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Libreria para hacer loader de archivo a tabla por HTTP

Obtiene los campos y tablas utilizados en una sentencia SQL. Dada la siguiente consulta:description select campo1 as Id, campo2 as descripcion from Tabla_datos retorna un arregla con Id (obtenido desde campo1 de tabla "tabla_datos"), Descripcion (obtenido desde campo2 de tabla "tabla_datos")

JBSqlUtils es un ORM desarrollado en java por José Carlos Alfredo Bran Aguirre, que permite gestionar BD's SQLite, MySQL, MariaDB, PostgreSQL y SQLServer, de una manera fácil y rápida sin interrumpir la ejecución del hilo principal del programa, lo cual la hace un potente ORM, por medio del cual tendrá acceso a un CRUD, configurando únicamente la conexión del modelo, los atributos que posee la tabla en BD's cómo variables que pertenecerán al modelo en su aplicación. JBSqlUtils también proporciona un potente generador de instrucciones SQL que le permitirá crear o eliminar una tabla, insertar, seleccionar, actualizar o eliminar registros de una tabla en su BD's sin necesidad de instanciar un modelo cómo tal, únicamente tendrá que configurar previamente la conexión a su BD's. Lo cual la hace un potente ORM para aplicaciones android y sistemas empresariales que tengan la necesidad de poder conectarse a alguna de estas 4 tipos de BD's, cabe mencionar que para ello utiliza el SQLite JDBC de org.xerial, org.postgresql, mysql y com.microsoft.sqlserver. Para mayor información, consultar el enlace del proyecto

JBSqlUtils es un ORM desarrollado en java por José Carlos Alfredo Bran Aguirre que permite gestionar BD's SQLite, MySQL, PostgreSQL y SQLServer, de una manera fácil y rápida sin interrumpir la ejecución del hilo principal del programa, lo cual la hace un potente ORM para aplicaciones android y sistemas empresariales que tengan la necesidad de poder conectarse a alguna de estas 4 tipos de BD's, cabe mencionar que para ello utiliza el SQLite JDBC de org.xerial, org.postgresql, mysql y com.microsoft.sqlserver. Para mayor información, consultar el siguiente enlace https://github.com/JoseCarlosBran/JBSqlUtils/blob/master/Readme.md

Enable full data quality and data lineage for BigData Projects. Huemul BigDataGovernance, es una librería que trabaja sobre Spark, Hive y HDFS. Permite la implementación de una **estrategia corporativa de dato único**, basada en buenas prácticas de Gobierno de Datos. Permite implementar tablas con control de Primary Key y Foreing Key al insertar y actualizar datos utilizando la librería, Validación de nulos, largos de textos, máximos/mínimos de números y fechas, valores únicos y valores por default. También permite clasificar los campos en aplicabilidad de derechos ARCO para facilitar la implementación de leyes de protección de datos tipo GDPR, identificar los niveles de seguridad y si se está aplicando algún tipo de encriptación. Adicionalmente permite agregar reglas de validación más complejas sobre la misma tabla. Facilita la configuración y lectura de las interfaces de entrada, permitiendo ajustar los parámetros de lectura en esquemas altamente cambientes, crea trazabilidad de las interfaces con las tablas en forma automática, y almacena los diccionarios de datos en un repositorio central. Finalmente, también automatiza la generación de código a partir de las definiciones de las interfaces de entrada, y la creación del código inicial de lógica de negocio.

Enable full data quality and data lineage for BigData Projects. Huemul BigDataGovernance, es una librería que trabaja sobre Spark, Hive y HDFS. Permite la implementación de una **estrategia corporativa de dato único**, basada en buenas prácticas de Gobierno de Datos. Permite implementar tablas con control de Primary Key y Foreing Key al insertar y actualizar datos utilizando la librería, Validación de nulos, largos de textos, máximos/mínimos de números y fechas, valores únicos y valores por default. También permite clasificar los campos en aplicabilidad de derechos ARCO para facilitar la implementación de leyes de protección de datos tipo GDPR, identificar los niveles de seguridad y si se está aplicando algún tipo de encriptación. Adicionalmente permite agregar reglas de validación más complejas sobre la misma tabla. Facilita la configuración y lectura de las interfaces de entrada, permitiendo ajustar los parámetros de lectura en esquemas altamente cambientes, crea trazabilidad de las interfaces con las tablas en forma automática, y almacena los diccionarios de datos en un repositorio central. Finalmente, también automatiza la generación de código a partir de las definiciones de las interfaces de entrada, y la creación del código inicial de lógica de negocio.