目录一、Kettle设计原则二、转换1. 步骤2. 转换的跳3. 并行4. 数据行5. 数据转换（1）Date和String的转换（2）Numeric和String的转换（3）其它转换三、作业1. 作业项2. 作业跳3. 多路径和回溯4. 并行执行5. 作业项结果四、转换或作业的元数据五、数据库连接1. 一般选项2. 特殊选项3. 关系数据库的力量4. 连接和事务5. 数据库集群六、工具七、资源库
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2024-02-02 09:55:43
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目录一、增加列1. 修改数据库模式2. 修改Sqoop作业项3. 修改定期装载维度表的转换4. 修改定期装载事实表的转换5. 测试二、维度子集1. 建立包含属性子集的子维度2. 建立包含行子集的子维度3. 使用视图实现维度子集三、角色扮演维度1.修改数据库模式2. 修改Kettle定过期装载作业3. 测试4. 一种有问题的设计四、层次维度1. 固定深度的层次2. 多路径层次3. 参差不齐的层次&n
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2024-05-16 09:29:15
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【Kettle】Kettle入门解析（二）（图片来源于网络，侵删）Kettle实战1（将Hive表的数据输出到Hdfs）【1】环境准备1）进入Kettle的plugins\pentaho-big-data-plugin目录，编辑plugin.properties文件根据自己的hadoop版本添加不同的类型，我的是cdh的，所以添加cdh514有哪些版本可以在该目录下查看plugins\pentah
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2024-05-16 20:36:10
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Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯Java编写，无须安装，功能完备，数据抽取高效稳定。本书介绍并演示如何用Kettle完成Hadoop数据仓库上的ETL过程，所有的描绘场景与实验环境都是基于Linux操作系统的虚拟机。我们仍然以CDH作为Hadoop平台，沿用相同的销售订单示例进行说明，因此可以将本书当作《Hadoop构建数据仓库实践》的另一版本。本书内容全书共分10章，主要内容包括ETL
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2024-02-05 12:58:57
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# 实现Kettle HBase的步骤
## 简介
Kettle是一款开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，可用于从不同的数据源中抽取数据、进行转换和加载到其他数据源中。HBase是Hadoop生态系统中的一种分布式数据库，用于存储大规模结构化数据。本文将介绍如何在Kettle中使用HBase。
## 步骤概览
下面的表格展示了实现Kettle和HBase集成的
原创
2023-07-14 08:35:51
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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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http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+HBase+to+Load+an+RDBMS 1）新建转换——Big Data——Hbase Input双击打开 2）在hbase中创建表3）点击Get table names4）创建Mapping在下图中单击Get table names按钮，从下拉列表中选择需要
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2023-06-03 10:33:26
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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
366阅读
# 使用Kettle抽取HBase中的数据
Kettle（又称Pentaho Data Integration）是一款功能强大的数据集成工具，它可以方便地从不同的数据源抽取、转换和加载数据。HBase是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库，特别适合处理大规模实时数据。本文将介绍如何使用Kettle从HBase中抽取数据，并提供代码示例。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了以
# 从Kettle迁移数据到HBase
Kettle是一款强大的数据集成工具，可以用于ETL（Extract, Transform, Load）过程，而HBase是一个高可靠性、高性能、分布式的非关系型数据库。本文将介绍如何使用Kettle将数据从关系型数据库迁移到HBase，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始迁移数据之前，需要安装和配置好以下软件和工具：
1. Kettle：
原创
2023-12-07 14:59:29
82阅读
# 使用Kettle配置HBase的实用指南
Kettle（也称为Pentaho Data Integration，PDI）是一款强大的开源ETL工具，广泛应用于数据集成和转换项目。在处理大数据时，HBase作为一个分布式的列式NoSQL数据库，提供了高效的随机读写能力。本文将介绍如何使用Kettle配置HBase，并提供相应的代码示例。
## HBase与Kettle的关系
HBase和K
## 使用Kettle链接HBase的步骤
为了帮助你实现“Kettle链接HBase”，我将分步骤指导你完成整个过程。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[创建Kettle转换] --> B[添加HBase输入步骤]
B --> C[设置HBase输入步骤]
C --> D[添加输出步骤]
D --> E[设置输出步骤]
原创
2023-12-21 06:41:29
153阅读
# 使用Kettle连接HBase
## 介绍
Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一种广泛用于ETL（抽取、转换和加载）的工具，旨在处理和转换各种数据源。HBase是一种高可靠性、高性能、面向列的分布式数据库，在大数据领域有广泛的应用。在使用Kettle连接HBase时，有时候会遇到无法连接的问题。本文将介绍如何通过代码示例解决Kettle连接HBase的
原创
2023-07-20 12:51:26
121阅读
Pentaho BIServer Community Edtion 6.1 集成了 Kettle 组件，可以运行Kettle 程序脚本。但由于Kettle没有直接发布到 BIServer-ce 服务的程序，所以，在本地（Windows环境）通过图形化界面开发完成的ETL 脚本 (.ktr & .kjb) ,需要上传到BIServer-ce
# Kettle与HBase的连接
## 概述
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，基于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）构建。它提供了可扩展的、高性能的数据存储和查询能力，适用于大规模的数据处理场景。而Kettle是一款强大的ETL（Extract-Transform-Load）工具，可用于数据抽取、转换和加载。
本文将介绍如何使用Kettle与HBase进行连接，并通过代码
原创
2023-11-08 14:35:11
123阅读
实现“kettle连接hbase”的流程如下：
```mermaid
flowchart TD
A[下载安装Hadoop和HBase] --> B[设置Hadoop和HBase环境变量]
B --> C[启动Hadoop和HBase]
C --> D[下载安装Kettle]
D --> E[启动Kettle]
```
以下是每一步需要做的事情以及相应的代码：
原创
2024-02-17 08:52:32
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一、js获取指定月份的最后一天 使用new Date(year,month,0)的方式：//获取当前日期
var now = new Date();
var nowYear = now.getFullYear();//当前年
var nowMonth = now.getMonth()+1; //当前月
var nowDay = now.getDay();//当天
//获取指定年份和月份的该月的
# 使用 Kettle 转换 HBase 数据
## 引言
在大数据时代，处理和转换数据是一个至关重要的任务。在这个过程中，我们经常会使用 ETL（提取、转换、加载）工具。Kettle（又名 Pentaho Data Integration）是一个开源的 ETL 工具，它支持多种数据源的操作，其中包括 HBase。本文将详细介绍如何使用 Kettle 转换 HBase 数据，并提供相关的代码示
原创
2024-10-12 04:08:15
43阅读
# Kettle 删除 HBase 数据的指南
在大数据处理领域，HBase作为一种流行的分布式数据库，常用于处理海量数据。而Kettle（也称为Pentaho Data Integration，PDI）则是一种有效的数据集成工具，可以帮助我们从多种数据源中提取、转换并加载（ETL）数据。在实际应用中，可能会遇到需要删除HBase中某些数据的情况，本文将为您介绍如何使用Kettle删除HBase
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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