kettle 分组组可以实现group_concat的效果…

Kettle是一个开园ETL工具,做数据仓库用Spoon. 工具:下载Spoon,解压即可用   1.认识常用组件:     表输入     插入\更新     数据同步     文本文件输出     更新     自动文档输出     表输出       列转行     增加常量     增加序列     排序记录     行转列     过滤记录     数据库连接       合并记录     排序合并     记录关联(笛卡尔输出)     记录集连接       分组     在内存中…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 抽空用kettle配置了一个Mapreduce的Word count,发现还是很方便快捷的,废话不多说,进入正题.一.创建Mapper转换 如下图,mapper读取hdfs输入,进行word的切分,输出每个word和整数常量值 1>MapReduce Input:Mapper输入,读取HDFS上的输入文件内容以键值对存储; 2>Spit filed to rows:读取value值以分隔符 &qu…

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.对不能为空的字段设置相应默认值.将流中的数据写入到数据表等. Trans:转换,一般最终清洗完成的数据库中有多…

看大家分享了好多hadoop相关的一些内容,我为大家介绍一款ETL工具——Kettle.    Kettle是pentaho公司开源的一款ETL工具,跟hadoop一样,也是java实现,其目的就是做数据整合中时数据的抽取(Extract).转换(Transformat).加载(Load)工作.Kettle中有两种脚本文件,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.Transformation工作原理上采用并发流式处理…

ETL和Kettle简介     ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.重复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,如果其中存在着大量的噪声数据,那么这个系统也是没有任何意义的,因为“垃圾进,垃圾出”(ga…

网上搜集了一些关于开源数据交换工具Kattle的文章,特收藏例如以下: 文章一:ETL和Kettle简单介绍 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.反复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,假设当中存在着…

Kettle也叫PDI,在2006年Kettle加入了开源的BI组织Pentaho,正式命名为PDI,英文全称为Pentaho Data Integeration.Kettle是"Kettle E.T.T.L. Envirnonment"只取首字母的缩写,这意味着它被设计用来帮助你实现你的ETTL需要:抽取.转换.装入和加载数据:翻译成中文名称应该叫水 壶,名字的起源正如该项目的主程序员MATT在一个论坛里说的那样: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允许…

ETL实践--kettle只做源数据的抽取,其他数据转换转到hive上. 1.用hive代替kettle的数据关联的原因 (1).公司之前的数据ELT大量使用了kettle.用kettle导原始数据速度还是蛮快的,但是如果是大表关联类的操作,效率就很差. 一方面是由于hive是用数据库来做关联,数据库的性能跟不上:另外一个方面也是数据要从数据库抽取到kettle,处理完之后还要写回数据库,走了2此网络. (2).公司目前非实时的大数据查询主要是再kylin上,kylin的数据源就是hive,所以…

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等等.这里我们聊聊kettle的学习吧(如果你有一定的kettle使用,推荐看看Pentaho Kettle解决方案,这里用kettle实践kimball的数据仓库理论.). 内…

项目负责人Matt的说法:把各种数据放到一个壶里,然后呢,以一种你希望的格式流出.呵呵,外国人都很有联想力.看了提供的文档,然后对发布程序的简单试用后,可以很清楚得看到Kettle的四大块: Chef--工作(job)设计工具 (GUI方式) Kitchen--工作(job)执行器 (命令行方式) Spoon--转换(transform)设计工具(GUI方式) pan--转换(trasform)执行器(命令行方式) 嗯,厨师已经在厨房里,勺子和盘子一应俱全,且看能做出如何的大餐? 一:Chef-…

kettle web化 通过Java API调用kettle核心代码,并基于Spring Boot提供简易的Web管理界面. 背景 在工作中,通过kettle这款ETL产品进行数据处理时,是通过kitchen命令调用kettle,会启动一个jvm程序处理.在运行时,如果几个任务同时跑,那么会占用比较高的内存.而且每次启动kettle时,会先初始化运行环境. 因此,通过Java API调用kettle核心代码,在程序启动时只初始化一次运行环境,后续任务都提交到任务线程池处理,不需要每个任务都启动j…

