目录一、Hadoop相关的步骤与作业项二、连接Hadoop1. 连接Hadoop集群（1）开始前准备（2）配置步骤2. 连接Hive3. 连接Impala4. 建立MySQL数据库连接三、导入导出Hadoop集群数据1. 向HDFS导入数据2. 向Hive导入数据3. 从HDFS抽取数据到MySQL4. 从Hive抽取数据到MySQL四、执行HiveQL语句五、执行MapReduce1. 生成聚合
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2024-04-22 11:55:49
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在hdp的官网上有一个ETL工具叫做Talend Open Studio，然后我就下了，并且在群里询问了一下，突然间冒出来一群ETL高手，经高人指点认识了一款叫做Kettle的软件，经过这两天的试用，从直观感受上，Kettle更容易使用和上手，资料更多，界面更友好。。。 优点很多，这里不一一列举了，关键是它对hadoop的支持我觉得是很全面的。Hortonworks的HDP1.3，好吧，经过不
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2024-06-09 01:27:15
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## 如何解决“Java调用Kettle Hadoop插件找不到”的问题
在数据工程和数据处理的领域，Kettle（又名Pentaho Data Integration，简称PDI）是一个非常流行的ETL（提取、转换和加载）工具。当你结合Java与Kettle进行数据处理时，尤其是在使用Hadoop相关插件时，可能会遇到“找不到插件”的问题。本文将帮助你逐步解决这个问题。
### 整体流程
目录一、业务场景1. 操作型数据源2. 销售订单数据仓库模型设计二、HIVE相关配置1. 选择文件格式2. 选择表类型3. 支持行级更新4. Hive事务支持的限制三、建立数据库表1. 源数据库表2. RDS库表3. TDS库表四、装载日期维度数据五、小结 从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型
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2023-12-12 20:04:44
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基于kettle的表出入输出首先，要确保已经安装好了kettle软件以及一个可以使用的测试库，我用的是kettle下的spoon软件，版本为7.1连接数据库依次点击文件 -> 新建 -> 转换 接下来在这一栏找到DB连接，双击DB连接 双击以后得到如下界面，这里输入你要连接的数据库： 在进行了这一步操作后，已经可以抽取数据库数据了，接下来进行表的输入和输出。建表和插入数据先建立两张表：
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2023-11-09 14:41:47
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使用 Kettle 的 MongoDB 插件可以极大地简化数据集成与转化的工作。但在实践中，我们可能会遇到一些问题。本文将为你提供从环境准备到性能优化的一个全面解决方案。
## 环境准备
在使用 Kettle 的 MongoDB 插件之前，需要确保你的环境中安装了必要的依赖。
### 依赖安装指南
对于不同操作系统，以下是安装 MongoDB Java 驱动和 Kettle MongoDB
在我的工作流程中，Kettle的Redis插件作为数据处理的重要工具，扮演着关键角色。这篇博文将详细记录我解决Kettle与Redis插件相关问题的过程，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化与生态扩展等结构，以便于后来者参考。
## 环境准备
在使用Kettle的Redis插件之前，首先需要准备好运行它所需的环境。以下是依赖安装指南和版本兼容性矩阵。
### 依赖安装指南
Data Grid:The Data Grid step allows you to enter a static list of rows in a grid. This is usually done for testing, reference or demo purposes. Calculator:对一个表结构数据，至多对其中三列进行计算，生成新的一列&n
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2024-01-10 15:42:54
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关于kettle插件插件目录：kettle-pack/plugins默认插件版本：pdi-ce-8.3.0.0-371可以在插件目录中增加和删除插件；由于体积原因，程序自带插件库去除了pentaho-big-data-plugin插件，如有需要，请自行添加。（将本目录中的文件拷贝至KettlePack同名目录之中） 关于自带的mysql数据库默认端口：13306root用户默认密码：co
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2024-03-05 22:49:23
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文章目录一、Kettle概述1.1 什么是kettle1.2 Kettle核心知识点1.3 Kettle特点二、Kettle的使用2.1 数据库表之间的同步2.2 数据库表之间的同步【高级】2.3 Hive输出到HDFS2.4 HDFS数据输出到HBase三、Kettle资源库3.1 数据库资源库3.2 文件资源库四、Kettle优化 一、Kettle概述1.1 什么是kettleKettle是
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2024-01-21 08:49:17
