# 使用Python读取Kettle日志的简明指南
Kettle（Pentaho Data Integration, PDI）是一个强大的ETL工具，广泛应用于数据提取、转换和加载作业的自动化。在Kettle运行过程中，日志文件记录了执行的详细信息。如何高效读取和解析这些日志，对于调试和数据分析非常重要。本文将介绍如何使用Python读取Kettle日志，并提供代码示例和一些实用的技巧。
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文章目录一、python脚本定时任务二、使用Navicat设置Oracle数据库定时任务1.通过查询脚本设置定时任务2.使用查询脚本间接给存储过程设置定时任务3.通过<任务计划程序>设置定时三、Kettle定时任务1.使用“start”作业项设置定时任务2.通过<任务计划程序>设置定时 一、python脚本定时任务描述：每天都要执行一个爬虫脚本G:\scripts\ufo
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2023-10-27 23:36:14
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目录目录前言 运行TableInput描述 TableOutput描述调试代码前言 在之前我写了如何通过java 脚本来修改数据，从而确定有一个processRow()方法，该方法中能获取到数据信息等，那么接下来就是需要运行一个简单的表交换来看数据是怎么流的。
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2024-05-17 05:58:29
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# 如何使用Python读取Kettle文件
Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一种流行的数据集成工具，使用它可以灵活地处理数据。许多时候，我们需要使用Python读取和处理Kettle文件。以下是实现这一目标的整体流程：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装相关依赖库 |
| 2 | 编写
# 使用Java读取Kettle数据采集日志的入门指南
Kettle（Pentaho Data Integration，PDI）是一个开放源代码的ETL工具，可以用于提取、转换和加载数据。在工作中，可能会需要分析Kettle的日志，以了解数据流转和任务执行情况。本文将介绍如何使用Java编程语言读取Kettle的数据采集日志。
## 整体流程
在开始实现之前，我们可以将整个过程分为以下几个步
上篇文章回顾：上篇文章主要讲了如何使用get节点和post节点从网络中来获取数据，除了从网络这种数据源之外，更多的是从本地文件来读取数据。本地文件有excel，txt，json串，xml文件等，这些不同格式的文件是如何进行解析的呢？本篇内容主要讲解如何通过kettle的文件处理节点来从本地文件获取数据。获取excel数据：最终展示结果如下，预览数据展示的就是从excel中读取的数据，具体是如何实现
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2024-02-04 21:49:51
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1.绪论1.1系统设计背景利用爬虫和kettle进行数据爬取与处理分析。1.2开发目的与意义将所学网络采集工具技术和ETL工具处理技术结合，对网络信息进行爬取，并通过一定手段处理、分析，得到自己需要的数据内容，能帮助我们进行决策等。2.相关技术介绍2.1数据采集与处理技术Python爬虫技术、ETL工具Kettle2.2Python爬虫技术介绍爬虫原理 如果要获取网络上数据，我们要给爬虫一个网址（
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2023-10-24 05:32:03
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文章目录kettle日志基础一、kettle 的日志等级二、日志输出到文件中四、日志相关源码分析1. 代码中如何调用使用log编码打印？五、常见问题1. kettle日志格式问题：是否支持{}输入变量？2. 如何修改kettle日志等级？ kettle日志基础一、kettle 的日志等级public enum LogLevel { NOTHING(0, “Nothing”), ERROR(1,
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2023-10-10 06:36:45
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一、概述 数据库表： • 表输出 • 更新，删除，插入/更新 • 批量加载（mysql，oracle） • 数据同步 文件： • SQL 文件输出 • 文本文件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他（报表、应用）二、数据库输出 1.表输出 使用SQL的方式向数据库插入数据（INSE
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2023-11-03 16:21:39
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# Kettle读取MongoDB
## 简介
本文将教你如何使用Kettle工具来读取MongoDB中的数据。Kettle是一款用于ETL（Extract, Transform, Load）的开源工具，能够方便地对数据进行提取、转换和加载。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接MongoDB] --> B[读取数据]
```
## 步骤
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原创
2023-10-20 11:16:32
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Kettle 是一款采用纯 Java 实现的开源 ETL工 具，属于开源商务智能软件 Pentaho 的一个重要组成部分。项目在 SourceForge 上的地址为：https://sourceforge.net/projects/pentaho/?source=directory。鉴于 SourceForge 在国内不能下载，需要下载请移步到镜像网站。软件本身是免安装的，解压即可用，当然操作系统
