初次使用ETL工具抽取并同步数据，搜索之后决定使用kettle，使用后感觉很方便。本次是基于一个很小的需求，需要把老系统的mysql数据在一段新老系统共存时期内产生的数据实时传输到新系统oracle中，因为实时性要求不算高，所以我没有做触发器这些对接，只单纯的使用kettle做了一个抽取转换传输，定时执行。下面记录一下本次的操作，并写一下自己遇到的坑。老系统mysql表很大，本次基于一个小的需
# Spark增量数据抽取教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[连接数据源] --> B[读取历史数据]
B --> C[读取增量数据]
C --> D[合并历史数据和增量数据]
D --> E[处理数据]
E --> F[写入目标数据源]
```
## 二、流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
要实现增量抽取，关键是如何准确快速的捕获变化的数据。优秀的增量抽取机制要求ETL能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到，同时不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。相对全量抽取而言，增量抽取的设计更复杂，有一种将全量抽取过程自动转换为增量抽取过程的ETL设计思路，前提是必须捕获变化的数据，增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有以下几种： 2.1
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
什么是数据抽取？ 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。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。 (二) 增量抽取 增量抽取只抽取自上次
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2023-08-03 13:49:55
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大数据云时代，数据上云ETL已成了最基础，最根本，最必须的一个步骤。目前数据传输迁移的工具非常多，比如DataX，DTS，Kettle等等。为了保证云上存储空间的有效利用和数据的整体唯一性，就没必要每天都上一份全量，故几乎所有数据上云的策略都是全量加增量的模式：即第一次上一份全量，后续每天只上增量，这样前一天的全量加上今天的增量就是今天的全量。既然是要每天上增量，那么如何获取增量数据便成了一个问题
# 通过Flume实现MySQL增量数据抽取
在实际的数据处理过程中，我们常常需要将MySQL数据库中的数据进行增量抽取，以便实时或定时地将数据导入到其他系统中进行进一步分析或处理。Flume是一个高可靠、分布式的日志收集、聚合系统，可以帮助我们实现MySQL增量数据抽取的功能。本文将介绍如何通过Flume实现MySQL增量数据抽取，并提供代码示例进行演示。
## Flume简介
Apach
# 如何实现“kettle增量抽取mongodb数据”
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用kettle实现对mongodb数据的增量抽取。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们通过一个流程图来展示整个流程：
```mermaid
flowchart TD
Start --> 连接MongoDB数据库
连接MongoDB数据库
当MySQL表中的数据发生了新增或修改变化，需要更新HDFS上对应的数据时，就可以使用Sqoop的增量导入功能。Sqoop目前支持两种增量导入模式：append模式和lastmodified模式。其中，append模式主要针对INSERT新增数据的增量导入；lastmodified模式主要针对UPDATE修改数据的增量导入。在进行增量导入操作时，首先必须指定“--check-column”参数，用
增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：a.触发器：在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入
我们都知道Flink在可迭代的流处理中引入了反馈边来将本次迭代的结果反馈给迭代头以进行下一次迭代，这在执行拓扑中引入了环（反馈环）。Flink主要应对的执行拓扑还是有向无环图（DAG），最终它选择了将反馈环进行化解使其能够适配有向无环图的结构，而如何对反馈环进行化解是我们这一篇主要探讨的话题。任何提交给Flink执行的程序在提交之前都必须先生成作业图，对于用DataStream API编写的流处理
目录一、增量抽取：二、案例：1、目标：开发增量抽取 （业务系统OLTP---> EDW ）2、操作流程步骤：一、增量抽取： ETL 的开发流程:业务系统OLTP--->操作型数据存储ODS----->清洗到数据仓库EDW----->数据集市（建模/挖掘/分析）DM----->可视化。增量抽取，表示当业务系统的数据随着时间的推移是变动的(如：客户数量
数据仓库-增量抽取与全量抽取
原创
2023-05-06 09:31:04
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本例子，来源表是一个oracle视图，目的表是一个oracle表，采用“表输入—表输出”进行ETL。1.在Spoon中，打开核心对象——表输入 数据库连接中选择 DB连接中的视图，SQL语句是相关的视图，需要哪些字段、过滤哪些条件，都是在SQL里面设置。如下图所示。2.在Spoon中，打开核心对象——表输出
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2023-07-04 11:11:49
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MapReduce -读取数据通过InputFormat 决定读取的数据的类型，然后拆分成一个个InputSplit ，每个inputSplit 对应一个Map 处理，RecordReader 读取InputSplit 的内容给Map 。InputFormat 决定读取数据的格式，可以是文件或数据库等。功能:1) 验证作业输入的正确性，如格式等。2). 将输入文件切割成逻辑分
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2023-07-12 12:27:45
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informatic 增量 抽取
原创
2023-07-19 15:05:55
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# Spark增量抽取MySQL数据方案
## 背景
在实际的数据处理场景中，我们经常需要从MySQL数据库中抽取数据并进行处理。而在数据量较大的情况下，传统的全量抽取数据会导致性能和资源浪费。因此，我们可以通过增量抽取数据的方式来解决这个问题，即只抽取数据库中发生变化的数据。
## 方案概述
本文将介绍如何使用Spark实现增量抽取MySQL数据的方案。主要包括以下几个步骤：
1. 初始化S
本次例子主要介绍关于如何读取mysql数据存到oracle的完整例子。关于kettle的入门使用有兴趣的可以看我的上一篇文章一、表介绍 本次例子主要涉及到四张表，分别是 oracle临时表：r_temp_value； oracle历史数据表：r_sample_value； oracle实时表：r_stock_value； oracle电站表：r_hydrepower； mysql的数据表：r_sa
最近在使用Kettle进行ETL的工作，现在总结一下。需求是将MYSQL中的表数据增量备份到HIVE仓库中，第一次是全量。我只想给大伙来点实用的，避免大家踩坑。Kettle是一个基于图形化的ETL工具，也可以用于集成各种作业，比如Sqoop，MR，Hive这些，越来越多的企业在使用。 本文大纲： 1、Kettle的安
目录1. BulkLoad 介绍1.1. 为什么要抽取1.2. 为什么使用 BulkLoad2. 从 Hive 中抽取数据到 HBase2.1. 准备数据2.1.1. 将数据导入到 MySQL2.1.2. 将数据导入到 Hive2.2. 工程配置2.3. Spark 任务2.4. 运行任务1. BulkLoad 介绍目标
理解 BulkLoad 的大致原理步骤
为什么要抽取为什么使用
