最近数据交换项目上需要用到ETL工具，原来一直不太了解，经同事介绍kettle可以很方便地进行数据同步。于是简单试用了一下，实现了从源表到目标表的数据同步（包括增删改）。我们的需求如下：将业务系统指定表（source表）中的数据，同步到交换平台上相同结构的表（target表）中。不论source表中的数据新增、修改、删除，都会同步更新到target表中。我们的思路是，每次同步时，将source表的
# 使用Kettle同步MongoDB list
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Kettle工具来同步MongoDB中的list数据。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步需要使用的代码示例。让我们开始吧！
### 流程步骤
以下是同步MongoDB list的流程步骤，我们将使用Kettle工具来完成：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录1、简单例子2、优化 因为测试时候速度太慢，不能解决中文乱码，差点放弃了这个工具。 1、简单例子1、创建一个转换 2、切换到核心对象→输入，选csv输入，或者表输入，并拖到右侧工作区，双击设置 下面是csv输入的设置，注意编码，和数据类型。 下面是表输入，就是从数据库查表输入： 首先需要创建一个数据库连接，然后是编写查询SQL语句，最后预览一下确认。 3、打开输出，选择表输出，或者是插
Zero用途:(部分功能未开源) 已开源地址: https://github.com/gitstliu/MysqlToAll 一种输入可以产生多种途径的输出。 已支持的输入输出:input:mysqloutput:datafileelasticsearchhbasekafkamongodbmysqlpostgresqlredisredisclusterinput:mongooutput:elas
# 使用 Kettle 同步 MongoDB 字段不全的完整指南
在大数据处理和数据同步中，Kettle 是一种非常好用的 ETL（提取、转换、加载）工具，可以帮助我们完成数据的搬运和转换。如果我们需要将 MongoDB 的数据同步到另外的数据库，但源字段不全，我们需要遵循一定的流程。下面我们就来逐步介绍如何实现这个功能。
## 整体流程
在实现 Kettle 同步 MongoDB 字段不全
# 使用Kettle同步MongoDB list字段
在数据处理的过程中，我们经常会使用到ETL工具来处理数据的提取、转换和加载。其中，Kettle作为一个强大的ETL工具，可以帮助我们实现数据的同步和转换。本文将介绍如何使用Kettle来同步MongoDB中的list字段。
## 什么是MongoDB
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的
Contents1. 概述2. 软件安装3. 典型场景：Oracle-2-SqlServer4. 定期自动同步数据1. 概述Kettle是一个久负盛名的ETL数据传输工具，在我们接触过的许多IT企业中，几乎都有不同的开发或运维团队在使用这个工具。Azure DevOps Server中存储着大量的开发过程数据，如果对于开发过程数据进行度量分析，为了避免大量读取实时库（AzureDevOps_Def
kettle中做查询时,遇到大数据时怎么办? 在kettle常常有处理从一个源数据中做转换.做转换的时候, 需要去查另一个数据库. 这种问题遇到数据小时候还好办. 但是数据魇 时候就麻烦来了. 下面针对三种情况做具体情况的选择办法 先上一个图 [img] [/img] 1. 当需要转换的数据特别大的时候, 例如: 10W条以上.或者100W条以上时. 上图中,
# Kettle 中增量同步 MongoDB 数据的实现
在当今数据驱动的时代，企业和开发者面临的一个重要挑战是如何在不同的数据存储之间高效地同步数据。Apache Kettle（也称为 Pentaho Data Integration, PDI）作为一个开源的数据集成工具，提供了强大的ETL（提取、转换、加载）功能。本文将结合代码示例和图示，详细讲解如何使用 Kettle 进行 MongoDB
一、使用时间戳抽取数据原理所使用的时间戳字段必须是按时间入库的字段，不能是业务数据的时间戳字段。比如入库时间是递增的，业务里面的某一个时间戳字段不一定就是递增的。 数据库之间基于时间戳同步数据，原理是通过判断数据采集或者更新时间与某一个基准时间对比，把数据在时间的维度进行排序，同步变化了的数据，具体如图所示： &nbs
介绍用Kettle 大数据组件 MongonDB input 增量同步 MongoDB数据到MySQL数据库。希望大家解决问题有用。
原创
2016-11-04 16:05:36
