1.Kettle概述1.1. 什么是kettleKettle是一款免费开源的基于Java的企业级ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）可视化工具，功能强大简单易用。1.2. Kettle的特点1.3. Kettle的组成勺子（Spoon.bat/spoon.sh）：kettle图形化界面，使用图形化方式开发转换和作业。煎锅（Pan.bat/pan
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2024-09-18 18:47:49
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MySQL CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据库变更并将其传递给外部应用程序的技术。这项技术常常用于构建实时数据流和实时数据分析系统。而Kettle则是一种开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，它提供了一种方便的方式来从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和处理，并将其加载到目标系统中。在本文中，我们将探讨如何使用MySQL CDC
原创
2024-01-21 07:16:50
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# Kettle MySQL CDC 方案
## 什么是 CDC？
CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）是一种数据管理技术，旨在自动检索数据库中的变化（如插入、更新和删除），并将这些变化实时或准实时地传输到其他系统。CDC 是数据集成和数据仓库的一项重要技术，可以用于数据同步、数据备份及数据分析等场景。
## Kettle 简介
Kettle（又名 Pentaho
原创
2024-09-15 04:13:59
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1.利用Kettle的“分组”，“JavaScript代码”，“字段选择”组件，实现数据质量统计。2.熟练掌握“JavaScript代码”，“分组”等组件的使用，实现数据质量统计。【实验原理】通过“JavaScript代码”对表格的记录进行质量分类，然后通过“字段选择”生成带质量标志位字段的数据，再通过“分组”统计数据的质量问题。【实验环境】操作系统：Windows10 Kettle版本：7.1.
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2023-09-09 09:34:59
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# Kettle 与 MySQL CDC 输入算子
在数据处理和集成的领域，变更数据捕获（Change Data Capture，简称CDC）是一个重要的概念。它允许我们实时或者准实时地获取数据库中的数据变化，进而推动数据流入数据仓库或数据湖。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Kettle（也称为 Pentaho Data Integration, PDI）中的 MySQL CDC 输入算子来实
原创
2024-09-20 12:02:33
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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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1：Kettle是基于java开发的，所以需要有sdk安装2：Kettle本身是免安装的，直接解压压缩包data-integration.zip ， 只需要直接打开Spoon.bat包本地路径：E:\系统安装包\slqserver-mysql\data-integration.zip3:默认情况下是可以连接mysql的，但是sqlerver是需要下载一个jar的，把jar包 jtds
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2023-07-27 23:17:46
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本发明涉及Web管理Kettle工具技术领域，特别涉及一种基于Web管理和调度Kettle抽数工具的方法。背景技术：信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前，大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自动化系统，用来记录事务处理的各种相关数据。据统计，数据量每2～3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占在总数
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2024-04-20 10:22:23
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# 一文读懂Docker镜像Kettle
## 什么是Docker镜像Kettle？
Docker是一种容器化技术，可以将应用程序和其依赖项打包成一个容器，实现跨平台部署。Kettle是一款开源的ETL工具，可以用于数据集成、数据清洗、数据转换等操作。Docker镜像Kettle指的是将Kettle工具打包成一个Docker镜像，方便用户在不同环境中快速部署和运行。
## Docker镜像K
原创
2024-03-04 05:15:51
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# Kettle 镜像 Dockerfile 科普文章
## 引言
在现代软件开发中，容器化技术变得越来越流行。其中，Docker 是最为著名的容器化平台之一，它能够轻松地将应用程序及其依赖项打包到一个独立的容器中，并在不同的环境中进行部署。本文将介绍如何使用 Dockerfile 创建一个 Kettle 镜像，以及如何使用该镜像运行 Kettle 作业。
## Kettle 简介
Ket
原创
2023-09-26 17:10:56
