Transformationen können von / bis XML gelesen / geschrieben werden · Funktioniert mit allgemeinen Quellcode-Management-Systemen - CVS, SVN, SourceSafe · Kann leicht von benutzerdefinierten Komponenten erweitert werden Anforderungen: · Java 2 Standard Edition Runtime-Umgebung Was ist neu in dieser Version: · Diese Version fügt eine optimierte UniversaldatareaReader, Mülleimer-Druck-ID hinzu, die in vielen Komponenten (Dedup usw.) in vielen Komponenten (Dedup usw.), A-skipcheckconfig Laufzeitoption und die Möglichkeit, Kommentare in SQL-Abfragen aufzunehmen.

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