前段时间的那个微博爬虫一直爬着。。这个项目算是失败了，因为效率太低了，微博更新那么快，爬虫速度又那么慢。。。所以根本来不及拿下最新最有代表性的数据算了，既然爬就让它慢慢爬把，也算是对历史数据的分析把。19w 的人还没爬朋友 2500 人爬了朋友 700人爬了微博结果如上言归正传，今天装了一下scikit-learn，千万不要费时间用pip 安装啊，费事不讨好，还搞不定我用的
kettle 连接 hive 集群失败是一个常见的问题，通常涉及到网络配置、驱动版本、以及权限设置等方面的故障。解决此类问题需要对系统环境和配置进行仔细的排查与调整。接下来，我将详细记录解决“kettle 连接 hive 集群失败”问题的过程。
## 环境预检
在开始前，确保你的系统满足以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
|------------|------
这里写自定义目录标题kettle的安装配置我踩过的坑解决方法及说明 kettle的安装配置大家好！相信kettle对于玩数据的同学来说可谓是非常熟悉了，但是对于小白来说有时候确实不是太友好就是，这里的安装配置我就不自己编写说明了，因为珠玉在前，我就不现丑了 我踩过的坑我主要给大家介绍的是我好了大量时间和精力才解决的小问题，希望大家能避免和我一样的损失：在咱们按照前边的指引安装配置好我们的kett
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2023-09-05 12:24:50
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一直想利用kettle工具实现直接连接hive和mysql操作数据，在踩过很多坑后终于实现，故记录分享。 软件环境： Hadoop-2.7.1（单机）、apache-hive-2.3.5-bin、MySQL-5.6.1、pdi-ce-7.1.0.0-12（kettle）一、首先需要配置hiveserver2并开启hive2客户端，kettle才能连接到hive。①、配置hive-site.xml文
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2023-08-11 17:12:06
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# Kettle 连接 Hive
Apache Hive 是一个数据仓库基础设施，提供了对大规模数据集的存储和查询的工具。Kettle（现在改名为Pentaho Data Integration）是一款开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据抽取、转换和装载。
如果我们想要在Kettle中操作Hive，我们需要使用Hive JDBC驱动程序来建立连接。在这
原创
2023-08-01 07:11:53
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# 使用 Kettle 连接 Hive 的详细指南
## 前言
在如今的大数据时代，Apache Hive 被广泛用于数据分析，而 Kettle（也称为 Pentaho Data Integration, PDI）则是一个强大的 ETL 工具。Kettle 使得从不同数据源提取、转换和加载（ETL）数据变得简单且高效。本文将指导新手，如何使用 Kettle 连接到 Hive 数据库，完成数据的
在大数据处理中，Hive与Kettle的结合能够极大地方便数据的ETL（提取、转换和加载）任务。为了帮助大家更好地解决“Hive连接Kettle”的问题，我决定将整个解决过程记录下来，以便于系统化理解这个过程。
### 版本对比
对于不同版本的Hive与Kettle，其连接特性有显著差异。主要体现在支持的驱动、API的变化以及性能优化方面。
特性差异：
- Hive 2.3.7 支持的JDB
## 使用Kettle连接Hive的步骤
Kettle是一款开源的ETL工具，可用于数据抽取、数据转换和数据加载。在使用Kettle连接Hive之前，你需要先安装好Kettle和Hive，并确保它们的环境配置正确。
整个连接Hive的流程如下所示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置连接 |
| 2 | 创建输入步骤 |
| 3 | 创建输出步骤 |
| 4
原创
2023-10-31 10:10:07
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目录一、数据清洗1. 处理“脏数据”2. 数据清洗原则3. 数据清洗实例（1）身份证号码格式检查（2）去除重复数据（3）建立标准数据对照表二、Hive简介1. Hive的体系结构2. Hive的工作流程3. Hive服务器（1）配置HS2（2）临时目录管理（3）HS2的Web用户界面（Hive2.0.0引入）（4）查看Hive版本4. Hive优化三、初始装载1
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2024-04-11 15:03:09
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数据抽取下载kettle压缩包链接：Kettle官方网址：https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle，目前最新版本8.2版本的，不建议官网下载，贼慢，压缩包一个G左右的。Kettle的国内镜像：7.1版本，http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integrat
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2023-10-21 15:44:37
