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
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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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 ——
# 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 |
| ------------------- | -------------------------------------
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
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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数据抽取有好多种kettle作为开源版本还是很好用的。下面就说说这个小项目的具体实施过程1、先说这个小项目的由来 这个抽取的小项目其实自己没事找事来的，本公司和一个央企做环保项目，然后涉及到数据抽取这块，人家不给做了但是合同上也还真没明确说让乙方做。怼了乙方一顿，怎么办自己找事自己做呗，乙方已经建好了需求的表SQLServer数据库，我们的业务数据库oracle，表的结构啊 内容啊 不完全一样但是
一数据抽取二全量抽取三增量抽取一增量数据抽取常用的捕获变化数据的方法触发器方式又称快照式会降低源数据库的性能所以用户一般不会同意滴时间戳方式一般比较常用好用全表删除插入方式全表比对方式性能较差日志表方式较为麻烦6Oracle 变化数据捕捉CDC 方式不好用价格昂贵
二增量数据抽取实例时间戳方式 一、数据抽取数据抽取，是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据，这里的源数据源就是数据
在平时的操作过程中可能大家需要经常进行增量的数据抽取，方法有很多种，接下来几天讲给大家介绍几种我本人经常使用的几种方式；首先给大家介绍我最喜欢的一种，就是通过标志位；操纵方法如下，在源表中增加一个标识字段，比如tongbu，当然可以为它设个默认值N，然后我们再增加一个索引nvl（tongbu，‘N’），增加索引是为了提高查询的速度，接下来我们来写具体的流程；我写的这个流程非常简单，有的朋友们会非常
使用kettle工具前需要做的准备： 因为本次实验是将CSV文件和JSON文件中的数据保存至数据库的数据表中，所以在此之前需要在数据库中建立一个数据库及两个数据表。 使用命令行建立数据库、数据表过程如下：mysql -u root -p -- 回车后需要输入你的数据可以密码
/*进入M
一.XML数据文件抽取1.通过使用Kettle工具，创建一个转换转换xml_extract，并添加“Get data from XML”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。 2.配置Get data from XML控件双击“Get data from XML”控件，进入“XML文件输入”界面。单击【浏览】按钮，选择要抽取的XML文件xml_extract.xml。&n
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2023-08-21 22:08:31
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一、背景上一篇文章（单表数据迁移）用kettle实现了一张表的数据迁移。但实际情况中，数据库会有几百，几千张表，而kettle的表输入和表输出只能选择一张表，我们不可能一个个地填写表名。这时候，我们要考虑 通过循环实现多表的数据迁移。二、前期准备与单表数据迁移类似准备好Oracle和MySQL的库，Oracle到Oracle也可以，转移，只是必须提前在kettle文件夹的lib目录下放入各个数据库
背景： ods平台的一个很简单的数据共享需求：运营商的某个部门每天定时送gz格式的HLR文本数据到FTP服务器的固定目录下。然后ods每天定时去取然后录入到RDBMS的表中，开放给其他系统查询调用，这种称作数据库表接口。需求很简单，但是因为以前只用过文本输入做txt 或者csv、excel ，所以一时就想怎么先把gz格式解压出来，再用文本文件输入，首先想到了用 kettle3自带的unzip 功
前言：虽然目前我们大多数数据从数据库取数或者爬虫获取了，但是有些情况下我们需要对经营数据进行加工，这些数据只能给部分管理者查看，因此需要单独建立经营分析的库来存储手工的数据，而能大批量处理手工数据的地方，避免不了要去接触EXCEL。EXCEL作为办公软件的三剑客，在日常工作中出场率也太高了吧。下面来介绍怎么批量获取我们需要的数据。一、批量获取数据的前提条件1、公共的字段名竟然是批量获取数据，当然这
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
很多人疑惑网站和app中的手机电话号码数据是怎么抓取的，是如何实现的，我在这里说下。一、数据的来源 现在数据的来源有很多种，我给大家说下常见的几种数据来源方式和抓取方式。 1、运营商数据，这种来源方式的话是运营商会有一个http报告，每个访客用自己的4G流量访问过哪些网站APP，以及消耗了多少流量都记录在里面。这样就对访客的消费行为以
