1. 数据同步首先，需要说明的是【数据同步】操作只能用在【合并记录】操作之后。前面说过，【合并记录】操作会生成一个新的字段flagfield，其根据数据的来源及变化情况，对每条记录进行标记。具体【合并记录】的用法 。这里仍然使用上述博客中的数据，对【数据同步】的作用进行说明。创建如下转换，【csv文件输入】、【csv文件输入2】及【合并记录】等的配置信息与上述博客中的相同，不在赘述。 下
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2023-12-07 10:55:26
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需求：最近公司做一个任务调度项目，其中一个小任务需要调度kettle，现有一需求，就是kettle产生的日志，不管正确与否，都要写入日志文件中问题分析：目前java调入job 代码如下（简化）kettle日志是输出到console 控制台的，网上有日志入数据库表的办法，但不能解决本次需求；日志输出到文件解决思路有两个，第一个思路：截获控制台System.out标准输出流，重定向到文件； 第二个思路
文章目录1、简单例子2、优化 因为测试时候速度太慢，不能解决中文乱码，差点放弃了这个工具。 1、简单例子1、创建一个转换 2、切换到核心对象→输入，选csv输入，或者表输入，并拖到右侧工作区，双击设置 下面是csv输入的设置，注意编码，和数据类型。 下面是表输入，就是从数据库查表输入： 首先需要创建一个数据库连接，然后是编写查询SQL语句，最后预览一下确认。 3、打开输出，选择表输出，或者是插
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2023-12-19 23:06:27
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# Java集成Kettle实现数据库同步
在当今这个数据驱动的时代，数据同步在不同数据库之间的应用变得越来越重要。Apache Kettle（也称为Pentaho Data Integration，PDI）是一款强大的数据集成工具，可以帮助我们实现多种数据同步任务。本文将通过Java程序集成Kettle，展示如何实现数据库之间的数据同步。我们还会提供代码示例，帮助你更好地理解。
## 什么是
案例是两个表增量同步到一张表， 当然也可以单表 或 多表增量同步。kettle安装1）安装 jdk，版本建议1.8及以上2）下载kettle压缩包，因kettle为绿色软件，解压缩到任意本地路径即可3）双击Spoon.bat,启动图形化界面工具，就可以直接使用了mysql驱动连接将对5.1.37版本的mysql连接驱动放到kettle 安装目录下面的lib文件夹下，然后重启kettle 的客户端S
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2024-04-23 14:26:42
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在进行将oracle的数据同步到mysql的时候，由于数据量大导致使用kettle的全量同步比较慢，所以需要对这一过程进行优化。优化方案：1）从源头的表输入入手：通过设置表输入的多线程数据抽取，可提升数据的输入速度。 但是如果只是在kettle设置表输入的多线程数量的话，会导致数据重复。比如 select * from test ,起3个线程，就会查3遍，最
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2023-10-18 19:45:41
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以前一直在用多数据源写代码做数据同步，感觉很麻烦而且没必要重复造轮子 工具神马的它不香吗？经过一番请教，Kettle这个轻巧开源免费的工具被人介绍给了我kettle需要你电脑上有java（jdk8）环境1.首先下载Kettle，解压后双击启动需要注意的是：连接数据库需要你在lib文件夹下面把数据库的驱动放进去mysql版本要5点几的，要不然报错找不到类文件2.启动后我们连接数据库，我连接的是mys
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2023-12-15 14:06:42
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Kettle全局参数使用(一) 参数介绍1) variable变量主要是用来设定环境变量的，比如最常见的：文件的存放地址，smtp的配置等等，你也可以把它认为是编程语言里面的全局变量，即使是不同的转换它们也拥有同样的值。使用方法：用Set Variable定义，用%% var %%，或者${ var }调用。2)&
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2023-10-04 14:11:37
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本文主要针对实际使用kettle的过程遇到的“kettle读取数据库资源库很慢”的问题，提出了两种解决方案，不算完美，但解决了实际问题。
环境：windows7，jvm内存设置14G，kettle5.1后来升级到5.4，oracle作为资源库。 问题背景：我们通过web页面
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2024-01-18 20:40:25
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Kettle作为一款ETL工具，肯定无法避免遇到效率问题，当很大的数据源输入的时候，就会遇到效率的问题。对此有几个解决办法： 1）数据库端创建索引。对需要进行查询的数据库端字段，创建索引，可以在很大程度上提升查询的效率，最多的时候，我不创建索引，一秒钟平均查询4条记录，创建索引之后，一秒钟查询1300条记录。 2）数据库查
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2023-12-18 13:37:27
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之前的业务需求是实现数据的增量同步，具体描述为：新增数据插入，变化数据更新（增改），我使用 表输入+插入更新控件 即可实现。现在业务提出新的需求：除前面描述外，还要实现源表数据删除时，目标表数据同样删除。 虽然我极其不推荐这样做，原因有三： (1)数据库不
