目录1、创建JOB（1）右击 Job Designs（2）点击创建作业2、设计JOB（1）查找 tDBConnection 组件（2）创建2个tDBConnection组件（点击第一步找到的组件，然后在作业的空白处左击即可）（3）设置数据库连接类型（4）2个数据库连通（5）设计数据库输入、输出组件（6）同第3步，设置俩个组件的数据库连接类型（设置完成后如下图：）（7）连接剩余线（8）设置tMap组
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2023-11-24 01:02:54
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QStreaming 背景首先在进入主题之前我们先来回顾下经典的大数据 ETL 架构有哪些？1. Lambda 架构2. Kappa 架构3. 混合架构它们之间的区别如下：ETL架构优点缺点Lambda架构架构简单很好结合了离线批处理和实时流处理的优点稳定且实时计算成本可控离线数据易于订正实时，离线数据很难保持一致结果需要维护2套系统代码不统一Kappa架构只需要维护实时处理模块离线可以通过消息重
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2024-08-03 19:43:06
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文章目录一. ETL 过程概览二. ETL 开发规划2.1 第 1 步：设计高层规划2.2 第 2 步：选择 ETL 工具2.3 第 3 步：开发默认策略2.4 第 4 步：按照目标表钻取数据2.5 开发 ETL 规范文档三. 开发一次性的历史加载过程3.1 第 5 步：用历史数据填充维度表3.1.1 填充类型 1 维度表3.1.2 维度转换3.1.3 维度表加载3.1.4 加载类型 2 维度表
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2023-09-05 22:21:20
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我们知道ETL核心功能即是从数据源获取数据，经过清洗过滤、字段投影、分组聚合等各种运算然后汇聚到指定库表，然后提供给其他业务系统或者直接对接BI报表系统。常见的ETL工具有Kettle、Talend等。由于Kettle开源使得广泛应用在各类IT系统中，它能对接关系数据库、Excel、Csv等数据源，然后应用数据筛选过滤、增加字段、字段投影等组件功能写入目的地。大数据广泛应用的今天，需要处理的数据呈
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2023-06-14 20:33:19
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在数据仓库构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了从数据清洗，整合，到转换，加载等的各个过程，如果说数据仓库是一座大 厦，那 么ETL就是大厦的根基，ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位 置。 一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）
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2023-07-14 17:25:34
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系列专题：数据湖系列文章 1. Kettle是什么 Kettle最早是一个开源的ETL工具，全称为KDE Extraction, Transportation, Transformatio
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2023-10-16 10:11:10
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目录1、概述2、抽取作业（Extract）2.1 手工开发抽取作业时候的常用方法2.1.1 当数据源和DW为同一类数据库时2.1.2 当数据源和ODS为不同类型数据库时2.2 更新数据的时间和数量的问题2.2.1 实时抽取数据2.2.2 批量抽取数据2.2.2.1 常用实现2.2.2.2 全量下载&增量下载3、转换作业（Transform）3.1 数据清洗3.2数据转换4、加载作业（Lo
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2023-07-26 08:27:30
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What are the four basic Data Flow steps of an ETL process?在ETL过程中四个基本的过程分别是什么？答：Kimball数据仓库构建方法中，ETL的过程和传统的实现方法有一些不同，主要分为四个阶段，分别是抽取（extract）、清洗（clean）、一致性处理（comform）和交付（delivery），简称为ECCD。1．抽取阶段的主要任务
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2023-09-22 20:55:00
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介绍本文介绍了如何使用NiFi处理器ExecuteScript完成特定任务的各种方法，并给出了Groovy，Jython，Javascript（Nashorn）和JRuby中给出的示例。第1部分 - 介绍NiFi API和FlowFiles 从传入队列获取流文件创建新的流文件使用流文件属性传输流文件记录第2部分 - FlowFile I / O和错误处理从流文件中读取写入流文件从流文件读取和写入错
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2024-04-17 16:55:39
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正如前面一文说的，SQLite多用于嵌入式开发中，但有时为了更方便的编辑数据库文件，我们也常常需要开发在电脑上运行的SQLite程序。这种情况是经常发生的，比如在我们需要把一大批的txt文件中的数据插入到一个数据库中的时候。 还好这是很简单的，所以本文我们来学习如何用Java开发SQLite程序。 （1）准备工作下载sqlite-jdbc-版本号.jar文件，放到jre\lib
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2023-09-17 00:09:18
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要进入开发阶段，了解不同的ETL产品。整个ETL系统中，时间或更精确的，吞吐量是主要关心的内容。这种转换处理任务设计的主要目的归根结底是使得数据装载到展现表中最快并使得最终用户能快速的从这些表中得到响应。推或者拉：推，是源系统主动把文件推向ETL服务器，拉是ETL服务器主动从文件服务器上抽取文件。无...
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2016-01-22 16:54:00
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一、Kettle简介： ETL是EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）的简称，实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址，是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等
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2023-07-11 22:41:23
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ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为项目后期开发提供准确的数据。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的
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2024-01-23 16:19:55
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文章目录第0章 ETL简介第1章 Kettle简介1.1 Kettle是什么1.2 Kettle的两种设计1.3 Kettle的核心组件1.4 Kettle的特点第2章 Kettle安装部署2.1 Kettle 下载2.1.1 下载地址2.1.2 Kettle目录说明2.1.2 Kettle 文件说明2.2 Kettle 安装部署2.2.1 概述2.2.2 安装2.3 Kettle 界面介绍2.
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2024-05-15 20:10:08
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文档标题1、平台类型2、核心架构2.1、逻辑架构2.1、存储形式3、使用汇总3.1、权限控制3.2、常规操作3.2.1、数据类型3.2.2、函数使用3.2.3、ddl操作3.2.4、dml操作4、运维监控 修订页序号修订内容修订日期修订人版本号1创建全文2023/03/12高正华v1.0.02内容调整2023/03/20高正华v1.1.0/============================
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2023-11-27 12:48:02
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一、ETL在数据仓库角色ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。在整个数据分析流程中，用于数据处理的时间往往要占据70%以上。有着大数据分析系统中的数据“发动机”比喻！ 二、为什么建数据仓库需要ETL
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2023-07-11 22:42:35
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一、Kettle 简介1.1、Kettle是什么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 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么
在今天的博文里，我们将探讨“Spark做大数据ETL开发”的过程。ETL（抽取、转换、加载）在数据处理领域至关重要，Spark的高性能计算框架使这一流程变得既高效又灵活。接下来，我们会从多个角度切入，深入分析这一主题的各个方面。
### 协议背景
在大数据领域，ETL作为数据处理的关键步骤，包含多个复杂的流程和协议。我们可以从四象限图中理解ETL过程的主要组件，以及它们在数据流中的角色。下图展
现在是一个Google的时代，而对于开发者，开源已成为最重要的参考书。对于某课题，不管你是深入研究还是初窥门径。估且google一把，勾一勾同行的成就，你必会获益良多。 说到ETL开源项目，Kettle当属翘首，因此，偶决定花点时间了解一下。 项目名称很有意思，水壶。按项目负责人Matt的
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2023-12-01 09:34:14
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以前，曾经利用各数据库底层C-API作wrapping，实现了若干异构数据库间数据导入导出的功能，但是代码复杂，不便开源。下午，用java写了一个简单的数据抽取程序，实现MySQL数据库到Sybase ASE的数据移植。将它开源，放到：http://code.google.com/p/jmyetl/上边了。本来取名做myetl，结果已经有人在sf.net上申请了，后来在其前加上一个j。以示java
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2024-06-16 18:12:54
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