初次使用ETL工具抽取并同步数据，搜索之后决定使用kettle，使用后感觉很方便。本次是基于一个很小的需求，需要把老系统的mysql数据在一段新老系统共存时期内产生的数据实时传输到新系统oracle中，因为实时性要求不算高，所以我没有做触发器这些对接，只单纯的使用kettle做了一个抽取转换传输，定时执行。下面记录一下本次的操作，并写一下自己遇到的坑。老系统mysql表很大，本次基于一个小的需
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2024-06-06 13:11:48
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文章目录kettle介绍kettle安装kettle使用使用kettle同步关系型数据库数据（MySQL示例）1. 创建一个转换2. 选择表输入3. 格式转换4. 执行脚本5. 创建job使用kettle同步NoSql数据（MongoDB示例）创建转换时的注意事项MongoDBInput怎么创建job的创建如何在Linux上面运行已经创建好的job？1、把创建好的job传输到Linux机器上面2
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2024-01-11 16:54:59
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# 增量数据抽取架构实现指南
## 引言
在大数据时代，数据的迅速变化使得实时更新和增量数据抽取成为了数据处理的关键。增量数据抽取是指从数据源中提取自上次提取以来发生变化的新数据。本文将详细介绍如何实现增量数据抽取架构，并提供必要的代码示例及注释，以帮助初学者理解实现过程。
## 流程概述
增量数据抽取的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Spark增量数据抽取教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[连接数据源] --> B[读取历史数据]
B --> C[读取增量数据]
C --> D[合并历史数据和增量数据]
D --> E[处理数据]
E --> F[写入目标数据源]
```
## 二、流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-02-25 07:41:55
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要实现增量抽取，关键是如何准确快速的捕获变化的数据。优秀的增量抽取机制要求ETL能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到，同时不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。相对全量抽取而言，增量抽取的设计更复杂，有一种将全量抽取过程自动转换为增量抽取过程的ETL设计思路，前提是必须捕获变化的数据，增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有以下几种： 2.1
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2024-05-10 20:47:18
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一、使用时间戳抽取数据原理所使用的时间戳字段必须是按时间入库的字段，不能是业务数据的时间戳字段。比如入库时间是递增的，业务里面的某一个时间戳字段不一定就是递增的。 数据库之间基于时间戳同步数据，原理是通过判断数据采集或者更新时间与某一个基准时间对比，把数据在时间的维度进行排序，同步变化了的数据，具体如图所示： &nbs
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2024-04-19 15:37:41
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什么是数据抽取？ 数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。 (二) 增量抽取 增量抽取只抽取自上次
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2023-08-03 13:49:55
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# 如何实现“kettle增量抽取mongodb数据”
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用kettle实现对mongodb数据的增量抽取。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们通过一个流程图来展示整个流程：
```mermaid
flowchart TD
Start --> 连接MongoDB数据库
连接MongoDB数据库
原创
2024-05-03 05:50:00
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# 通过Flume实现MySQL增量数据抽取
在实际的数据处理过程中，我们常常需要将MySQL数据库中的数据进行增量抽取，以便实时或定时地将数据导入到其他系统中进行进一步分析或处理。Flume是一个高可靠、分布式的日志收集、聚合系统，可以帮助我们实现MySQL增量数据抽取的功能。本文将介绍如何通过Flume实现MySQL增量数据抽取，并提供代码示例进行演示。
## Flume简介
Apach
原创
2024-06-03 04:24:03
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# MySQL如何抽取增量数据
在大数据处理的场景中，经常需要抽取增量数据，以便快速更新数据仓库、实时分析用户行为、快速检测变化等。本文将探索如何在MySQL中进行增量数据抽取，包括不同的实现方法、代码示例及实际应用场景。
## 一、什么是增量数据？
增量数据是指自上次数据抽取以来发生变化的数据。与全量数据相比，增量数据只更新部分信息，这样可以显著提高数据处理效率。
### 增量数据的用途
原创
2024-10-07 03:43:14
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# 使用 Kettle 抽取 MySQL 增量数据的完整指南
在数据集成和提取任务中，Kettle（也称为 Pentaho Data Integration, PDI）是一个强大且流行的 ETL 工具。对于新手来说，理解如何使用 Kettle 从 MySQL 数据库中抽取增量数据可能会比较棘手。本文将为您提供一个清晰的步骤指南，帮助您顺利完成这一任务。
## 任务流程
在进行数据抽取之前，需
大数据云时代，数据上云ETL已成了最基础，最根本，最必须的一个步骤。目前数据传输迁移的工具非常多，比如DataX，DTS，Kettle等等。为了保证云上存储空间的有效利用和数据的整体唯一性，就没必要每天都上一份全量，故几乎所有数据上云的策略都是全量加增量的模式：即第一次上一份全量，后续每天只上增量，这样前一天的全量加上今天的增量就是今天的全量。既然是要每天上增量，那么如何获取增量数据便成了一个问题
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2024-04-13 11:41:47
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作者：Mochou ：恒生LIGHT云社区 大数据云时代，数据上云ETL已成了最基础，最根本，也是最必须的一个步骤。目前数据传输迁移的工具非常多，比如DataX，DTS，Kettle等等。为了保证云上存储...
原创
2022-03-03 14:58:41
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我们都知道Flink在可迭代的流处理中引入了反馈边来将本次迭代的结果反馈给迭代头以进行下一次迭代，这在执行拓扑中引入了环（反馈环）。Flink主要应对的执行拓扑还是有向无环图（DAG），最终它选择了将反馈环进行化解使其能够适配有向无环图的结构，而如何对反馈环进行化解是我们这一篇主要探讨的话题。任何提交给Flink执行的程序在提交之前都必须先生成作业图，对于用DataStream API编写的流处理
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2024-04-18 12:51:30
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在大数据处理的场景中，采用 Apache Spark 进行增量抽取是一项常见的需求。增量抽取通常意味着我们只从数据源中提取自上次抽取以来发生变化的数据，以提高效率并减少资源消耗。本文将详细记录在使用 Spark 进行增量抽取时碰到的问题，分析根本原因，并提出解决方案和优化措施，帮助读者更好地理解和应对这一挑战。
## 问题背景
在我们的数据处理系统中，采用 Spark 对业务数据进行增量抽取。
增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：a.触发器：在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入
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2024-08-17 13:36:07
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数据仓库-增量抽取与全量抽取
原创
2023-05-06 09:31:04
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本例子，来源表是一个oracle视图，目的表是一个oracle表，采用“表输入—表输出”进行ETL。1.在Spoon中，打开核心对象——表输入 数据库连接中选择 DB连接中的视图，SQL语句是相关的视图，需要哪些字段、过滤哪些条件，都是在SQL里面设置。如下图所示。2.在Spoon中，打开核心对象——表输出
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2023-07-04 11:11:49
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informatic 增量 抽取
原创
2023-07-19 15:05:55
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