1.通过使用Kettle工具，创建一个转换delete_missing_value，并添加“文本文件输入”控件、“字段选择”控件、“过滤记录”控件、“Excel输出”控件、“空操作（什么也不做）”控件以及Hop跳连接线。 2.单击【浏览】按钮，选择要去除缺失值的文件revenue.txt；单击【增加】按钮，将要去除缺失值的文件revenue.txt添加到“文本文件输入”控件中。 
目录一、Kettle数据抽取概览1. 文件抽取（1）处理文本文件（2）处理XML文件2. 数据库抽取二、变化数据捕获1. 基于源数据的CDC2. 基于触发器的CDC3. 基于快照的CDC4. 基于日志的CDC三、使用Sqoop抽取数据1. Sqoop简介2. 使用Sqoop抽取数据3. Sqoop优化（1）调整Sqoop命令行参数（2）调整数据库四、小结 &
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2023-08-28 14:22:55
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# Kettle连接MongoDB并过滤数据的完整指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能分享如何使用Kettle（Pentaho Data Integration）来连接MongoDB数据库并实现数据过滤。Kettle是一个强大的ETL（Extract, Transform, Load）工具，它允许用户以可视化的方式设计数据处理流程。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流
从mongodb中提取指定日期的最大编号简单实例使用mongodb input抽取配置1.数据库连接配置2.配置数据库和数据集，配置的用户名密码不具有获取数据库列表的前线，使用Get DBS取不到数据库列表，直接填写要链接的数据库名字就好，然后Get Collections就能取到数据集，然后使用选择查询的表。3.配置查询语句，因为mongodb中查询一条数据要使用$limit，必须使用聚合函数，
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2023-06-13 21:01:46
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1：空操作 该操作什么都不做，主要作用是，想测试的时候充当一个占位符。 例如：两个文本文件输入，同时连接到流查询步骤中，但是流查询仅仅能从一个流中查询信息，所以可以在同时连接流查询之前， 将两个文本文件输入连接到空操作，然后再让空操作去连接流查询。
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2023-10-08 12:27:05
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今天在做取数过程中遇到了一个问题，就是增量取数，增量取数大部分用到的是根据时间段来抽取数据，然后插入到目标库，事实中kettle中有个一次提交多少条记录的问题，今天暂时不讨论这个，主要来说说如何根据中间时间表（主要记录上次取数的开始时间和结束时间），然后去设置取数的时间段。下面来看一下遇到的问题：我们是定时取数，本次取数的时间要去中间表查看上次取数状态，有二种情况：（1）上次取数成功：
# Kettle MongoDB Input组件配置过滤条件教程
本教程将引导您学习如何在Kettle中配置MongoDB Input组件的过滤条件。作为一名经验丰富的开发者，我将向您介绍这个过程的详细步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
在开始之前，让我们先来了解整个配置过滤条件的流程。下面的表格将展示每个步骤的名称和说明。
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-08-28 09:05:30
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摘要： 这一篇我们介绍几个Flow插件，Switch / Case、空操作、过滤记录、Blocking Step和中止。Switch / Case控件 这个插件式对于多种类型的值进行不同的选择路径，截图如下： 注意事项：1、一定得有个默认的路径2、先产生目标步骤，再进行路径连接3、注意命名规范，最好见名知意空操作 不做任何处理，一般作为流程的终点，截图下图： 过滤记录 通过使用一个表达式从输入行中
1. 建立【分组聚合客户订单】转换工程。2. 获取客户的详细订单数据。（1）点击csv文件输入控件，导入数据文件“order_detaillist.csv”,如图，点击获取字段控件,如图 （2）点击过滤记录控件，将文件中productname为空的和没有成功支付即status为fall的过滤掉，设置过滤条件，如图 &nbs
