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
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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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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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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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，欢迎大家讨论。应用场景 增量更新按照数据种类的不同大概可以分成： 1.&n
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2024-01-01 23:38:31
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Kettle有几年没用过了，昨天刚好开发找我，说同步ORACLE几张表的数据到MySQL，ORACLE的数据有可能更新，可以通过时间字段，但是全量同步，当天上生产由于数据量大不一定来得及，需要提前想个方案，问我做还是他来做，说他没有找到什么好办法，那就我来吧。就在这一瞬间，我脑子里浮现出来几个方案：1. 用python写个程序读取ORACLE，通过ID判断，来增量插入到MySQL2. 用JAVA写
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2024-04-30 10:30:39
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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
164阅读
# Java Kettle 增量数据同步
## 引言
在现代应用程序中，数据的实时同步是至关重要的。Java Kettle（也称为Pentaho Data Integration, PDI）是一款功能强大的数据集成工具，广泛用于数据提取、转换和加载（ETL）任务。本文将介绍如何使用Java Kettle进行增量数据同步的基本方法，并提供示例代码和可视化的流程图。
## 什么是增量数据同步？
原创
2024-10-14 04:33:04
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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
## 实现“kettle 百万数据 增量hive”
### 1. 流程概述
在实现“kettle 百万数据 增量hive”的过程中，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 从源数据库中读取百万数据 |
| 2 | 将数据传输到Hadoop集群 |
| 3 | 将数据写入Hive表 |
| 4 | 实现增量更新 |
下面我将逐步介绍每个步骤的具
原创
2023-08-30 06:25:16
210阅读
# Kettle-Hive增量数据处理科普
## 引言
在大数据时代，数据处理和分析显得尤为重要。其中，增量数据的获取与处理是数据治理中的关键一环。Kettle（Pentaho Data Integration）是一款开源的ETL（提取、转换、加载）工具，而Hadoop Hive则是一个数据仓库基础设施，用于在Hadoop上执行SQL查询。本文将探讨如何使用Kettle从Hive中增量提取数据，
# 使用 Kettle 实现 MongoDB 增量同步
## 引言
在现代数据管理领域，数据同步一直是一个重要的话题。尤其是在需要将数据从一个数据库迁移或更新到另一个数据库时，增量同步是一个高效的解决方案。本文将探讨如何使用 Kettle（Pentaho Data Integration）实现 MongoDB 的增量同步。我们将通过案例与代码示例，展示这一过程的实际应用。
## Kettle
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
753阅读
# Kettle 中增量同步 MongoDB 数据的实现
在当今数据驱动的时代，企业和开发者面临的一个重要挑战是如何在不同的数据存储之间高效地同步数据。Apache Kettle（也称为 Pentaho Data Integration, PDI）作为一个开源的数据集成工具，提供了强大的ETL（提取、转换、加载）功能。本文将结合代码示例和图示，详细讲解如何使用 Kettle 进行 MongoDB
原创
2024-09-16 06:40:14
263阅读
Kettle是目前市场上最流行的开源ETL工具。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，特别是对于我们公司来说，拥有大量的数据，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。现在，与大家分享一下ETL工具Kettle的安装与使用。个人感觉，这个工具真的很强大，支持图形化的GUI
KETTLE4个工作中有用的复杂实例--2、两表数据比较，比较后自动同步（部门、单位数据同步）
KETTLE4个工作中有用的复杂实例--2、两表数据比较，比较后自动同步（部门、单位数据同步）二、两表数据比较核对，核对后自动同步至目标数据表目标：比较t_bm表的数据和t_bm_target表的数据，以t_bm表为准，往t_bm_target中进行数据的自动
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2023-09-05 16:22:20
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更新历史：2020-04-01
去掉 4)中"执行每一行"的描述需求：最近在用kettle同步数据的时候，有增量同步的需求。之前也遇到过这个需求，查阅了很多文章，也试了很多方法，都没有实现我所需的简洁的方式。这回在我一次次尝试无果的情况下，突然间的灵光一闪，让我豁然开朗，原来你就在我眼前。写下这篇文章，让更多的人的时间得到节省。时间是最稀缺的资源，更多的时间应该花在更有意义的事情上。&nbs
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2024-03-26 11:14:08
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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 | 数据表增量脚本 | 表输入变量；表输入结果作为参数，表输入结果作为变量
原创
2022-11-25 10:53:15
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