转自萤火的萤 最近在用kettle迁移数据,从对kettle一点不会到比较熟悉,对于期间的一些问题和坑做了记录和总结,内容涵盖了使用的经验和技巧,踩到的坑.最佳实践和优化前后结果对比. 常用转换组件 计算形成新字段:只限算术运算,并且选择固定过滤记录:元表某字段按照某个条件分流,满足条件的到一个表,不满足的到另一个表,这两个目标表都必须有.Switch/Case:和过滤记录类似,可以多个条件判断,并且有默认转向条件,可以完美替换过滤记录组建记录分组:group by 组建未能正常按照预期理解运行…

一.原因:  sql语句里边使用 'Y' 'N'  给boolean类型的赋值产生sql失败    二.解决方法:将insert语句中‘Y’或‘N’ 改成TRUE或FALSE即可,共两张表3个地方    本人是改成TRUE或FALSE之后不行,改成了0(假)或1(真)才成功的 (1)INSERT INTO R_VERSION(ID_VERSION, MAJOR_VERSION, MINOR_VERSION, UPGRADE_DATE, IS_UPGRADE) VALUES  (1,5,0,'20…

在kettle中的转换或者作业等资源的存储的仓库称为资源库:分为文件资源库.数据库资源库. 一个转换或者作业可以属于某个资源库或者一个单独的文件形态存在. 一.数据库资源库 1.1在mysql中创建一个数据库作为数据库资源库 1.2创建数据库资源库工具-->资源库-->连接资源库-->点击加号-->选择创建数据库资源库 因为我们要使用mysql作为资源库,所以kettle需要连接到mysql,也就是说需要mysql的驱动包,我们要把驱动包拷贝到kettle的lib目录下. 创建数据…

一.kettle资源库 资源库是用来保存转换任务的,用户通过图形界面创建的的转换任务可以保存在资源库中. 资源库可以使多用户共享转换任务,转换任务在资源库中是以文件夹形式分组管理的,用户可以自定义文件夹名称. 1.ketle资源库元数据 • 资源库 资源库包括文件资源库.数据库资源库 Kettle 4.0 以后资源库类型可以插件扩展 • XML 文件 .ktr 转换文件的XML的根节点必须是 <transformation>. kjb 作业XML的根节点是<job> 2.kettl…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/ClamReason/article/details/49930479 Kettle正常转换速度 场景 正常 不正常 数据库操作 3k-2w条/秒 2000条/秒以下 文件操作 2w条/秒以上 1w条以下 http.get.set 比数据库慢 容易产生性能问题的场景 查询类: 数据库查询:数据库查询.数据库连接.插入更新 Web查询 :http/get/set webservice 计算类 格式转换…

kettle介绍 PDI(Kettle)是一种开源的 ETL 解决方案,书中介绍了如何使用PDI来实现数据的剖析.清洗.校验.抽取.转换.加载等各类常见的ETL类工作. 除了ODS/DW类比较大型的应用外,Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能. Kettle除了支持各种关系型数据库.HBase.MongoDB这样的NoSQL数据源外,它还支持Excel.Access这类小型的数据源. 并且通过插件扩展,Kettle 可以支持各类数据源.本书详细介绍了Kettle可以…

  1.Row Normaliser,将一行多列数据转换为多行一列数据. 输入数据流: 计算器配置如下: 与计算器相连接的excel输出如下: Row Normaliser,设置如下, 与Row Normaliser连接的Excel输入如下 2.Split field to rows 字段拆分,一个单元拆分成多行 输入流字段: Split field to rows 设置: 结果展示 3.拆分字段,将一个字段拆分成多个,一个字段拆分成多列 Generate Rows输入流, 拆分字段,设置,一个…

不多说,直接上干货! PDI(Kettle) 都能做什么? 可以说凡是有数据整合.转换.迁移的场景都可以使用PDI,他代替了完成数据转换任务的手工编码,降低了开发难度. 同时,我们可以在自己实际业务里,使用它来实现数据的剖析.清洗.校验.抽取.转换和加载等各类常见的ETL类工作. 比如,除了ODS/DW类比较大型的应用外,Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能.Kettle除了支持各种关系型数据库,HBase MongoDB这样的NoSQL数据源外,它还支持Excel…

一,安装Kettle 1,关于简易安装Kettle 第一次接触kettle(以前只是听过罢了),摸索了几天,在mac源码安装失败,转而快速安装.在mac上安装最新版kettle并成功启动代码如下: ☁ ~ brew install kettle ☁ ~ cd /usr/local/Cellar/kettle/8.2.0.0-342/ ☁ 8.2.0.0-342 cd libexec ☁ libexec spoon.sh 2,关于源码尝试安装kettle [Kettle源码下载]:https://…

