前段时间因项目需要将kettle集成到我们自己的平台，以下是就整个开发中遇到的问题和开发的过程做一个总计。本篇文章将从以下几个方面介绍：ETL和ELT,kettle的组成，kettle的原理，源码分析1.ETL和ELTETL和ELT都是数据整合的一种方式。 不同是ELT是先load数据，ETL是先转换数据。下面是数据处理中ETL和ELT一个简要的流程图 两者都有自己不同的使用场景：ETL
转载
2023-10-11 21:48:48
147阅读
“我在spoon里面运行一个作业只要几秒种，但是在TASKCTL中运行却要好几十秒？”“并行同时运行几个job，就把内存撑爆了，TASKCTL好占资源呀！”TASKCTL中调用kettle作业，实际上是通过pan和kitchen命令去调用。每一次调用都会重新初始化kettle运行环境，这个过程占用大量的时间。并且每启动一个kettle运行环境都相当于启动一个JVM进程。每个JVM则会占用几百兆（默
转载
2024-03-13 19:23:47
34阅读
打算开始通过Kaggle网站，逐步开始学习机器学习（Machine Learning）。就以最知名的第一个练习题，Titanic，开始，熟悉机器学习从数据和最终产品的全流程。获取数据Titanic的数据来自Kaggle官网的一个练习项目，可以通过网站进行下载。为了验证ML算法的效果，数据已经分为两组，分别为训练集train.csv，和测试集test.csv。环境搭建选择Pandas+
转载
2023-11-15 16:13:17
37阅读
一、kettle介绍 Kettle 是一款国外开源的 ETL 工具，纯 Java 编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle 中有两种脚本文件，transformation 和 job，transformation 完成针对数据的基础转换，job 则完成整个工作流的控制。二、ETL介绍 ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过
转载
2023-10-22 13:53:37
103阅读
1、转换 转换是ETL解决方案中重要的组成部分之一，它主要用于数据的抽取、转换以及加载等操作，其本质是一组图形化的数据转换配置的逻辑结构。实例：步骤是转换里的基本组成部分，也可被称为控件。例如上图的表输入和文本文件输出。 跳是步骤之间带箭头的连接线，即数据的通道，用于连接两个步骤，实现将元数据从一个步骤传递到另一个步骤。在kettle中所有步骤都是以并发方式执行的。下面是创建一
转载
2023-12-26 11:46:24
118阅读
1.创建资源库KSPOON--查看表空间的位置和物理文件select TABLESPACE_NAME,FILE_ID,FILE_NAME,BYTES/(1024*1024)TOTAL_SPACE from dba_data_files;--先查看DBF文件的位置--创建表空间CREATE TABLESPACE "KSPOON"DATAFILE 'D:\SOFTWARE\ORACLE\ORADATA
转载
2023-08-29 18:33:02
216阅读
1、下载 https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855
找到这个downloads，可以根据自己下载，我用的是6.0.1.0-3的版本2、安装的话看自己的磁盘，安装好是这个样子这个Spoon.bat批处理文件就是windows环境启动程序，Spoon.sh是在Linux、AppleOSX、Solaris平台上运行的启动程序3、启动环境环
转载
2024-08-26 00:25:14
218阅读
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少，这里我介绍一个我在工作中使用了3年左右的ETL工具Kettle,本着好东西不独享的想法，跟大家分享碰撞交流一下！在使用中我感觉这个工具真的很强大，支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式
转载
2024-07-12 16:40:06
24阅读
文章目录一、python脚本定时任务二、使用Navicat设置Oracle数据库定时任务1.通过查询脚本设置定时任务2.使用查询脚本间接给存储过程设置定时任务3.通过<任务计划程序>设置定时三、Kettle定时任务1.使用“start”作业项设置定时任务2.通过<任务计划程序>设置定时 一、python脚本定时任务描述：每天都要执行一个爬虫脚本G:\scripts\ufo
转载
2023-10-27 23:36:14
151阅读
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。但是本文重点不是讲Kettle安装和使用。而是，如何使用Kettle处理Json文件，因为Kettle本身有一点点BUG，JsonInput不能直接处理Utf-8字符的json内容。所以，要学会变通一下。本例子使用的Kettle版本为7.1，下载网址：https://sourc
