搞了一下午的eclise搭建kettle源代码，遇到了几个坑：下面总结一下搭建的过程： 1、引言 Data Integration - Kettle 作为免费开源的ETL工具，可以通过其桌面程序进行ETL步骤的开发并执行。kettle以插件形式来实现每个转换步骤的工作，发行版中已经提供了常用的转换清洗插件，如果还不能满足业务需求的话，则可以自己开发相应插件实
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2024-05-05 20:12:18
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一、Producer参数说明1、request.required.acks Kafka producer的ack有3中机制，初始化producer时的producerconfig可以通过配置request.required.acks不同的值来实现。0：这意味着生产者producer不等待来自broker同步完成的确认继续发送下一条（批）消息。此选项提供最低的延迟但最弱的耐久性保证（当服务器发生故障
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2024-03-19 02:35:19
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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），
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2024-03-21 22:09:54
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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
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2024-03-15 09:41:52
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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
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2024-02-18 23:23:19
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同步存量数据把数据源端的数据通过Kettle读取，然后通过消息队列中间件（Kafka）导出软件准备Kettle：pdi-ce-9.3.0.0-428kettle简介Kettle是一款国外开源的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。中文名称叫水壶，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不
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2024-03-23 08:55:15
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目录1. 全量数据导出同步1.1 active mysql查看1.2 canal2 mysql数据的全量导出1.2.1. 我们先看mysql的数据1.2.2. 导出mysql的全量数据1.2.3. 将全量数据db.sql导入到canal3上的mysql2. example instance的配置2.1 修改conf/canal.properties2.2 删除conf/example，建立新的ex
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2024-04-24 15:57:19
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最近在做将老系统oracle数据库中的数据迁移到新系统MySQL数据库中，使用到了kattle这款工具。发现kattle很好用，将小编自己这几天对kattle学习到的使用方法和大家分享一下，给做数据迁移的同学提供一下参考。kattle是什么：kattle是国外的一款开源的ETL（将数据从来源段经过抽取，转换，加载至目的端的过程）工具。纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行
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2024-03-27 21:15:58
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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
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2024-05-08 15:58:53
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1. 项目背景 1.1. 项目背景 数据接口 API：应用程序接口（Application Program Interface）的简称，是实现计算机软件之间数据通信的工具。同时API也是一种中间件，为各个平台提供数据共享。在大数据与物联网发展的背景下，目前有大量的数据接口被提供或发掘出来，提供给开发者使用，应用到生
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2024-04-30 18:27:58
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数据生产流程 1、创建ProducerRecord对象，该对象出来包括要发送的数据，还必须指定topic,也可以指定key，value和分区,发送ProducerRecord的时候，生产者做的第一件事就是把key和value序列化成ByteArrays，以便他们可以通过网络发送。 2、接下来，数据会被发送到分区器，如果ProducerRecord中指定了分区，则分区器直接返回指
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2023-09-01 20:15:16
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1、核心流程概览1、ProducerInterceptors是一个拦截器，对发送的数据进行拦截处理2、Serializer 对消息的key和value进行序列化3、通过使用分区器作用在每一条消息上，实现数据分发进行入到topic不同的分区中4、RecordAccumulator缓存消息，实现批量发送5、Sender从RecordAccumulator获取消息6、构建ClientRequest对象7
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2024-04-09 14:53:26
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ETL工具kettle实现数据同步摘要:这次记录是因为前段时间公司新开的项目,新建了一个数据库,有部分数据在新的项目中用的到,需要从原来的数据库中同步过来,原来的做法是在项目中使用task定时任务来定时从原来的数据库中拉取数据,但是在一个项目中实现跨数据源是一个很烦凡人的事请而且代码实现方式效率不高还可能遇到其他一些问题:比如项目挂了那你的定时任务自然也挂挂了,后台项目组长让使用ETL工具实现同步
目录 1、Concat fields2、值映射3、增加常量4、增加序列5、字段选择6、计算器7、字符串剪切、替换、操作8、去除重复记录、排序记录9、唯一行（哈希值）10、拆分字段11、列拆分为多行12、列转行13、行转列14、行扁平化 1、Concat fieldsconcat fields就是多个字段连接起来形成一个新的字段。拼接成新的字段name，将firstname和la
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2024-05-13 15:59:32
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一、 我原本装的32位的assess，kettle原本装的7.1版本，反复折腾后才发现，（kettle7.1必须用jdk1.8）jdk1.8不支持odbc的连接，连接时一直报错sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver包未找到，在网上也未搜到相关的包，所以只能考虑使用jdk1.7，而keetle7.1无法用jdk1.7,所以只能重新安装kettle6,安装完成后本来以为大功告成，无奈
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2024-05-03 13:56:06
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前面几篇都是做数据抽取，然后输出。本篇介绍如何利用 PDI 实现简单的数据迁移：将 MySQL 数据库 sakila 的 film 表的数据迁移到 sqlite 数据库中。先介绍批处理方法，然后介绍增量更新的方法。1. 连接 sqlite 数据库PDI 7.1 内置了 sqlite 数据库的连接选项。数据库的驱动是 lib 文件夹下的 sqlite-jdbc-3.xx.jar。连接可以用两种方法：
文 | 陈肃 DataPipeline CTO随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行，数据正变得越来越以应用为中心。 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互，从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要。以应用为中心的数据持久化架构，在带来可伸缩性好处的同时，也给数据的融合计算带来了障碍。 由于数据散落在不同的数据库、消息队列、文件系统中，
概念转换包括一个或多个步骤，步骤之间通过跳(hop)来连接。跳定义了一个单向通道，允许数据从一个步骤流向另一个步骤。在Kettle中，数据的单位是行，数据流就是数据行从一个步骤到另一个步骤的移动。步骤是转换的基本组成部分，以图标的形式出现。如(表输入、文本文件输出)。步骤将数据写到与之相连的一个或多个输出跳，再传送到跳的另一端的步骤。这说明，跳是步骤之间带箭头的连线， 其实是两个步骤之间的，被称为
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
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2024-03-21 10:40:33
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