Aceasta este aplicația Windows denumită Open Source Data Quality and Profiling, care rulează în Windows online pe Linux online, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca ProfilerV6.3.1.zip. Poate fi rulat online în furnizorul gratuit de găzduire OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită Open Source Data Quality and Profiling pentru a rula gratuit în Windows online pe Linux online cu OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
CAPTURĂ DE ECRAN:
Calitatea datelor și profilarea open source pentru a rula în Windows online pe Linux online
DESCRIERE:
Acest proiect este dedicat soluțiilor de calitate și pregătire a datelor open source. Calitatea datelor include profilarea, filtrarea, guvernarea, verificarea similarității, modificarea îmbogățirii datelor, alerte în timp real, analiza coșului, graficul cu bule Validarea depozitului, vizualizarea unică a clientului etc. definite de Strategie.Acest instrument dezvoltă o platformă integrată de gestionare a datelor de înaltă performanță, care va face fără probleme integrarea datelor, profilarea datelor, calitatea datelor, pregătirea datelor, crearea datelor false, descoperirea metadatelor, descoperirea anomaliilor, curățarea datelor, raportarea și analiza.
De asemenea, a avut suport Hadoop (date mari) pentru a muta fișiere în/din Hadoop Grid, Create, Load and Profile Hive Tables. Acest proiect este cunoscut și sub numele de „Aggregate Profiler”
API-ul Resful pentru acest proiect este construit ca (versiunea beta) https://sourceforge.net/projects/restful-api-for-osdq/
Calitatea datelor bazată pe apache spark este construită la https://sourceforge.net/projects/apache-spark-osdq/
Categorii
- Teiid, Mysql, Oracle, Postgres, Access, Db2, SQL Server certificat Big Data - HIVE
- Creați tabelul Hive, tabelul Profile Hive, Mutați fișierul în/din sistemul Profiler și Grila Hadoop
- Verificarea similarității bazată pe logica fuzzy, verificarea cardinală între tabele și fișiere
- Export și import din format XML, XLS sau CSV, export PDF
- Analiză fișier, căutare Regex, Standardizare, căutare DB
- Scanare DB completă, interfață SQL, dicționar de date, comparație de schemă
- Analiză statistică, raportare (pe bază de dimensiuni și măsură), rapoarte ad-hoc și analize
- Potrivirea modelelor, Deduplicarea, Potrivirea cazurilor, Analiza coșului, Diagrama de distribuție
- Funcții de generare a datelor, pregătire a datelor și mascare a datelor
- Informații metadate, inginerie inversă a modelului de date
- Analiza oportunității, Analiza lungimii șirurilor, KMean, Predicție, Regresie
- Corecție adrese, vizualizare unică a clientului, produs, fuziune de aur pentru înregistrări
- Înregistrare potrivire, legare și îmbinare adăugate pe baza unei logici neclare
- Creare format, potrivire format (telefon, dată, șir și număr), standardizare format
- Pregătirea datelor: Ordinal, Normalizare, Bucketing, Regresie
- mascarea datelor, criptarea, randomizarea datelor
Public
Utilizatori finali avansați, dezvoltatori, ingineri de calitate, management
Interfața cu utilizatorul
Java Swing
Limbaj de programare
Java
Mediul bazei de date
JDBC, ODBC
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/dataquality/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.