ETL效率优化 开启数据库日志记录及性能监控 如果我们想要优化一个ETL(KTR或者KJB)的性能,我们首先需要知道的就是它的瓶颈在哪里.而这些信息一般只能在ETL运行的步骤度量中看到,并且是不会持久化的.如果你希望把一些数据记录下来,帮助以后进行查阅,那么可以开启数据库日志和性能监控. 作业 Edit -> Settings -> Log 具体设置过程就不细讲了,很简单. 转化 Edit -> Settings -> Logging 这时开启了日志记录,还需要设置性能监控 Edi…

1-资源库 资源库是用来保存转换任务的,用户通过图形界面创建的的转换任务可以保存在资源库中.        资源库可以使多用户共享转换任务,转换任务在资源库中是以文件夹形式分组管理的,用户可以自定义文件夹名称.        资源库有两种形式:        一.Kettledatabase repository,即保存在各种常见的数据库资源库类型,用户通过用户名/密码来访问资源库中的资源,默认的用户名/密码是admin/admin和guest/guest.        二.Kettle fi…

1.利用Kettle的"分组","JavaScript代码","字段选择"组件,实现数据质量统计.2.熟练掌握"JavaScript代码","分组"等组件的使用,实现数据质量统计. [实验原理]通过"JavaScript代码"对表格的记录进行质量分类,然后通过"字段选择"生成带质量标志位字段的数据,再通过"分组"统计数据的质量问题. [实验环境]操…

如果我想得到这样一个结果集:分组排序,并且每组限定记录集的数量,用一条SQL语句能办到吗? 比如说,我想找出学生期末考试中,每科的前3名,并按成绩排序,只用一条SQL语句,该怎么写? 表[TScore]的结构 code      学号 char subject  科目 int score     成绩 int 可以这样写: SELECT [code]        ,[subject]        ,[score]    FROM (        SELECT *        ,RANK(…

xamarin的listview控件其实自带有分组方法,关于xamarin listview的自带分组方法请自行参考官方文档,我这里只写自己写的分组方法.xamarin自带的分组好是好,功能多,但是加载有点慢.而对于我的项目来说并不需要那么多的功能,但需要自定义的样式和快速反应.所以有如下方式,关键在于数据分组插入分组数据和定义样式模板,对应不同数据显示相应模板. 一:对model添加一个分组字段,并把字段值生成出来. 二:要分组先对数据按分组字段排序. 三:在每个分组数据前添加一个model,…

前言 今天有一个新需求, 是对一个List进行分组, 于是便百度到一些可用的代码以及我们项目使用的一些tools, 在这里总结下方便以后查阅. 一: 需求 现在我们一个数据库表t_series_value_rate存储的是每个汽车对应的保值率. 其中一个车系id可以对应多条数据.表内容部分截取如下: 其中series_id是车系id, car_year代表这个车的年限. 比如说车系id为1的车1年的保值率为81.5%, 2年的保值率为73.7%. 那么现在我需要传递过来一个series_id l…

分组集(Grouping Sets)是多个分组的并集,用于在一个查询中,按照不同的分组列对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用“union all”,计算多个结果集的并集.使用分组集的聚合查询,返回的select 子句相同,由于select子句只能引用分组列,因此,在单个分组中缺失的分组列,TSQL返回NULL值. TSQL使用 group by 子句分组,有4种不同的语法: group by a,b group by rollup(a,b) group by cube(a,b) group…

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段: 方法二:使用拼接SQL,动态列字段: 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段: 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段: 扩展阅读一:参数化表名.分组列.行转列字段.字段值: 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤: 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 其实行转列并不是一个什么新鲜的…

前言 如果你在系统中用到了Solr的话,那么肯定会碰到从Solr中反推数据的需求,基于数据库数据生产索引后,那么Solr索引的数据相对准确,在电商需求中经常会碰到菜单.导航分类(比如电脑.PC的话会有很多品牌).新车二手车导航会有车的品牌.还会根据价格区间自由组合组成自定义查询条件.常用高级用法如下: 1.根据基础数据反推数据分类用于导航(电脑品牌.手机品牌.车的品牌). 2.数据量大的要分页. 3.自定义价格区间. 4.时间段分组. 5.高亮. 以下我罗列三个我遇到的实际问题用来演示下Solr…