一、数据库连接Kettle错误连接数据库Driver class 'org.gjt.mm.mysql.Driver' could not be found, make sure the 'MySQL' driver (jar file) is installed. org.gjt.mm.mysql.Driver将对应的.jar文件 复制到kettle的安装路径的lib文件目录下 重启kettle即
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2023-08-11 17:12:19
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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
Kettle8.2与Hadoop2.7.3集成一、Hadoop伪分布式安装二、Kettle的配置三、案例演示 说明： 环境：Windows + 虚拟机操作系统：CentOS7Hadoop版本及模式：Hadoop2.7.3 + 伪分布式环境Kettle版本及模式：kettle8.2 + 单机模式一、Hadoop伪分布式安装安装步骤可以参考另外一篇博文：?
spm=1001.2014.3001.55
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
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
环境说明Hadoop 2.6.0cdh5.14.0kettle 8.2准备工作设置hadoop文件系统权限查看hadoop文件系统方式一： 浏览器访问 hadoop namenode地址:50070端口方式二： 通过终端 hadoop fs -ls创建目录 hadoop fs -markdir -p /hadoop/test 查看用户是否有创建权限使用 sudo -u hdfs hadoop fs
【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
一、同一数据库两表数据关联更新 实现效果：把stu1的数据按id同步到stu2，stu2有相同id则更新数据 步骤：在mysql中创建两张表： mysql>create database kettle; mysql>use kettle; mysql>create table stu1 (id int ,name varchar(20
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
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
使用kettle处理HDFS上的数据并写回HDFS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1530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处理HDFS上的数据并写回HDF
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
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
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:http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Configuring+Pentaho+for+your
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2015-07-07 23:03:00
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文章目录06-PDI(Kettle)读取Hive写入HDFS，读取HDFS写入HBase中环境准备1.安装MySQL1.1mysql安装参考：1.2安装过程2.安装HIVE2.1参考：2.2hadoop配置：2.3hive安装过程3.启动hive设计Kettle转换1.开启hive1.1配置hive依赖1.2hive建表2.读取hive写入HDFS2.1工作流设计2.2 具体转换设计3 读取HD
# 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
用kettle加工，加载数据到impala上首先确认数据来源，例如 DB2数据库里的某些数据加工一下 传到impala表输入组件里加工数据EXTRACT 输出到HDFS的指定路径（impala表的LOCATION）kettle加工数据上传到HDFS指定路径下impala表数据不能update和delete，若要把实时数据加载进impala表，对于数据量较大的表（可以在impala里创建 临时表TE
kettle 的 kitchen.bat 后面参数说明：
Kettle是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）项目，项目名很有意思，水壶。按项目负责人Matt的说法：把各种数据放到一个壶里，然后呢，以一种你希望的格式流出。Kettle包括三大块：转换/工作(transform/job)设计工具 (GUI
目录一、安装Java二、安装Kettle三、运行Kettle程序1. 安装Linux图形环境2. 安装配置VNC Server3. 在客户端使用vncviewer连接系统4. 执行spoon.sh四、给Spoon创建一个桌面快捷启动方式五、配置1. 配置文件和.kettle目录（1）.spoonrc（2）jdbc.properties（3）kettle.properties（4）kettle.pw
Linux系统作为一个开源操作系统，在全球范围内拥有广泛的用户群体和应用领域。其中，红帽公司作为Linux系统的主要发行商之一，以其领先的技术和完善的支持服务，成为众多企业和组织的首选。
作为一个开源操作系统，Linux系统具有很高的灵活性和可定制性，可以根据用户的需求进行自由定制和优化。而红帽公司不仅提供了成熟稳定的Linux发行版，还提供了丰富的解决方案和支持服务，帮助用户更好地利用Linu
