下载kettle包 访问https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855下载kettle包 选择想要的版本 下载zip包 解压kettle包 unzip pdi-ce-7.1.0.0-12.zip直接进入解压后的目录之后，运行spoon.sh cd data-integration/./spoon.sh
文章目录一、入门1.Kettle简介2.Kettle下载3.Kettle部署4.界面简介5.快速体验6.执行结果7.核心概念二、输入控件1.csv文件输入2.文本文件输入3.Excel输入4.多文件合并5.Get data from XML6.Json input7.生成记录8.表输入（数据库表）9.自定义常量数据三、输出控件1.Excel输出2.文本文件输出3.SQL文件输出4.表输出（数据库
性能调优在整个项目中尤为重要。对于初级开发人员往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分为两个方面：一方面是硬件方面的调优，一方面是软件方面的调优。本文章主要介绍Kettle方面的性能调优以及效率的提升。一、Kettle组件调优1. commit size表输出的提交记录数量（默认1000），具体根据数量大小来修改。修改前速度（7447/s）： 修改后（7992/s）:2. 数据库连接调参
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2024-01-05 20:43:16
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前言一、基础知识1、HTTP协议HTTP(超文本传输协议)：一种无状态的、应用层的、以请求/应答方式运行的协议，它使用可扩展的语义和自描述消息格式，与基于网络的超文本信息系统灵活的互动工作于客户端-服务端架构之上。浏览器作为HTTP客户端通过URL向HTTP服务端即WEB服务器发送所有请求。Web服务器根据接收到的请求后，向客户端发送响应信息客户端和服务器之间进行http请求时，请求和响应都是一个
产品简介taskctl是一款由成都塔斯克信息技术公司历经10年研发的etl作业集群调度工具，该产品概念新颖，体系完整、功能全面、使用简单、操作流畅，它不仅有完整的调度核心、灵活的扩展，同时具备完整的应用体系。目前已获得金融，政府，制造，零售，健康，互联网等领域1000多家头部客户认可。2020年疫情席卷全球，更是对整个市场经济造成了严重影响，导致很多中小型企业业务链受阻，大型企业经费资金吃紧，轮班
1.mysql->mysql（完全同字段数据同步）当然，实际此种情况当然可以选择navicat1）打开spoon，连接资源库（推荐） 2）新建转换，之后在主对象树新建数据库连接并右键共享（统一数据源管理） 3）拖入一个表输入，配置连接信息，获取SQL语句，完成表输入配置（无变量情况） 4）拖一个表输出（需要在目的库中先建表），选择目标表，获取字段，输入字段映射
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2024-10-08 20:24:54
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在现代数据集成的场景中，Kafka的整合越来越成为一种趋势。Kettle（Pentaho Data Integration）在数据ETL（抽取、转换、加载）方面表现出色，而Spark以其强大的分布式计算能力赢得了数据分析的青睐。将Kettle与Spark结合，能够充分发挥两者的优势，实现高效的数据处理和分析。接下来，我们将探讨Kettle整合Spark的问题，并通过以下几个部分深入了解解决方案：备
目录1.spark core快速使用简单通用运行灵活多种运行模式访问多种数据源总结2.spark streaming原理，概念，特点整合kafaka 1.spark corespark core是一个基于内存的，大数据分布式计算框架(处理引擎)。快速比mapreduce快几倍甚至几百倍， 开发效率高。使用简单高度封装api 。支持多种编程语言通用支持sql。 实时计算 spark streami
1、spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn，具体操作参照：hadoop 完全分布式集群搭建2、spark需要配置yarn和hadoop的参数目录将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份，加入配置：
YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop
HADOOP_CONF_D
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2023-07-11 13:30:50
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一、基于Standalone提交任务1.基于Standalone-client提交任务--deploy-mode：不写，默认就是client提交也可以配置：--deploy-mode client./spark-submit --master spark://node1:7077 \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jar
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2023-06-11 14:55:36
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前言Spark Job 提交Spark Job 提交流程Spark Job提交参数说明应用程序参数Shuffle 过程参数压缩与序列化参数内存管理参数 前言本篇的主要阐述了Spark 各个参数的使用场景，以及使用的说明与参考；其实主要就是对 Spark 运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。首先通过大致的 Spark 任务提交流程了
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2023-11-04 22:07:29
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前言：kettle 虽然作为较成熟稳定的数据处理工具，但也存在一些需要优化地方，如果没有深入了解kettle当出现类似产品问题的时候，可能会就束手无策了。今天就和大家聊聊kettle中缓存机制，和我们需要注意的点，缓存机制，虽然能提供kettle的效率，但就像基因编码，也会出现编码错误的情况，怎么才能在kettle编码错误的时候及时自动纠正它，做到心中有数，不然作为一款开源软件，不去深入了解的话，
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2023-10-22 23:25:39
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概括：Local：多用于本地测试，如在eclipse，idea中写程序测试等。Standalone：Standalone是Spark自带的一个资源调度框架，它支持完全分布式。Yarn：Hadoop生态圈里面的一个资源调度框架，Spark也是可以基于Yarn来计算的。Mesos：资源调度框架。（少用，不做介绍）Options:--master： MASTER_URL, 可以是sp
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2024-06-12 23:35:23
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任务提交流程概述在阐明了Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。接下继续执行的就是Worker上的Executor进程了，本文继续分析整个Executor的启动与任务提交流程Spark-submit提交一个任务到集群通过的是Spark-submit 通过启动脚本的方式启动它的主类，这里以WordCount为例子 spark-submit --class cn.apache.sp
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2024-06-19 05:03:10
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Spark中Standalone有两种提交模式，一个是Standalone-client模式，一个是Standalone-cluster模式。 1.Standalone-client提交任务方式 提交命令./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark
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2023-06-20 09:30:21
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首先摆出我们常用的一种设定。bin/spark-submit \
--class com.xyz.bigdata.calendar.PeriodCalculator \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--queue default_queue \
--num-executors 50 \
--executor-cores 2 \
--executo
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2024-02-27 20:15:46
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目录1、Standalone模式两种提交任务方式1.1、Standalone-client提交任务方式1.2、Standalone-cluster提交任务方式1.3、总结Standalone两种方式提交任务，Driver与集群的通信包括：2、Yarn模式两种提交任务方式2.1、yarn-client提交任务方式2.2、yarn-cluster提交任务方式2.3、两种模式的区别1、Standalon
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2023-08-03 17:39:53
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Spark提供三个位置用来配置系统：Spark属性：控制大部分的应用程序参数，可以用 SparkConf 对象或者Java系统属性设置。环境变量：可以通过每个节点的conf/spark-env.sh 脚本设置。例如IP地址、端口等信息。日志配置：可以通过log4j.properties配置。
Spark属性Spark属性控制大部分的应用程序设置，并且为每个应用程序分别配置它。这些属性可以直接在
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2023-08-09 13:46:00
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文章目录例子提交python脚本spark2-submit 提交 python(pyspark)项目localyarnspark-submit 详细参数说明`--master``--deploy-mode``--class``--name``--jars``--packages``--exclude-packages``--repositories``--py-files``--files``-
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2023-10-18 07:27:48
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在学习Spark过程中，资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有三种：第一种: 通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交，官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的，提交命令示例如下：./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-m
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2023-08-11 11:48:58
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