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2023-12-09 15:30:31
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启动kittle 数据库连接，首先需要将相应的数据库驱动添加到lib目录下 数据库连接测试 设置数据库连接配置 下面视图是我使用JDBC连接本机MySQL访问的是test数据库，端口号3306,点击测试，就会显示，是否连接成功。 既然连接成功，那就做一个小demo：将文本文件中的内容导入到MySQL数据库。 准备：一个文本文件，数据库连接成功，访问的数据库中有一张表。 文本文件路径：F:\test
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2024-01-28 07:18:23
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目的 (Kettle 版本5.2或以上 可由官网下载，免费开源) 从源库中同步若干张数据表至目标库或目标文件中 (鉴于Kettle工具对数据库连接的插件支持不是太好，最好是在源库与目标库类型相同的情况下使用，如：都是Oracle或都是Mysql等，当然不同的数据库也是可以的)直接点：下载源代码 下载详细设计文档数据同步方式 暂支持以下两种(即表2表 表2文件)可做配置 1）从
Kettle有几年没用过了，昨天刚好开发找我，说同步ORACLE几张表的数据到MySQL，ORACLE的数据有可能更新，可以通过时间字段，但是全量同步，当天上生产由于数据量大不一定来得及，需要提前想个方案，问我做还是他来做，说他没有找到什么好办法，那就我来吧。就在这一瞬间，我脑子里浮现出来几个方案：1. 用python写个程序读取ORACLE，通过ID判断，来增量插入到MySQL2. 用JAVA写
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2024-04-30 10:30:39
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现阶段需要做数据库同步工作，目前调研了两个工具datax和kettle目前虽然环境使用的是kettle+jenkins调度平台方案，但是多多少少会有一些不太令人满意的地方，但应该算是满足大部分需求了，先暂时这样实现这两者各有优缺点，基本的就不总结了。现在说说一些关键点：基本方面：1.datax适合做数据同步工作；kettle适合数据清洗，转换工作目前成型的可视化界面，datax推荐datax we
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2024-01-10 13:49:58
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Kettle8.2查询组件之流查询一、相关说明二、设计转换三、转换配置四、运行转换五、结果分析 一、相关说明数据库查询组件说明：流查询在查询前把数据都加载到内存中，并且只能进行等值查询。需求说明： 从A数据库中的sys_dept表中读取数据，在从从B数据库中sys_user表查询数据，然后根据dep_id获取dep_name，保存到Excel中。源表sys_user和sys_dept建表语句及数
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2024-01-30 19:37:30
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数据同步：当数据源发生改变时，其他相关数据也跟着发展变化。根据需求不同可采取以下方案。1.触发器在数据库建立增删改的触发器。触发器将变更放到一张临时表里。oracle同步cdc优点：实时同步 缺点：影响到业务系统，因为需要在业务系统建立触发器2.日志通过分析源数据库日志，来获得源数据库中的变化的数据。oracle异步cdc优点：不影响业务系统 缺点：有一定得延时，对于没有提供日志分析接口的数据源，
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2023-11-09 01:11:14
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一、背景领导要求使用kettle，把sqlsever数据同步到mysql,于是想到了kettle工具还可以配置增量同步和定时同步。结果连接就花了很久时间，自己是个萌新不太熟悉操作，哈哈哈，各位大神别嫌弃，就记录一下过程，第一次写文章不要介意水平，只是告诉自己有些小错误确实容易忽视。起初报错代码情况如下：[fee_query] : org.pentaho.di.core.exception.Kett
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2023-12-16 21:40:35
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1. 背景我司目前数据库之间的数据同步都是oracle goldengate(ogg)方案，该方案的特点： 优点：基于数据库的变更日志同步（oracle redo\mysql binlog），速度很快，对数据库性能影响很小，适合大量数据同步的场景缺点：同步表变更字段、新增表，需要修改数据库服务器上的很多配置文件，比较繁琐，在exact、pump、replicate进程很多的情况下，易误操作；如果某
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2023-11-30 14:05:47
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本篇基于假设的场景：将 SQL Server 数据库的表迁移到 MySQL 数据库。之前写过一篇从 SQLite 到 MySQL 的，但当时目标数据库的表创建是手写 SQL 语句来创建的。最近在做数据处理操作的时候，需要用不同的数据源来作性能和其他方面的比较，所以做了不少数据的腾挪。数据在不同数据库间迁移的时候，希望用尽量自动化的方式创建数据表。比较过几个工具，最后还是觉得 kettle 是最合适
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2024-08-23 13:06:11
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