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kettle转换之多线程 ETL项目中性能方面的考虑通常是最重要的，特别是所讨论的任务频繁执行，或一些列的任务必须在固定的时间内执行。本文重点介绍利用kettle转换的多线程特性，以优化其性能。 假设转换中的每个步骤已经设置成最快的执行速度并且调节性能至最
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2024-07-23 08:22:58
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Kettle的使用——Excel输出组件介绍使用Excel输出Mircrosoft Excel输出你可能感兴趣的内容 组件介绍在Kettle中，excel输出有两种方式，一种叫做Excel输出，一种叫做Microsoft Excel输出。常用于导出文件的需求或者测试数据的输出情况。使用Excel输出文件名： 文件输出的路径（可通过【浏览】选择路径）创建父目录： 根据文件名创建相应的目录启动时不创
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2023-12-10 09:37:49
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一、 输入组件1.1表输入从指定的数据库中，通过sql语句来查询数据加载到内存。允许简易转换：勾选后可以避免不必要的字段的数据类型转换，从而提高性能。替换sql语句里的变量：勾选后可以通过${queryDate}来使用queryDate变量。从步骤中插入数据：以上次的步骤中的数据作为数据的参数，使用？来获取上步骤的数据，查询多个列就多个？接受。从步骤中插入数据的例子：csv文件里面有一些id，我们
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2024-06-05 12:53:46
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首先sqlserver版本：要求sqlserver版本为14及以上，也就是SQL Server 2017 版。sqlserver开启cdc，具体细节可以百度，有一点要注意，必须启动SQL Server 代理服务。如果需要断点续传，需要设置ck，由于我们这边设备有限。使用的是RocksDBStateBackend，把数据保存到本地了。如果有大数据环境，建议使用FsStateBackend（
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2023-06-04 16:29:35
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# 实现MySQL CDC选表的步骤
## 1. 确定需求
首先，需要明确你想要实现CDC（Change Data Capture）选表的需求，即监控MySQL数据库中指定的表的变化，以便及时获取更新的数据。
## 2. 下载必要的工具
在开始之前，你需要下载并安装MySQL及相关的CDC工具。推荐使用Debezium，它是一个开源的CDC工具，支持MySQL数据库。
## 3. 配置Deb
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2024-07-02 04:21:47
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# 了解 MySQL CDC 部分表
在数据库开发中，CDC（Change Data Capture）是一种用于跟踪数据库变化的技术，通过捕获数据库中发生的变更操作，可以实现数据同步、数据备份等功能。在 MySQL 中，可以通过使用 binlog 实现 CDC，但是通常情况下 binlog 是全量的，无法直接实现对部分表的变更捕获。本文将介绍如何通过一些技巧实现 MySQL CDC 针对部分表的
原创
2024-06-21 04:57:38
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CDC是(Change Data Capture变更数据获取)的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。Flink CDC的设计架构架构的概要设计如下为什么是Flink CDCDebezium实现变更数据的捕获，其架构图如下Debezi
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2024-06-03 15:45:27
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kettle的下载安装和连接环境准备win10jdk1.8kettle下载百度网盘：（链接：https://pan.baidu.com/s/1RRZnQZOvXlKsdUWkuf982A 提取码：gnta）检查先决条件打开dos命令窗口，输入java -version，返回jdk版本信息，可进行一下步骤，否则请检查自己的jdk安装情况。安装将下载的kettle包进行解压，得到如下文件夹，标记的ba
摘要本文主要讨论使用Kettle来设计一些较为复杂和动态的转换可能使用到的一些技巧，这些技巧可能会让你在使用Kettle的时候更加容易的设计更强大的ETL任务。动态参数的传递Kettle 在处理运行时输入参数可以使用JavaScript 来实现，大部分工作只是按照一个模板来处理的。 动态参数传递主要使用在像数据清理，调式，测试，完成复杂的条件过滤等等，这种方式一般不会在产品已经运行稳定了一段时间
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2024-03-30 08:17:15
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CDC[Change Data Capture] 也就是变化数据捕捉 是ETL设计中最重要的一个环节。不同的厂商开发出来的工具都有自己的特定组件来实现CDC的模式，但其实这些实现都有些泛化。原因很简单，CDC要基于不同的表结构和设计来实现的，基于时间变化的就需要源表有时间类型字段，甚至更敏感一些的还需要Trigger来实现CRUD操作留下的痕迹以便实现CDC。
还有就是数据流的模式
原创
2011-11-01 09:39:45
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