【实验目的】 1.利用Kettle的“分组”，“JavaScript代码”，“字段选择”组件，实现数据质量统计。 2.熟练掌握“JavaScript代码”，“分组”等组件的使用，实现数据质量统计。【实验原理】 通过“JavaScript代码”对表格的记录进行质量分类，然后通过“字段选择”生成带质量标志位字段的数据，再通过“分组”统计数据的质量问题。【实验环境】 操作系统：Windows10 Ke
kettle 从hive中读取数据并写入MongoDB有两种方法1.方法一，流程图 ：2. 下面分析每个流程的具体做法：2.1 查询数据库中的内容，由于后面想要单独的字段date作为索引,所以直接在查询表的时候增加一个字段就可以。在该步骤中要确保数据库能够连上。 2.2 json输出（注意箭头指向的两个地方），这个步骤主要将字段组合为json，因为json需要的是将字段info，count_inf
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2023-08-20 20:00:44
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Excel输出是将数据装载至Excel文件的工作表中。实例： 为了统计分析联考的考试成绩，需要对“2020年1月联考成绩.csv”文件中的数据，使用Excel输出组件，迁移和装载至Excel文件中的工作表。任务分析（1） 建立【Excel输出】转换工程。 （2） 设置【Excel输出】组件参数。 （3） 预览结果数据。建立Excel输出转换工程的步骤如下。 （1） 创建Excel输出转换工程。使用
1、打开Kettle工具,创建转换使用Kettle工具创建转换fill_missing_value, 并添加“文本文件输人”控件、“过滤记录”控件。“空操作(什么也不做)”控件、“替换NULL值"控件、“合并记录”控件、“字段选择"控并以及Hop跳连接线。 2、配置“文本文件输入"控件双击“文本文件输人”控件，进入“文本文件输人”界面，单击“浏览"按钮，选择要填充缺失值的文件p
Excel文件采用表格的形式，数据显示直观，操作方便。 与文本文件不同，Excel文件中采用工作表存储数据，一个文件有多张不同名称的工作表，分别存放相同字段或不同字段的数据。 为方便浏览和统计学生的考试成绩，需要通过Excel输入抽取物理成绩数据。一、Excel文件输入1、使用Ctrl+N快捷键，创建【Excel输入】转换工程，单击【核心对象】选项卡，展开【输入】对象，选中【Excel输入】组件，
最近做了不少数据迁移工作，无一例外都是kettle做的，对于这些工具，我觉得，够用就好，不用做特别多的研究（当然，除非你是这款工具的忠实粉丝，我相信这样的没几个）。kettle也不例外，在我看来就是不同数据库间转移数据的工具，学一下大致的迁移的方法就行了，简单问题能解决就行。基于这个目的，这里做一个简单的迁移步骤的入门。 对于不同数据间迁移，简单的操作一般就是表输入，字段匹配和表输出的
目录一.数据去重 二.完全去重 1.打开kettle工具新建转换 2.配置"csv文件输入"控件 3.配置"唯一行(哈希值)"控件 4.保存运行三
文章目录前言kettle - 清洗 mongodb 数据案例一、需求二、kettle开发1、新建mongodb数据查询2、配置kettleTest集合与清洗后kettleTestClear集合字段映射3、根据_id进行排序4、使用java脚本将日期格式化5、进行字段选择6、将delete字段进行值映射7、mongo输出8、最后加一个写日志组件方便记录三、测试到此案例演示结束!!! kettle
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2023-08-12 12:57:01
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1、在学习kettle连接mongo之前，先给大家简单科普下mongo，避免有的童鞋跟不上节奏，老鸟跳过即可。MongoDB（简称Mongo）是一种开源的文档数据库管理系统，它采用了非常灵活的文档模型，可以存储和处理各种类型和结构的数据。MongoDB是一个面向文档的数据库，意味着它的数据存储在称为文档的BSON（二进制JSON）格式中。适合非结构化或半结构化数据存储、实时分析、日志记录、内容管理
# Kettle Java过滤的科普文章
## 引言
在数据集成和ETL（提取、转换、加载）过程中，Kettle（又名Pentaho Data Integration）是一个非常流行的开源工具。它提供了丰富的功能帮助数据开发者处理各种数据源。在进行数据转换的过程中，过滤操作是非常重要的一环。本文将通过Java代码的应用探讨如何在Kettle中实现过滤操作，并给出详细的示例。
## 过滤的必要
# Kettle查出数据后Java过滤实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Kettle和Java来实现数据过滤。在本文中，我将向你展示整个过程的流程，并给出每一步所需的代码和注释。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保你已经安装了Kettle（也称为Pentaho Data Integration）。Kettle是一款强大且易于使用的ETL（Extract, Trans
