Kettle遇到的问题Kettle基础kettle有两种保存方式：一种是资源库方式（数据库），一种是文件格式（XML）kettle有两种类型Transformation和Job，Transformation完成针对数据的基础转换，Job则完成整个工作流的控制3.kettle跨平台使用a) 在linux下
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2023-11-24 00:14:08
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什么是作业驱动插件首先，我们通过一个示意图来了解TASKCTL对各种作业类型的调用过程，并理解什么是插件，以及插件的作用。整个过程的解释如下：调度核心发起一个作业的调度请求，并将A类型作业A_JOB1的完成描述信息传递出去。在具体的执行节点代理端（哪个执行代理，由A_JOB1的agentid属性决定）,一个叫ctlcpg的组件会接收第一步ctlfdc发出执行指令信息，并立即调用相应的插件程序（一般
Linux kettle shell 是一个功能强大的红帽Linux系统下的shell工具，它可以帮助用户更加高效地管理和操作系统。红帽Linux系统一直以来都以其稳定性、安全性和强大的性能而闻名于世，在这个系统中，Linux kettle shell更是扮演着至关重要的角色。
Linux kettle shell 提供了许多强大的功能和特性，使用户可以更加便捷地进行系统管理和操作。首先，它支持
原创
2024-05-08 10:28:53
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1、简介Kettle的Kitchen和Span前面两篇文章中主要讲述了Kettle的 Spoon的转换和作业的GUI设计方式以及运行，也给出了Demo实战，那么实际上我们的应用模式可能会要求在服务器上以后台进程的方式运行这个ETL任务，就像我们传统上一般都是用Windows服务的方式来处理数据一样，那么用Kettle我们怎么去实现呢？这就需要我们了解一下Kettle的Kitc
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2023-09-06 13:57:54
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# 如何在kettle中执行Python脚本
## 概述
在kettle中执行Python脚本通常使用“Script Value Mod”步骤来实现。通过该步骤，我们可以调用Python解释器执行指定的Python脚本，并将结果传递到后续步骤中。
### 流程图
```mermaid
journey
title kettle执行Python脚本流程
section 准备工作
原创
2024-06-30 03:41:55
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在使用Kettle（Pentaho Data Integration）时，我经常会遇到“kettle执行java”的问题。这个问题通常涉及到在Kettle中调用Java代码，虽然Kettle为ETL（Extract, Transform, Load）提供了强大的支持，但在某些情况下，我们需要执行自定义Java代码进行特定的数据处理。本文将详细解读解决“kettle执行java”问题的过程，包括背景
# 如何在Kettle中执行MongoDB
## 概述
在本文中，我将介绍如何在Kettle中执行MongoDB。Kettle是一种用于ETL（Extract, Transform, Load）的开源工具，它可以帮助我们从不同的数据源中提取数据，并将数据加载到目标数据存储中。MongoDB是一种NoSQL数据库，我们可以使用Kettle来执行MongoDB的操作。
## 流程图
```merm
原创
2024-03-23 06:16:11
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# 使用 Python 执行 Kettle：一份深入的科普指南
Kettle（也称为 Pentaho Data Integration，PDI）是一款非常流行的开源 ETL（提取、转换、加载）工具。它能够处理大量数据，并使数据处理流程更加简便和高效。Python 作为一种流行的编程语言，因其简单易用和强大的库，同时支持与 Kettle 的集成，从而推动了数据工程和数据科学领域的发展。本文将介绍如
# Kettle 执行 Python 脚本的教程
在数据集成与转换工具中，Kettle（也称为 Pentaho Data Integration，PDI）是一款强大的开源软件。许多开发者希望能够在 Kettle 中执行 Python 脚本来扩展数据处理的功能。本文将详细介绍如何在 Kettle 中成功执行 Python 脚本。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
## 使用Java执行Kettle的流程
整个使用Java执行Kettle的流程可以分为以下几个步骤：
1. 加载Kettle引擎
2. 创建一个Kettle转换或作业的对象
3. 设置转换或作业的参数
4. 执行转换或作业
5. 处理执行结果
下面将详细介绍每个步骤需要做什么以及相应的代码示例。
### 1. 加载Kettle引擎
在使用Java执行Kettle之前，首先需要加载Ket
原创
2023-08-27 09:31:57
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# 使用 Kettle 执行 Python 脚本的完整指南
Kettle（Pentaho Data Integration，简称 PDI）是一个流行的开源数据集成工具，便于数据的提取、转换和加载（ETL）。本文将详细介绍如何在 Kettle 中执行 Python 脚本的过程，并提供必要的代码示例和解释，以帮助初学者更好地理解这一过程。