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1 引言：项目最近要引入大数据技术，使用其处理加工日上网话单数据，需要kettle把源系统的文本数据load到hadoop环境中2 准备工作：1 首先要了解支持hadoop的Kettle版本情况，由于kettle资料网上较少，所以最好去官网找,官网的url:打开这个url 到页面最下面的底端，如下图：archive 下面的from PDI 4.3 、 from PDI 4.4 、 from&nbs
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2023-11-13 13:02:14
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目录一、事实表概述二、周期快照1. 修改数据仓库模式2. 创建快照表数据装载Kettle转换三、累计快照1. 修改数据库模式2. 修改增量抽取销售订单表的Kettle转换3. 修改定期装载销售订单事实表的Kettle转换4. 修改定期装载Kettle作业5. 测试四、无事实的事实表1. 建立新产品发布的无事实事实表2. 初始装载无事实事实表3. 修改定期装载Kettle作业4. 测试定期装载作业五
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2024-02-23 11:13:46
49阅读
该kettle插件功能类似kettle现有的定义的java类插件，自定java类插件主要是支持在kettle中直接编写java代码实现自定特殊功能，而本控件主要是将自定义代码转移到jar包，就是说自定义功能的实现改为在eclipse等ide中开发。
该kettle插件功能类似kettle现
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2023-11-29 09:17:45
129阅读
1、kettle下载以安装1）kettle的官网下载地址：Pentaho from Hitachi Vantara - Browse Files at SourceForge.net2）如果需要下载其他版本：直接点击对应的版本Name（8.0以下的是在Data Integration文件夹里面）进去，再选择client-tools点击进去，最后选择pdi-ce-xxx.zip进行下载。
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2024-02-11 09:08:53
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## Kettle MongoDB 插件实现指南
### 一、整体流程
当你想在 Kettle 中使用 MongoDB 插件时，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------------|-------------------
原创
2024-10-26 05:03:41
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# Kettle 配置 Hadoop 的完整指南
Hadoop 是一个开源框架，能够以分布式的方式储存和处理大量数据。Kettle（也称为 Pentaho Data Integration，PDI）是一个强大的 ETL（抽取、转换和加载）工具，可以直接与 Hadoop 集成。本文将指导你如何将 Kettle 配置为与 Hadoop 一起工作。
## 任务流程
下表概述了配置 Kettle 与
原创
2024-10-21 06:12:52
249阅读
# 如何实现 Kettle Hadoop 输出
在大数据开发的过程中，使用 Kettle（也称为 Pentaho Data Integration, PDI）与 Hadoop 集成是一个非常常见的任务。本文将详细说明如何将数据输出到 Hadoop，适合刚入行的小白开发者。
## 整体流程概述
我们可以将这一过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-08-03 08:22:42
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# 实现“Kettle Redis插件”教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何实现一个“Kettle Redis插件”。Kettle（现在称为Pentaho Data Integration）是一款流行的开源ETL（Extract, Transform and Load）工具，用于数据集成和转换。Redis则是一款快速的开源内存数据库。
## 整体流程
下表展示了实现“Kettle
原创
2024-02-10 09:51:35
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# 教你如何实现“kettle mysql插件”
## 整体流程
首先，让我们通过以下步骤来实现“kettle mysql插件”。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装kettle插件开发工具 |
| 2 | 创建一个新的kettle插件项目 |
| 3 | 添加MySQL数据库连接 |
| 4 | 编写插件代码 |
| 5 | 编译和打包插件 |
原创
2024-03-22 04:37:07
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目录4. 递归五、退化维度1. 退化订单维度2. 修改定期装载脚本3. 测试修改后的定期装载六、杂项维度1. 新增销售订单属性杂项维度2. 修改定期装载Kettle作业3. 测试修改后的定期装载七、维度合并1. 修改数据仓库模式2. 修改定期装载Kettle作业3. 测试修改后的定期装载八、分段维度1. 年度销售订单星型模式2. 初始装载3. 定期装载九、小结4. 递归
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2023-12-20 20:36:39
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