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1评论
前言： 在前一节，我们学习了拆分字段，即将一个字段的值拆分为多个字段值进行存储，相当于我们从一列字段拆分为多列了，如本来是一个数据列的name通过我们的拆分，拆分为firstname和lastname两列，但原来的name列不在数据流之中了。今天我们来学习一个相对应的操作怎么将一行数据拆分为多行。一、列拆分为多行列拆分为多行就是把指定分隔符的字段进行拆分为多行。实例，如我们将一个信息录入为1行，其
kettle多个表一起迁移-通过配置文件配置需要同步的字段，非全字段同步本文主要讲解将列配置在excel配置文件中，只同步所需要的字段，不需要进行表的全部字段同步！！一、创建如下4张表，kettle结尾的表为目标表，非kettle结尾的表为源表t_user2和t_user3两张为待抽取的源数据表；t_user2_kettle和t_user3_kettle为目标表-- Create table
cr
文章目录前言kettle - 清洗 mongodb 数据案例一、需求二、kettle开发1、新建mongodb数据查询2、配置kettleTest集合与清洗后kettleTestClear集合字段映射3、根据_id进行排序4、使用java脚本将日期格式化5、进行字段选择6、将delete字段进行值映射7、mongo输出8、最后加一个写日志组件方便记录三、测试到此案例演示结束!!! kettle
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2023-08-12 12:57:01
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1、在学习kettle连接mongo之前，先给大家简单科普下mongo，避免有的童鞋跟不上节奏，老鸟跳过即可。MongoDB（简称Mongo）是一种开源的文档数据库管理系统，它采用了非常灵活的文档模型，可以存储和处理各种类型和结构的数据。MongoDB是一个面向文档的数据库，意味着它的数据存储在称为文档的BSON（二进制JSON）格式中。适合非结构化或半结构化数据存储、实时分析、日志记录、内容管理
目录项目场景问题分析解决方案MongoDB Delete插件使用总结项目场景项目使用的ODS层数据库是MongoDB；在数据中心从DB层向ODS层同步数据过程中，发现有张ODS表在同步过程中，数据突然发生锐减，甚至于该ODS表数据清0。同步技术使用的是kettle，在该ODS表的同步转换中，只有两个控件用来处理MongDB数据：一个是kettle本身自带的MongoDB output，一个是使用的
# MongoDB 与 Kettle 的结合使用
在现代大数据环境中，MongoDB 和 Kettle (也称为 Pentaho Data Integration, PDI) 是两个备受欢迎的工具。MongoDB 是一个高性能、高可用性、易扩展的 NoSQL 数据库，而 Kettle 是一款强大的 ETL (提取转换加载) 工具，能够帮助用户轻松地在不同数据源之间进行转换和同步。
## Mon
1. 插入/更新按照官方资料说明，插入/更新实现的功能只有两个：依据查询关键字段，将未被发现的行记录插入到表中。如果行记录在表中被找到，则比较需更新的字段，若更新字段不一致，则进行更新操作。插入\更新操作并不要求数据流里的字段及字段名称与目标表中的字段及字段名称一致，只需要自定义好映射条件即可。在MySQL中构建两个表personal_a和personal_b,其创建语句及原始数据如下。creat
目录一、基本知识储备二、前期准备三、将数据导入MongoDB四、MongoDB数据迁移至Hbase一、基本知识储备1、MongoDBMongoDB基本概念：数据库（database)集合（collection）文档（document）MongoDB基本指令：连接MongoDB：mongo IP:27017显示所有数据库： show dbs/ show databases进入指定数据库名： use
基本配置Configure Connection Tab 数据库连接Connection timeout：尝试连接数据库所等待的最大时间（毫秒），空为无限，建议5000Socket timeout：sql在执行成功之前等待读写操作的时间（毫秒），空为无限，建议5000Output Options Tab 输入表与相关设置Truncate option：在数据传输前清空表Upda
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2023-06-13 18:27:48
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