概述Microsoft Access input(Access 输入)此步骤直接从Microsoft Access“MDB”文件读取。下面的部分描述了Access 输入步骤的可用选项。选项介绍 Access 输入 Microsoft Access input(Access 输入)步骤有以下选项：Step name(步骤名称)：在画布上指定Microsoft Access input(Ac
因业务需要，切换到cdh6.3.2平台，虽然用起来 不是很熟悉，但总体还是能快速入手spark、hive及sqoop等使用。但导数据时发现sqoop其实并不见得那么好用，反而不如使用可视化界面的kettle(有可能是数据体量限制，这点我至今没想明白sqoop与kettle之间的差异，欢迎指正)。 kettle8.2已经
背景： 目前的业务数据数据已经很大了，关于查询内的需求比较多，传统数据库已经不能满足目前的需要。必须得使用全文检索了，了解了相关资料，发现Elasticsearch这个工具比较强大。于是就开始新一段的爬坑之旅了... Elasticsearch安装什么的很方便，但是更新却是个很大的问题。开始尝试了Logst
通过kettle消费Kafka消费者数据环境介绍：Oracle 11gkafka2.8.0kafka-connect-oraclekettle 9.1 用8.0的版本测试，流程有调整，放在最后1.启动1.1启动zookeeper1.2启动Kafka1.3启动连接器2.kettle配置2.1添加转换流程2.1.1设置Kafka consumer属性transformation：新建一个，用于返回流中
前文： 作为一款主流ELT工具，比同类数据抽取工具DataX、Sqoop更加强大，可以通过图形化界面直接对接各个数据源，进行任何数据格式的数据转换及处理。一、核心：作业及转换转换（步骤流）：数据输入——处理逻辑——输出专业（工作流）：Start——转换1——转换2——成功/失败——邮件二、简单转换流程1、
【合并记录】控件能对两个输入流中的数据进行合并。合并之后的数据会比原始的数据在结构多一个标志字段(默认名为：flagfield，通常【合并记录】之后都会有【字段选择】操作，原因就在此)。使用该转换步骤时要注意，传入合并记录的两个输入数据流的字段名，字段位置等必须完全一致，否则会报错。为了说明【合并记录】的作用，构建以下两个csv文件(1_a.csv和1_b.csv)，其具体内容如下：1_a.csv
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
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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kettle – 简介ETL：简介ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少的，Kettle就是强大的ETL工具。kettle：简介kettle - 概念Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux
Kettle8.2与Hadoop2.7.3集成一、Hadoop伪分布式安装二、Kettle的配置三、案例演示 说明： 环境：Windows + 虚拟机操作系统：CentOS7Hadoop版本及模式：Hadoop2.7.3 + 伪分布式环境Kettle版本及模式：kettle8.2 + 单机模式一、Hadoop伪分布式安装安装步骤可以参考另外一篇博文：?
spm=1001.2014.3001.55
# 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
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
Kettle是一款开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。Kattle的工程存储方式有（1）以XML形式存储，（2）以资源库方式存储（不同的用户可以共同使用）Kattle的两种设计：Transformation（转换）：针对于数据的基础转换（着重于数据的ETL过程）Job（作业）：完成整个工作流的控制（着重于不同步骤之间的控
一、创建资料库1、在mysql数据库创建一个数据库，用来存放数据。create database target01;2、在kettle建立连接，点击右上角的【Connect】，选择【Other Repositories】，选择【Database Repository】，点击【Get Started】进入下一设置。 3、给连接命名，并点击【Database Connection】，选择【Create
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2023-08-22 12:59:44
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利用开源的ETL工具KETTLE完成数据转换和抽取的工作方法总结一、安装KETTLE 从官网http://nchc.dl.sourceforge.net/project/pentaho/Data%20Integration/2.5.2-stable/Kettle-src-2.5.2.zip下载kettle2.5.2或更高版本（在我的实验中，2.5以上版本都不能正常启动，问题原因不详），
接着上篇安装完postgresql connect，我们再安装es connect就容易多了；安装es connector plugins因为docker 安装的connect容器里没有es的connect plugins，所以我们去 confluent官网下载(搜索 Kafka Connect Elasticsearch下载即可)下载解压后放至 connect目录(上篇中设置的挂载目录)中，如果
1.首先新建数据库表格use testA;
create table userC(
id int primary key,
name varchar(50),
age int
)
goinsert into userC values(10001,'张三',20);
insert into userC values(10002,'李四',25);
insert
Rocketmq和Kafka区别Kafka号称大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级TPS的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。Apache Kafka它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log
警告: 本篇博客是记录一个学习的过程,中间会有很多弯路kettle中可以使用多种输入输出, 常用的有:表输入,文件输入,表输出,文件输出等, 本文用到的输入为txt文本文件输入, 输出类型为输出到kafka 这里解释一下为什么要是用kafka而不是直接生成文件到本地 因为需要处理的数据是比较多的, 一般是几亿条, 或者几十亿条, 文件大概是几个G到几十G, 如果生成的文件落地到磁盘, 那将会非常耗