## 整体流程
以下是使用 Kettle 执行 Pyth
有时候，需要我们建立的转换任务能够定时执行，那么我们需要怎么办呢？此时，我们需要建立一个job，来让转换定时执行。操作步骤一、本地运行1、运行软件，进入主界面。点击左上角的 文件 → 新建 → 作业(J)新建一个作业（job），并保存，作业的后缀名为kjb2、点击面板左侧的 核心对象 ，选择 通用文件夹下的 START 和 转换
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2023-12-19 23:31:48
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注意事项
1）进入到Kettle部署的路径
2）执行 chmod *.sh，将所有shell文件添加可执行权限
3）在Kettle路径下，如果要执行transformation，就运行./pan.sh -fi
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2024-01-05 22:25:57
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存储过程及Kettle初体验，感觉网上都不清楚，做了demo，简单记录下。存储过程参考（视频，评论区有相关文档）kettle参考（视频，评论区有相关文档）1.存储过程本次存储过程demo主要是从左表到右边的实现过程。 直接贴上代码，其实很简单，就是要理解写法，存储过程中大部分都得给个label，相当于前端给id的意思，方便调用。 过程中大致就是创建存储过程名称，定义变量名，定义结束标志，然后这里用
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2023-09-26 21:05:10
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相关概念：Kettle数据清洗是采用元数据(Meta-data)驱动，以数据流的方式进行的，数据从数据源（数据库/文件等）在一系列相连的step之间依次向后流动，各个step完成对流经该step的数据进行需要的处理工作。Kettle中的数据转换组件按粒度从小到大分为Step、Trans、Job。Step：是完成单一具体功能的组件，如从文件中读取数据、对流中的字段进行字符串拆分操作、对不能为空的字段
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2023-10-22 08:54:46
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最近发现KETTLE抽数越来越慢，特别是增量INSERT/UPDATE的时候，速度已经达到了令人发指的地步（从一个400W数据规模的表中每天增量量抽取30W数据的TRASFORMATION 竟然要20个小时！！！！读取速率是5条/s......），这个情况是在我的KETTLE工具升级到7.0版本后发现的，（以前也慢，只是还能接受，升级之后已经到了不改不行的地步了），但是KETTLE是进步的，所以原
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2023-09-12 16:56:54
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Kettle-佛系总结Kettle-佛系总结1.kettle介绍2.kettle安装3.kettle目录介绍4.kettle核心概念1.转换2.步骤3.跳（Hop）4.元数据5.数据类型6.并行7.作业5.kettle转换1.输入控件1.csv文件输入2.文本文件输入3.Excel输入4.XML输入5.JSON输入6.表输入2.输出控件1.Excel输出2.文本文件输出3.sql文件输出4.表输
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2024-05-15 08:50:01
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在Linux系统中执行Kettle调度是一种非常常见的操作，Kettle是一款开源的ETL工具，可以帮助用户进行数据抽取、转换和加载的工作。通过Kettle调度，用户可以定时执行数据处理作业，实现数据的自动化处理。在Linux系统中执行Kettle调度，可以通过Shell脚本或者定时任务来实现，下面就让我们来了解一下如何在Linux系统中执行Kettle调度。
首先，我们需要在Linux系统中安
原创
2024-04-16 10:15:19
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使用Kettle执行Java脚本
Kettle是一款流行的开源ETL（抽取、转换、加载）工具，用于处理和转换数据。除了自带的一些转换步骤，Kettle还支持执行自定义的Java脚本。这为开发人员提供了更大的灵活性，可以在数据处理过程中执行自己编写的Java代码。本文将介绍如何在Kettle中执行Java脚本，并提供相应的代码示例。
## Kettle简介
Kettle（Pentaho Dat
原创
2023-09-28 00:22:39
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# 执行Kettle作业的Java代码示例
Kettle是一款开源的ETL工具，可以用于数据抽取、转换和加载。在实际项目中，我们可能需要通过Java代码来执行Kettle作业。下面我们就来介绍如何在Java中执行Kettle作业。
## 步骤一：添加Kettle的依赖
首先，我们需要添加Kettle的依赖到我们的Java项目中。可以通过Maven来添加Kettle的依赖：
```xml
原创
2024-03-31 06:46:27
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