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2024-07-19 20:26:47
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Kettle软件主要提供了4种数据库连接方式，分别是JDBC、ODBC、OCI、JNDI，其中 OCI 只适用于Oracle。本文重点对使用比较普遍的 JDBC 和 JNDI 连接方式进行探讨，后面会有单独文章对 ODBC 连接方式进行说明。前期准备在进行数据库连接之前，需要确保以下两个方面已经准备好：1、对应类型对应版本的数据库驱动文件；2、数据库连接所需的账号及配置信息。JDBC方式JDBC是
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2023-08-10 15:13:48
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获取系统信息，表输入及文本文件输出： 如图：这是整个转换。 在获取系统信息中设置一个参数，参数为表输入中select语句的where条件，表输入中注意要勾选替换SQL语句中的变量，以及填写下一步获取系统信息。 而系统信息是从转换开始处设置在执行转换之前在下面设置其参数，参数device_id为550377，所以 整个表输入的SQL语句则为：SE
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2024-05-15 13:54:42
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#coding=utf8
import copy
import ctypes
from ctypes import byref, POINTER, cast, c_uint64, c_ulong, c_char_p, c_wchar_p
from ctypes.wintypes import BOOL, DWORD, HANDLE, LPVOID, WORD, HKEY, LONG
import
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2023-06-20 15:04:29
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环境描述：现在一个项目有很多个作业，需要知道每次跑批后哪些ktr跑成功，哪些失败了问题解决：下面是一个具体的操作流程首先建立数据库表CREATE TABLE test_1(id INT,NAME VARCHAR(10));INSERT INTO test_1 VALUES(1,'hsj');CREATE TABLE test_2(id INT PRIMARY KEY NOT NULL,NAME
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2016-09-08 17:25:00
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前段时间在做一个算法测试，需要对数据进行分析才能获取到结果；而数据来源于日志，日志文件较大，所以想要获取数据的变化曲线，增量读取是最好的方式。本文介绍获取文件句柄的指针操作的Python实现。
背景前段时间在做一个算法测试，需要对源于日志的数据进行分析才能获取到结果；日志文件较大，所以想要获取数据的变化曲线，增量读取是最好的方式。网上有很多人的技术博客都
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2023-07-01 17:10:01
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问题描述：在A机器上的日志（*.Evt）文件在A机器上可以直接读取，但是我将A机器上的日志文件拷贝到B机器上打开的时候，就会提示文件已损坏。解决办法：1. 首先找到 0x11111111222222223333333344444444 將之后16bytes 抄下，这16bytes会在0x28000000前，2. 回到文件开头，把这16bytes从第17byte开始复写到32byte，3. 最後再改
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2023-07-21 16:27:52
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我们在操作数据的时候经常遇到这样的情况,需要对一些产生环境的日志数据进行分析，而某些大公司的朋友，经常没有服务器的管理权限，因此，我们就需要将数据自动导入的mysql中,本内容就是基于。文章重点:1 日志文件按行读取，防止日志数据过大，操作时使用行读取，不占用内存空间2 数据库使用长链接，进行写操作，mysql的长连接文章在我们的“python mysql 长
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2024-04-11 18:35:25
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# 实现 Kettle 日志的完整指南
在这篇文章中，我们将共同探讨如何在 Kettle（又称 Pentaho Data Integration，PDI）中实现日志记录功能。Kettle 是一个强大的 ETL （提取、转换、加载）工具，而日志对于追踪数据流、调试和性能监控都至关重要。下面我们将详细讨论实现日志的步骤和代码示例。
### 整体流程概述
在进行任何具体代码实现之前，我们需要先了解
原创
2024-10-17 10:38:25
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本文主要描述Kettle是如何通过GUI调用代码启动线程执行作业的。之前用英文写了一篇文章《The execution process of kettle’s job》 ，这篇文章只是用于英语写技术博客的一个尝试。由于很久没有使用英语写作了，故那篇文章只是简单的通过UML的序列图描述kettle运行job的一个java类调用过程。将上篇文章的序列图和这篇文章联系起来，会更加容易理解本文。在Spoo
