目录一、增加列1. 修改数据库模式2. 修改Sqoop作业项3. 修改定期装载维度表的转换4. 修改定期装载事实表的转换5. 测试二、维度子集1. 建立包含属性子集的子维度2. 建立包含行子集的子维度3. 使用视图实现维度子集三、角色扮演维度1.修改数据库模式2. 修改Kettle定过期装载作业3. 测试4. 一种有问题的设计四、层次维度1. 固定深度的层次2. 多路径层次3. 参差不齐的层次&n
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2024-05-16 09:29:15
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在处理“kettle hbase mapping 字段type”的问题时，我们必须深入理解相关的场景、性能和解决方案，从而为企业提供合适的技术支持。
## 背景定位
在现代数据架构中，Kettle（也称为Pentaho Data Integration）与HBase作为重要的数据处理和存储工具，正被越来越多的企业所采用。HBase为大规模数据提供了高效的存储解决方案，而Kettle则作为数据集
以下操作都在5.0.1版本下进行开发，其余版本可以进行自动比对本文将对Kettle5中常用步骤字段选择（又名选择/改名值，英文原名：Select Values）进行详细解释。这个步骤的功能非常强大，主要包括：
选择：选择的字段将按照你指定的顺序加入到输出流中，其他字段一概丢弃。除非你选中包含未选择的列（图1中的第2个控件）；
删除：需要从输入流中丢弃的字段；
元数据：需要改变的元数据，包括字段的名
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2023-11-08 20:39:11
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# 使用Kettle配置HBase的实用指南
Kettle（也称为Pentaho Data Integration，PDI）是一款强大的开源ETL工具，广泛应用于数据集成和转换项目。在处理大数据时，HBase作为一个分布式的列式NoSQL数据库，提供了高效的随机读写能力。本文将介绍如何使用Kettle配置HBase，并提供相应的代码示例。
## HBase与Kettle的关系
HBase和K
# 使用Kettle配置连接HBase
HBase是一个开源的分布式数据库，基于Hadoop架构，适用于处理大规模数据。Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一个强大的数据集成工具，可以轻松地与HBase进行集成。本文将介绍如何在Kettle中配置连接到HBase，并展示一些代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：
- J
Kettle8.2与HBase集成一、HBase安装1.1 zookeeper单机安装1.2 HBase安装1.3 创建weblogs表，列族为pageviews二、Kettle配置三、案例演示3.1 功能描述3.2 测试数据3.3 组件实现3.4 运行验证 说明： 环境：Centos7 + Kettle8.2 + hbase-1.3.1 + zookeeper-3.4.5目标：通过Kettle
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2023-11-01 17:37:06
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文章目录（1）配置环境变量（2）配置资源数据库信息（3）测试使用 （1）配置环境变量在构建资源库方式保存转换信息的时候，如果没有配置环境变量的话，那么数据库配置的信息会默认保存在系统用户目录下，但是这个对于迁移是不行的，要么手动将.kettle下的repositories.xml文件放在data-integration根目录下，要么配置环境变量，这里是通过配置环境变量的方式，如果是后面通过Doc
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2023-11-26 11:56:21
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# 实现Kettle HBase的步骤
## 简介
Kettle是一款开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，可用于从不同的数据源中抽取数据、进行转换和加载到其他数据源中。HBase是Hadoop生态系统中的一种分布式数据库，用于存储大规模结构化数据。本文将介绍如何在Kettle中使用HBase。
## 步骤概览
下面的表格展示了实现Kettle和HBase集成的
原创
2023-07-14 08:35:51
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前提：配置JDK1.8环境，并配置相应的环境变量，JAVA_HOME一.Hadoop的安装 1.1 下载Hadoop (2.6.0) http://hadoop.apache.org/releases.html 1.1.1 下载对应版本的winutils（https://github.com/steveloughran/winutils）并将其bin目录下的文件，全部复制到had
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2024-10-12 11:31:17
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# HBase Mapping Name 实现指南
HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，广泛应用于存储大规模数据。在 HBase 中，"Mapping Name" 通常指的是将表的列族与具体的业务需求进行映射的过程。本文将带领你详细了解如何实现 HBase 的 Mapping Name，从而帮助你更好地管理你的数据。