转载
2023-11-14 14:10:39
480阅读
目录1、ETL简介2、Kettle核心概念3、CSV文件输入4、csv文件导出excle5、文本文件输入6、Excel输入7、多文件合并8、Get data from XML9、JSON input10、生成大量数据11、表输入12、Excel输出12、文本文件输出（输出txt、csv文件）12、SQL文件输出13、表输出14、更新15、插入更新16、删除1、ETL简介ETL：Extract-Tr
转载
2023-12-27 18:05:50
80阅读
一、为什么选择kettle在将excel中的数据上传到SQL数据库，现在常用的自动化是写python代码，可以查看：或者手动插入到数据库中。使用python代码，缺点有：需要掌握pyhton,对于大量不同表格表格上传数据库，维护起来则显得极其繁琐；同时、对字段的连接，拼接等操作需要写代码。而使用kettle则可以解决python的两个缺点；即使没有编程基础的人，也可以通过图标、拖拽等操作完成这些操
转载
2024-01-19 17:04:18
0阅读
kettle实战——对大量json文件的数据进行两层解析处理后导入MYSQL数据库中1、简介2、要处理的数据3、数据处理4、 使用kettle处理数据4.1、整体流程4.2、具体操作总结 1、简介将外部数据导入(import)数据库是在数据库应用中一个很常见的需求。json作为轻量文件在储存大量数据上具有很强的应用性，本文将介绍如何利用kettle对大量json文件的数据进行处理并导入到mysq
转载
2023-10-24 09:06:10
162阅读
相关概念：Kettle数据清洗是采用元数据(Meta-data)驱动，以数据流的方式进行的，数据从数据源（数据库/文件等）在一系列相连的step之间依次向后流动，各个step完成对流经该step的数据进行需要的处理工作。Kettle中的数据转换组件按粒度从小到大分为Step、Trans、Job。Step：是完成单一具体功能的组件，如从文件中读取数据、对流中的字段进行字符串拆分操作、对不能为空的字段
转载
2023-10-22 08:54:46
99阅读
目录一.Kettle转换组件值映射增加序列二.Kettle流程控件switch case三.Kettle连接控件记录集连接 一.Kettle转换组件转换是ETL的T，T就是Transform清洗、转换 ETL三个部分中，T花费时间最长,是“一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3值映射值映射就是把字段的一个值映射成其他的值 在数据质量规范上使用非常多，比如很多系统对应性别gender字段的定义
转载
2024-05-31 11:38:08
205阅读
# 使用 Kettle 运行 Python 脚本的指南
Kettle（也称为 Pentaho Data Integration, PDI）是一款强大的 ETL 工具，允许用户从多种数据源提取数据，转换数据，并加载数据到目标系统中。将 Kettle 和 Python 脚本结合可以扩展其能力，处理一些复杂的数据转换或运算。本文将详细介绍如何在 Kettle 中运行 Python 脚本。
## 整体
# 如何在kettle中执行Python脚本
## 概述
在kettle中执行Python脚本通常使用“Script Value Mod”步骤来实现。通过该步骤，我们可以调用Python解释器执行指定的Python脚本，并将结果传递到后续步骤中。
### 流程图
```mermaid
journey
title kettle执行Python脚本流程
section 准备工作
原创
2024-06-30 03:41:55
208阅读
在数据集成领域，Kettle任务与Python的结合使用可以提升数据的处理效率和灵活性。Kettle（也称为Pentaho Data Integration，PDI）是一个开源的ETL工具，而Python则以其强大的数据处理能力著称。本文将详细介绍在Kettle任务中如何集成Python，并分享整个过程的具体步骤。
### 环境预检
为了确保Kettle与Python的顺利集成，我们需要首先进
# 使用Kettle调用Python的完整指南
在数据处理和ETL（抽取-转换-加载）过程中，Kettle（也称为Pentaho Data Integration, PDI）是一个流行的工具，它的可视化操作界面让用户能够直观地设计数据流。而Python以其强大的数据处理能力，尤其是在科学计算和数据分析方面，逐渐成为分析师和开发者的首选语言。本文将详细讲述如何利用Kettle调用Python脚本进
在数据集成领域，Kettle（Pentaho Data Integration，简称PDI）被广泛应用于ETL（数据提取、转换和加载）任务。随着数据处理需求的不断增长，以及Python作为数据分析和处理语言的流行，如何使Kettle支持Python成为了一项重要的技术挑战。本文将详述我的探索过程，并记录如何解决“kettle支持python”这一问题。
## 背景定位
在当今的数据驱动时代，企
