一、何为ETL？ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。1. 抽取(Extract)将数据从各种原始的业务系统中读取出来，以便为随后的步骤提供数据。2. 转换(Transform)任何对数据
目录环境工程搭建引入kettle的jar包引入辅助包 3. 添加mysql连接jar包4. 添加lombok包创建数据库和表代码分析初始话kettle环境定义数据库信息 3. mysql处理 4. 生成表输入5. 设置查询SQL6. 将操作添加到步骤中7. 选择字段8. 将操作添加到步骤9. 将步骤串联起来10. 字
1 kettle安装及运行kettle官网下载地址,下载完毕后大概有800多m 下载完毕后，直接解压，双击Spoon.bat进行运行。 如果在你的电脑上启动之后，没有进入下面的页面，那么就换台机器。修改 Spoon.bat中java内存参数不一定好使。if "%PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS%"=="" set PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xms1024m"
公司有需求将两张业务表从oracle迁移至mysql，表的数据量大概3000W左右，在对比了各种迁移方法后，决定使用kettle。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，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。kettle的数据抽取主要在于抽取数据，而没有考虑数据库的函数、存储过程、视图、表结构以及索引、约束等等，如果想对这些内容进行迁移，就
kettle版本：6.0 jdk：1.7（注意:经多次实验，6.0必须用jdk1.7，5.x的可以使用1.6jdk） 系统：64位 windows7 旗舰版 配置：内存（8G），处理器（i5-4590 CPU 3.30GＨz）一、需求简介1.多个平台数据汇总到数据仓库，最后的所有表在数据仓库是完备的 注意点： a.平台1和平台2各有1200和1100张表，其中1000张表在两个平台都有，另外平
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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目录环境工程搭建引入kettle的jar包引入辅助包 3. 添加mysql连接jar包4. 添加lombok包创建数据库和表代码分析初始话kettle环境定义数据库信息 3. mysql处理 4. 生成表输入5. 设置查询SQL6. 将操作添加到步骤中7. 选择字段8. 将操作添加到步骤9. 将步骤串联起来10. 字
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2023-07-31 20:19:39
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注：老规矩，不泄露公司信息
5 kettle与Hadoop
5.1 mysql与hive数据操作
5.1.1 mysql到hive对于将关系型数据库的数据转移到hive第一想法就是直接将mysql源表的数据通过kettle抽取直接到hive目标表。流程是先使用“表输入”组件配置好数据库连接，将源表数据拿出来，然后使用“表输出”配置好hive数据库连接，将拿到的数据加载
# Kettle抽取Hive实现流程
## 简介
Kettle是一种开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据集成和数据转换。Hive是一种建立在Hadoop之上的数据仓库解决方案，可以对存储在Hadoop上的大量数据进行查询和分析。本文将介绍如何使用Kettle实现从Hive中抽取数据的过程。
## 流程概述
以下是实现Kettle抽取Hive的基本流程
1.开发背景
在web项目中，经常会需要查询数据导出excel，以前比较常见的就是用poi。使用poi的时候也有两种方式，一种就是直接将集合一次性导出为excel，还有一种是分批次追加的方式适合数据量较大的情况。poi支持xls和xlsx，使用2003版本的只支持6万多行以下的数据量，使用2007版本的支持百万行。但是呢，当数据量大了之后这种方式却非常耗内存和时间。
前言，虚拟机搭建环境，发现kettle非常占用内存，排查服务器资源情况，发现是polkitd进程 暂时也没有好的解决方案，目前就是读了一个大表的过滤，之前都是很小的表，没有发现内存占用这么快。、只能采用分页读取，但是kettle里面没有配置分页读取的，只能通过job来实现，下面搜索资料，进入理论实践。kettle分页循环.kjb 主job结构：【1】转换：获取页数.ktr ——
1.文件的完全去重打开kettle创建一个转换并命名为repeat_transform。添加"CSV文件输入”和“唯一行（哈希值）”控件。如下图。 双击“CSV文件输入”进入界面，单击“浏览”选择所要处理的文件。单击“获取字段”，kettle将自动检索csv文件，并对文件中的字段类型、格式、长度、精度等属性进行分析。如下图 单击“预览”查看处理的文件是否加载到csv文件输入流中
1.转换案例最容易实现的简单案例就是生成随机数，并存储到txt文件 新建一个转换保存为test_random（后缀为.ktr） 通过拖拽插件方式，在核心对象->输入和输出分别拖拽“生成随机数”和“文本文件输出”两个按钮， 然后点击“生成随机数”并按下shift键，用鼠标指向“文本文件输出”，以生成剪头，表示数据流向。如下图： 编辑输入流，即“生成随机数”按钮，如图所示 2
# 从Kettle抽取数据库数据到MongoDB的实现
## 一、整体流程
下面是从Kettle抽取数据库数据到MongoDB的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------------------- | -------------------------------------
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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## 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
##
Kettle实现循环功能！！！一、结果图通过启动循环程序，点击确定弹出窗口的确定按钮，依次弹出“张三”、“李四”、“王五”，实现了简易的循环功能。二、流程图通过自定义“张三”、“李四”、“王五”的三条数据，依次执行该程序，达到循环的功能实现。三、各个组件解析通过组件 “自定义常量数据” 定义三条数据，将数据复制到结果中。 （1）、定义三个字段 （2）、填入数据（几条数据循环几次，这个值也可以通过变
# 使用Kettle连接Hive数据库的指南
在大数据处理中，Apache Hive是一个广泛使用的数据仓库工具，它能够提供SQL查询功能，让用户能够在Hadoop上分析和处理大规模的数据集。而Kettle（即Pentaho Data Integration，PDI）是一款强大的数据集成工具，它能够使我们更轻松地从各类数据源中提取、转换和加载（ETL）数据。本文将指导您如何通过Kettle连接H
# 了解 Kettle Hive 数据库jar
在数据处理和管理中，Kettle Hive 是一个非常流行的工具，它提供了一个方便的方式来连接和操作 Hive 数据库。在 Kettle Hive 中，我们通常会使用一个特定的 jar 文件来实现数据库连接和操作。本文将介绍如何使用 Kettle Hive 数据库 jar 来连接和操作 Hive 数据库。
## 安装 Kettle Hive 数据
Kettle是来自国外的一款开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装。Kettle可以帮助你实现你的ETTL需要：抽取、转换、装入和加载数据数据，且抽取高效稳定。Kettle这个ETL工具集，翻译成中文名称应该叫水壶，寓意为希望把各种数据放到一个壶里然后以一种指定的格式流出。它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你
