kettle连接oracle数据库导出所有表数据至一个Excel文件的多个sheet页中kettle创建作业导出需要的表的数据至Excel的多个sheet页中，sheet页的名字为表的名字。1、新建一个作业，该作业中包含一个转换和一个作业，如图：2、此处的转换中为表输入——>字段选择——>复制结果到记录——>获取表名日志（最后一部日志部分可以不用要，也可以加上方便在跑流程的时候打
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2024-03-04 23:49:20
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因为有个日常提数，工作日每天都要从数据库中提取数据，转换为excel,再以邮件的形式发给用户。刚好近期同事在研究使用kettle自动提数且完成邮件的发送，觉得很实用又挺有意思的就学了一下这个技能~ 首先我们需要新建 转换 转换： 可以将数据从数据库中提取到excel中 然后我们如果想要定时提取数据的话，可以新建 作业作业： 可以定时执行转换任务，然后还可以
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2024-01-03 16:54:29
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一、js获取指定月份的最后一天 使用new Date(year,month,0)的方式：//获取当前日期
var now = new Date();
var nowYear = now.getFullYear();//当前年
var nowMonth = now.getMonth()+1; //当前月
var nowDay = now.getDay();//当天
//获取指定年份和月份的该月的
http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+HBase+to+Load+an+RDBMS 1）新建转换——Big Data——Hbase Input双击打开 2）在hbase中创建表3）点击Get table names4）创建Mapping在下图中单击Get table names按钮，从下拉列表中选择需要
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2023-06-03 10:33:26
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【实验目的】 1.利用Kettle的“字段选择”，“JavaScript代码”，“过滤记录”组件，实现数据分流。 2.熟练掌握“JavaScript代码”，“过滤记录”等组件的使用，实现数据分流。【实验原理】 通过“JavaScript代码”对表格的“讲师”字段进行分组后分流序，然后通过“过滤记录”等组件输出分流后的数据到表格。【实验环境】 操作系统：Windows10 Kettle版本：7.1
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2024-03-22 16:04:25
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1.CSV文件转换为excel文件选择文件-新建-转换 crtl+s 保存，给这个转换起个名字在输入中选择CSV文件输入 在输出中选择excel文件输出 点击CSV文件输入-按住shift-拖动鼠标到excel输出就可以了 双击CSV文件输入 输入你的步骤名称 选择浏览，找出你要转换的CSV文件点击获取字段，可以看到你CSV文件中的内容点击确定后点击excel输出 点击浏览选择你要输出文件的位置
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2023-12-21 13:04:39
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# HBase插入大量数据
HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它基于Hadoop的HDFS构建，具有高可靠性、高性能和易于扩展的特点。在处理大规模数据时，HBase可以提供高效的数据插入和查询能力。本文将介绍如何使用HBase插入大量数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 准备工作
在开始插入数据之前，需要确保HBase集群已经搭建好，并且已经创建了相应的表和列族。以下是
原创
2024-07-22 06:52:29
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案例目的：如果你有一堆收上来，表结构相同的Excel表格，把他们放在了一个文件夹下，向批量导入到数据库中的一个表中。那么下面的操作将非常适用。这里用emp表为例子讲解，先进行一些准备工作。数据库：Oracle表格: Excel表准备工作：1.将Scott账户下的emp表格导出成Excel表格。复制几份。命名随意。（注：表格"HIREDATE"字段下年月日格式为yyyy/mm/dd,需要
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2024-02-19 13:39:14
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$csvname = $csvname . '.csv';header('Content-Type: application/vnd.ms-excel;charset=GB2312');header('Content-Disposition: p_w_upload;filename="' . $csvname 
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2017-05-18 15:08:01
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$csvname = $csvname . '.csv';header('Content-Type: application/vnd.ms-excel;charset=GB2312');header('Content-Disposition: attachment;filename="' . $cs...
原创
2023-02-01 09:30:00
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# 实现Java导出大量数据
## 1. 流程
下面是实现Java导出大量数据的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据源 |
| 2 | 创建Excel文件 |
| 3 | 写入数据到Excel文件 |
| 4 | 导出Excel文件 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：准备数据源
```java
// 引用形式的描述信息：准备数
原创
2024-07-01 05:57:25
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outfile 导出文件select name from t1 into outfile "/tmp/test.txt"infile 导入文件导入到表t1中的name列load data infile "/tmp/test.txt" into table t1(name);导入和导出的时候可以关闭索...
原创
2023-02-02 13:52:28
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1. 是否存在高效的csv导出工具?phoenix提供了BulkLoad工具，使得用户可以将大数据量的csv格式数据高效地通过phoenix导入hbase，那么phoenix是否也存在高效导出csv数据的工具类呢？这里可能有人会想是否能够按照导出常规hbase的方法来导出数据。比如自己写Java代码，或者用hbase原生支持的工具类，或者说采用pig提供的hbase工具类。是否能这么干取决于你ph
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2023-08-18 22:50:03
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# 导出大量数据到MySQL数据库
在实际的软件开发过程中，经常会遇到需要将大量数据导出到MySQL数据库的情况。本文将介绍如何通过编程的方式实现数据的导出，并提供代码示例帮助读者更好地理解这个过程。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了MySQL数据库，并且拥有相应的权限来进行数据导入操作。另外，我们还需要准备好要导出的数据文件，例如CSV或Excel格式的文件。
## 数
原创
2024-03-02 06:46:01
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文章目录02-PDI(Kettle)导入与导出多个excel表格数据的合并实验步骤：拓展 Excel介绍基于文本的数据导入与导出实验步骤扩展 回车与换行的区别基于XML文本的数据导入导出步骤设计扩展 XML教程基于JSON文本的数据导入导出实验步骤拓展 JSON基于数据库的数据导入与导出实验步骤拓展 kettle分享数据库连接 02-PDI(Kettle)导入与导出本文主要介绍基于Kettle的
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2024-07-31 17:23:36
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# 使用 Kettle 抽取 Hive 数据库大量数据的指导
在数据工程的领域，使用 Kettle（也称为 Pentaho Data Integration，PDI）来从 Hive 数据库抽取大量数据是一项常见的任务。本文将向你介绍如何实现这一过程，包括所需的步骤、代码示例以及相关的概念说明。
## 整体流程
我们将整个流程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述
删除表内容，不删除表结构truncate table 表名 --自动增长的列重置为1delete from 表名 --自动增长的列不重置，继续延续以前的。一、SELECT INTO…OUTFILE语法：select * from Table into outfile '/路径/文件名'fields terminated
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2023-09-05 12:58:58
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导出数据是一个应用常用的功能，而使用java语言时常用的工具类莫过于POI。不过当数据量很大时，会经常遇到OOM的问题。通过两天尝试，终于解决了OOM的问题，以下分享一下解决过程。优化1：首先，我们对导出文件的格式做了一定优化，使用csv的方式做导出，发现仍然会出现oom。通过梳理逻辑，发现导出的过程是将先将所有结果集一次性读入内存再进行文件的转化导出。于是对结果进行分页转换输出，不过对于改造的文
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2019-02-19 18:10:54
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1. 首先创建一个DTO类来存储要导出的数据public class People {
private String name;//名字
private String age;//年龄
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name)
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2023-08-24 22:24:42
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# HBase 导出数据指南
## 概述
本文将介绍如何在 HBase 中导出数据。我们将从整体流程开始，然后逐步详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下表展示了导出 HBase 数据的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 连接到 HBase 集群 |
| 步骤 2 | 执行查询以获取要导出的数据 |
| 步骤 3 |
原创
2023-10-15 04:32:54
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