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
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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最近在使用Kettle进行ETL的工作，现在总结一下。需求是将MYSQL中的表数据增量备份到HIVE仓库中，第一次是全量。我只想给大伙来点实用的，避免大家踩坑。Kettle是一个基于图形化的ETL工具，也可以用于集成各种作业，比如Sqoop，MR，Hive这些，越来越多的企业在使用。 本文大纲： 1、Kettle的安
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2024-07-03 02:58:37
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## Kettle Hive增量抽取实现流程
### 整体流程
下面是实现Kettle Hive增量抽取的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Kettle作业 |
| 2 | 设置变量 |
| 3 | 建立Hive表 |
| 4 | 创建Kettle转换 |
| 5 | 设计增量逻辑 |
| 6 | 执行增量抽取 |
### 步骤详解
##
原创
2023-10-13 10:42:45
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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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# 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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# Kettle中MongoDB增量抽取的实现
在现代数据处理与分析中，增量抽取是一项非常重要的技术手段。特别是在大数据背景下，MongoDB作为一种高性能的NoSQL数据库，广泛应用于数据存储与管理。使用Apache Kettle（又称Pentaho Data Integration）进行MongoDB的增量抽取，可以帮助我们高效地获取所需数据。本文将详细介绍Kettle中如何实现MongoD
原创
2024-09-19 06:33:13
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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
# Kettle MongoDB增量抽取的方法
在现代数据处理中，增量抽取是一个至关重要的技术。特别是在处理大数据时，如何有效、快速地从MongoDB中抽取增量数据就成为了一个关键问题。Kettle（也称为Pentaho Data Integration，PDI）是一个强大的ETL（Extract, Transform, Load）工具，非常适合处理大规模数据的抽取、转化和加载。
## 增量抽
原创
2024-10-26 06:12:46
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# 使用 Kettle 实现 MongoDB 到 MySQL 的增量抽取
在大数据时代，常常需要将数据从一个数据库迁移到另一个数据库。对于很多企业，如何有效地进行数据迁移和同步是一个挑战。Kettle（Pentaho Data Integration, PDI）是一个强大的开源工具，支持大量的数据源，可以很方便地实现数据的抽取、转换和加载（ETL）任务。
本文将详细介绍如何使用 Kettle
主页:小王叔叔的博客欢迎来访支持:点赞收藏关注本博客内容，实践前，请先逐一浏览，然后再逐一学习1、效果2、实现2.1 创建数据库见 Kettle安装使用2.2 创建作业2.2.1 初始化变量：设置变量，通过变量实现作业的循环更新初始值parent_job.setVariable("isContinue", "1");parent_job.setVariable("
推荐
原创
2022-06-14 09:07:12
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# Kettle全量和增量抽取MySQL方法
Apache Kettle，现称为Pentaho Data Integration (PDI)，是一个开源的ETL（提取、转换、加载）工具，用于数据集成和处理。本文将讨论如何使用Kettle全量和增量方式从MySQL数据库中提取数据，并提供代码示例。
## 1. 全量抽取
全量抽取主要用于初次加载数据，它从数据库中提取所有记录。以下是全量抽取的步
原创
2024-09-05 06:06:15
1123阅读
使用kettle采集并处理MongoDB数据库中的数据一、任务描述二、任务目标三、任务环境四、任务分析五、 任务实施步骤1、环境准备步骤2、创建Transformmations步骤3、运行任务 申明： 未经许可，禁止以任何形式转载，若要引用，请标注链接地址 全文共计1654字，阅读大概需要3分钟 一、任务描述本实验任务主要完成基于ubuntu环境的使用kettle采集并处理MongoDB数据
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2023-08-02 13:12:50
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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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本次例子主要介绍关于如何读取mysql数据存到oracle的完整例子。关于kettle的入门使用有兴趣的可以看我的上一篇文章一、表介绍 本次例子主要涉及到四张表，分别是 oracle临时表：r_temp_value； oracle历史数据表：r_sample_value； oracle实时表：r_stock_value； oracle电站表：r_hydrepower； mysql的数据表：r_sa
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2024-02-29 13:48:57
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加入了一个数据汇聚分析展示的项目，其中数据抽取是一个很重要的环节，我接手之后发现kettle抽取速度越来越慢，不知道是服务器不给力还是数据库压力太大什么原因，在线搜索了很多优化方案：1.调整JVM大小进行性能优化，修改Kettle定时任务中的Kitchen或Pan或Spoon脚本（选中kettle图标-->右键-->编辑，修改参数设置）；2、 调整提交（Commi
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2023-06-26 12:37:21
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一.XML数据文件抽取1.通过使用Kettle工具，创建一个转换转换xml_extract，并添加“Get data from XML”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。 2.配置Get data from XML控件双击“Get data from XML”控件，进入“XML文件输入”界面。单击【浏览】按钮，选择要抽取的XML文件xml_extract.xml。&n
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2023-08-21 22:08:31
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使用kettle工具前需要做的准备： 因为本次实验是将CSV文件和JSON文件中的数据保存至数据库的数据表中，所以在此之前需要在数据库中建立一个数据库及两个数据表。 使用命令行建立数据库、数据表过程如下：mysql -u root -p -- 回车后需要输入你的数据可以密码
/*进入M
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2023-10-01 09:29:14
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摘要：本文主要讨论一些在ETL中设计增量更新的方法和技巧。 ETL中增量更新是一个比较依赖与工具和设计方法的过程，Kettle中主要提供Insert / Update 步骤，Delete 步骤和Database Lookup步骤来支持增量更新，增量更新的设计方法也是根据应用场景来选取的，虽然本文讨论的是Kettle的实现方式，但也许对其他工具也有一些帮助。本文不可能涵盖所有的情况，欢迎大
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2023-06-28 10:40:37
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