## 整体流程
以下是实现 HBase Mapping
原创
2024-08-20 10:24:06
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http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+HBase+to+Load+an+RDBMS 1）新建转换——Big Data——Hbase Input双击打开 2）在hbase中创建表3）点击Get table names4）创建Mapping在下图中单击Get table names按钮，从下拉列表中选择需要
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2023-06-03 10:33:26
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# Kettle 删除 HBase 数据的指南
在大数据处理领域，HBase作为一种流行的分布式数据库，常用于处理海量数据。而Kettle（也称为Pentaho Data Integration，PDI）则是一种有效的数据集成工具，可以帮助我们从多种数据源中提取、转换并加载（ETL）数据。在实际应用中，可能会遇到需要删除HBase中某些数据的情况，本文将为您介绍如何使用Kettle删除HBase
# 使用 Kettle 转换 HBase 数据
## 引言
在大数据时代，处理和转换数据是一个至关重要的任务。在这个过程中，我们经常会使用 ETL（提取、转换、加载）工具。Kettle（又名 Pentaho Data Integration）是一个开源的 ETL 工具，它支持多种数据源的操作，其中包括 HBase。本文将详细介绍如何使用 Kettle 转换 HBase 数据，并提供相关的代码示
原创
2024-10-12 04:08:15
43阅读
# 从Kettle迁移数据到HBase
Kettle是一款强大的数据集成工具，可以用于ETL（Extract, Transform, Load）过程，而HBase是一个高可靠性、高性能、分布式的非关系型数据库。本文将介绍如何使用Kettle将数据从关系型数据库迁移到HBase，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始迁移数据之前，需要安装和配置好以下软件和工具：
1. Kettle：
原创
2023-12-07 14:59:29
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# 使用Kettle连接HBase
## 介绍
Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一种广泛用于ETL（抽取、转换和加载）的工具，旨在处理和转换各种数据源。HBase是一种高可靠性、高性能、面向列的分布式数据库，在大数据领域有广泛的应用。在使用Kettle连接HBase时，有时候会遇到无法连接的问题。本文将介绍如何通过代码示例解决Kettle连接HBase的
原创
2023-07-20 12:51:26
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# 使用Kettle抽取HBase中的数据
Kettle（又称Pentaho Data Integration）是一款功能强大的数据集成工具，它可以方便地从不同的数据源抽取、转换和加载数据。HBase是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库，特别适合处理大规模实时数据。本文将介绍如何使用Kettle从HBase中抽取数据，并提供代码示例。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了以
Pentaho BIServer Community Edtion 6.1 集成了 Kettle 组件，可以运行Kettle 程序脚本。但由于Kettle没有直接发布到 BIServer-ce 服务的程序，所以，在本地（Windows环境）通过图形化界面开发完成的ETL 脚本 (.ktr & .kjb) ,需要上传到BIServer-ce
## 使用Kettle链接HBase的步骤
为了帮助你实现“Kettle链接HBase”，我将分步骤指导你完成整个过程。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[创建Kettle转换] --> B[添加HBase输入步骤]
B --> C[设置HBase输入步骤]
C --> D[添加输出步骤]
D --> E[设置输出步骤]
原创
2023-12-21 06:41:29
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# Kettle与HBase的连接
## 概述
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，基于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）构建。它提供了可扩展的、高性能的数据存储和查询能力，适用于大规模的数据处理场景。而Kettle是一款强大的ETL（Extract-Transform-Load）工具，可用于数据抽取、转换和加载。
本文将介绍如何使用Kettle与HBase进行连接，并通过代码
原创
2023-11-08 14:35:11
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实现“kettle连接hbase”的流程如下：
```mermaid
flowchart TD
A[下载安装Hadoop和HBase] --> B[设置Hadoop和HBase环境变量]
B --> C[启动Hadoop和HBase]
C --> D[下载安装Kettle]
D --> E[启动Kettle]
```
以下是每一步需要做的事情以及相应的代码：
原创
2024-02-17 08:52:32
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