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一、简述 工作中需要利用kettle开源ETL工具将MySQL数据库中表数据同步到elasticsearch集群中。为此特记录一下操作方式，留作记录和学习。二、环境 kettle工具：kettle 9.2 elasticsearch集群：7.11.1 集群配置信息： 集群名称：my-application 集群节点：192.168.172.200(node-1)、192.168.172.201(n
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2023-11-02 12:45:04
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kettle安装下载地址：官网地址：https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle下载地址：https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/kettle是一款开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据
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2023-11-27 19:42:28
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1.pentaho-big-data-plugin大数据插件kettle5.3对应的pentaho-big-data-plugin-5.3(大数据插件)里面扩展支持了很多数据库连接，其中就包含了hive,hive2和impala，源码中分别对应以下这几个类：HiveDatabaseMeta
Hive2DatabaseMeta
ImpalaDatabaseMeta它们都是通过hive-jdbc去连接
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2023-08-05 16:21:42
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# 使用 Kettle 连接 Hive 的驱动
在数据工作流的构建过程中，Apache Kettle（也称为Pentaho Data Integration, PDI）是一个非常流行的工具，它能够帮助用户提取、转换和加载（ETL）数据。与 Hive 连接后，用户可以方便地处理大规模数据集，将其存储在 Hadoop 中，并执行复杂的数据分析。
## 什么是 Hive？
Hive 是一个建立在
前提Kettle是纯Java编写的ETL开源工具，目前Kettle7和Kettle8都需要Java8或者以上才能正常运行。所以开运行Kettle前先检查Java环境是否正确配置，Java版本是否是8或者以上。 Kettle安装1）创建Kettle的目录，并将Kettle的zip包解压到Kettle目录下 2）查看一下sh文件使用都有执行的权限，如果没请加上。&nbs
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2023-10-17 10:47:15
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# 使用Kettle连接Hive配置
## 简介
在大数据领域，Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表并提供 SQL 查询功能。而 Kettle 是一款功能强大的 ETL 工具，可以用于数据的抽取、转换和加载。本文将介绍如何使用 Kettle 连接 Hive，并进行相关配置。
## Kettle 连接 Hive 配置步骤
### 步骤一
原创
2023-11-28 15:07:45
466阅读
1.前言相信说起MongoDB很多人都知道是NoSql，非关系型之类的，但是需要注意1.和传统关系型数据库Sqlserver、Mysql、Oracle相比，MongoDB身为非关系型数据库，在数据存储结构和数据查询以及数据海量存储上,拥有绝对的优势，并且可以说它与关系型数据库是互为优缺点，互补的关系，所以不要主观的去给它们定义`谁更好一些"，在实际中可以将模式固定的结构化数据存储在RDS，灵活的业
文章目录配置测试配置kettle版本：kettle-6.1.0.1_07270修改kettle-6.1.0.1_07270\plugins\pentaho-big-data-plugin\plugin.properties将ac
原创
2022-09-07 17:41:16
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在数据集成的流程中，Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一个广泛使用的ETL工具。而在利用Kettle连接Hive以进行大数据分析时，用户常常会遇到一些问题。本文将对“kettle怎么连接hive”的问题进行详细分析与解决。
## 问题背景
在某企业的数据分析环境中，分析师需要将来自不同数据源的数据合并，并将结果存储到Hive中。公司决定使用Kettle作为
摘要： 上一篇介绍了Data Grid和文本文件输出两个插件，并通过实例介绍插件的简单使用，如果有这样的需求大家可以参考一下并深入研究插件的其它细节设置。这一篇我们介绍（表输出）的使用。表输出 1、 Target Schema：目标模式。要写数据的表的Schema的名称。允许表明中包含“。”对数据源来说是很重要的 2、 目标表：要写数据的表名。 3、
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2024-09-09 12:22:21
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