一、 我原本装的32位的assess，kettle原本装的7.1版本，反复折腾后才发现，（kettle7.1必须用jdk1.8）jdk1.8不支持odbc的连接，连接时一直报错sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver包未找到，在网上也未搜到相关的包，所以只能考虑使用jdk1.7，而keetle7.1无法用jdk1.7,所以只能重新安装kettle6,安装完成后本来以为大功告成，无奈
kettle | spoon | 获取http数据 | json处理 | 保存入库
原创
2022-11-25 16:10:41
1914阅读
文章目录一、kettle概述二、kettle安装部署和使用Windows下安装案例1：MySQL to MySQL案例2：使用作业执行上述转换，并且额外在表stu2中添加一条数据案例3：将hive表的数据输出到hdfs案例4：读取hdfs文件并将sal大于1000的数据保存到hbase中三、创建资源库1、数据库资源库2、文件资源库四、 Linux下安装使用1、单机2、 集群模式案例：读取hive
在实际生产中使用到的HBase优化策略一、优化RegiI/O负载。...
原创
2023-05-11 10:21:52
70阅读
# pyhive 批量入库优化实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你实现“pyhive 批量入库优化”的过程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 动作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 步骤一 | 连接数据库 | `conn = pyhive.connect(host='localhost', port=10000, username='root', da
Etl 介绍ETL（Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于金融 IT 来说，经常会遇到大数据量的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种 etl 工具的使用，必不可少。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。Kettle 中有两种脚本文件，transformation 和 job，transf
Etl 介绍ETL（Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于金融 IT 来说，经常会遇到大数据量的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种 etl 工具的使用，必不可少。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。Kettle 中有两种脚本文件，transformation 和 job，transf
# Java入库字段太长优化指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到数据库字段过长导致性能问题的情况。本文将指导你如何优化Java入库过程中的字段长度问题。
## 问题概述
在Java开发中，数据库字段长度过长可能会导致以下问题：
1. **性能下降**：字段长度过长会增加数据的存储和传输成本，降低查询效率。
2. **数据冗余**：字段过长可能导致数据重复存储，浪费存储空间。
3. *
目录 目的步骤说明1. 获取目标库信息2. 创建输出步骤，将数据输出到目标表3. 将输出步骤和上一步关联起来精简版代码完整代码目的从mysql的源表[etl_src_table]中抽取数据到目标表[etl_dest_table] ，两个表的结构都是相同的。CREATE TABLE `etl_dest_table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREM
结合自己工作中的使用和收集的一些经验，谈谈对Kettle中的ETL的一些优化。 1. 数据库方面 1.1 配置连接池 如果业务数据量很多和短连接很多，可以考虑使用数据库连接池，在这个时候，每次数据库连接建立和断开所花费的时间远长于进行数据库操作的时间，配置连接池可以更好的利用网络资源，将连接建立和断
转载
2020-05-18 00:28:00
1023阅读
2评论
一、Kettle调优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。参数参考：-Xmx1024m：设置JVM最大可用内存为1024M。 -Xms512m：设置JVM促使内存为512m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。 样例：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 Kettle正常转换速度 场景 正常 不正常 数据库操作 3k-2w条/秒 2000条/秒以下 文件操作 2w条/秒以上 1w条以
转载
2018-09-01 17:50:00
562阅读
# MySQL UUID主键入库效率优化
在现代数据库设计中，选择合适的主键对系统的性能和可扩展性至关重要。UUID（通用唯一标识符）因其全球唯一性而被广泛应用于分布式系统中。尽管UUID具有许多优势，但在MySQL数据库中使用UUID作为主键也存在一些性能问题。本文将探讨如何优化MySQL UUID主键的入库效率，并提供相关代码示例。
## 什么是UUID？
UUID是一种128位长的标识
导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。
背景为了更便捷地分析数据，腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计，超过 10 亿级的数据量需要尽可能快速地导入到 ES 系统
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[连接数据库]
C[创建表]
D[生成数据]
E[插入数据]
F(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F
```
### 流程表格
| 步骤 | 操作 | 代码
目录[-]1、为何要 BulkLoad 导入？传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题？2、bulkload 流程与实践3、说明
原创
2023-01-01 20:36:54
508阅读
一、这种方式有很多的优点：1. 如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源， 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。2. 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法
转载
2023-07-12 18:27:40
116阅读
下面主要介绍数据库批量操作数据（主要是 Insert）的方法，涉及 SQL Server、DB2、MySQL 等。SQL Server首先，准备工作，新建一个数据库实例create database Stu_Sqh在数据库实例中新建一张数据表：学生信息表1 CREATE TABLE [dbo].[StudentInfo](
2 [NAME] [varchar](20) NOT N
MySQL批量SQL插入各种性能优化对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。 经过对MySQL innodb的一些性能测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。1. 一条SQL语句插入多条数据。常用的插入语句如
