今天呕心沥血花了8个小时给大家带来kettle工作中最常见的四种复杂实例,90%的项目用到这4种实例都可以解决. 4种实例种还有2种通用kettle工具,使用这两种通用工具实例,可以直接修改相应的配置文件,完成数据的同步. 下面就一一给大家带来这4种实例,完全原创且可以拿来直接使用,废话不说,下面直接给大家带来具体实例: KETTLE4个工作中有用的复杂实例--1.数据定时自动(自动抽取)同步作业 一.表数据自动同步 1.为了给大家更直观的展示,[大喇叭玩转数据库]首先在数据库创建4张表,表结构

Kylin构建Cube的时候老是报错,说是有空值,其实源数据中是不存在空值的.为什么建Cube的时候会有呢? 执行完毕后使用Hive查询发现多了好几行全部是null的行. 这在源数据中是不存在的.分析可能的原因是文本类型中存在特殊字符,例如 Tab,回车,换行字符.所以在抽取源数据中增加过滤. Sql中的特殊字符 char(9) 水平制表符char(10)换行键char(13)回车键 原来的SQL select FItemID,FParentID ,FNumber ,FName from 表名

1.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,数据抽取高效稳定.下载图形化界面的zip包格式的,直接解压缩使用即可.安装部署模式这里不说了,自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式.    Kettle的社区官网:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/f

示例功能(仅供测试): 在JAVA项目中,将数据从Excel文件导入数据库中.实现该能有多种方法,而本例则是“不走寻常路”,尝试借助Kettle实现数据导入. 原理: Java中调用存储在Kettle资源库的Trans(转换),在Trans中将实现数据的验证.转码.导入,并导出错误数据的Excel 环境: MyEclipse 8.5 + Kettle 4.4 + Oracle/MySQL JAVA代码示例: 需要用到的jar包: kettle-core.jar kettle-db.jar ket

1.从csv文件导入数据 原理:with语句打开文件并绑定到对象f.不必担心在操作完资源后去关闭数据文件,with的上下文管理器会帮助处理.然后,csv.reader()方法返回reader对象,通过该对象遍历所读取文件的所有行. #!/usr/bin/env python import csv filename = 'ch02-data.csv' data = [] try: with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) c = 0 for

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu

kettle抽取数据发送邮件Linux调度 #1.进入kettle安装目录 然后执行sqoop.sh文件启动kettlecd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration./spoon.sh & #2.新建脚本文件 /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/time/iCounter_time.sh start #!/bin/bashcd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration#需要导入jdk路径export KETT

我们偶尔会有将数据从SQL SERVER导入到ORACLE当中的这种需求,那么这种跨数据库导数有那些方法呢?这些方法又有那些利弊呢? 下面比较肤浅的总结了一些可行的方法. 1:生成SQL脚本然后去ORACLE数据库执行. CREATE TABLE TEST (       ID   INT ,       NAME VARCHAR(12)   )   INSERT INTO dbo.TEST   SELECT 1001, 'Kerry' UNION ALL   SELECT 1002, 'Jim

在使用Elasticsearch的时候,一定会遇到这种场景--希望批量的导入数据,而不是一条一条的手动导入.那么此时,就一定会需要bulk命令! 更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等.也可以帮助从一个索引导入到另一个索引. 语法大致如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\

在SQL Server中导入数据时,会有一个"启用标示插入"的选项,突然间懵逼了,这到底啥意思?我选与不选这个选项,结果好像没区别!不科学啊这,"存在即合理",我相信这个选项肯定有它的用处,只是我不知道罢了. 于是我去查资料,在CSDN论坛里找到了可能的解释: 1)首先:"启用标示插入"只对标示列(identity定义的列)起作用.所以如果你要使用这个功能,肯定得有标示列了.我当时狂晕的地方在于,我没在数据库创建表,而是直接在导入数据的过程中创建

MySQL中可以使用两种简单的方式来导入MySQL导出的数据. 使用 LOAD DATA 导入数据 MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据. 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ,将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中. mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE 'dump.txt' INTO TABLE mytbl; 如果指定LOCAL关键词,则表明从客户主机上按路径读取文件.如果没有指定,则文件在服务器上按路径读取文

1.事务(基本) GO BEGIN TRY BEGIN TRAN -- 导入数据 COMMIT TRAN END TRY BEGIN CATCH ROLLBACK TRAN END CATCH GO 2.替换ntext,text.ntext不能直接使用replace函数,所以要转化为nvarchar(max),nvarchar(max)可以存储2G的东西,可以满足一般的需求. update dbo.News set ContentText=replace(convert(nvarchar(max

目录 前言 整体介绍 前台界面 后台控制 总结 一.前言        之前Geotrellis数据导入集群采用的是命令行的方式,即通过命令行提交spark任务来ingest数据,待数据导入完毕再启动主程序进行数据的调用.这样造成的一个问题就是数据导入与数据处理不能无缝对接,并且只能由管理员导入数据导入数据流程也很麻烦,用户想要导入自己的数据几乎不可能.本文为大家介绍一种自动数据导入方式--通过浏览器前端界面实现交互式数据导入. 二.整体介绍        通过浏览器方式导入,摆脱了SHELL的

写在前面 在看同事写的代码时看到了SQL Server中可以自定义数据类型,而且定义的是DataTable类型的数据类型. 后我想起了以前我们导入数据时要么是循环insert写入,要么是SqlBulkCopy.  如果再去做这个导入时可以自定义DataTable数据类型,在存储过程里传入DataTable,直接在存储过程里使用insert from来实现. T-SQL查询自定义数据类型 SELECT * FROM sys.types where is_user_defined=1 SQL Ser

在把hdfs上数据迁移到hive中的表时,若出现数据位NULL,是因为没有指定列分隔符. 由于hive默认的分隔符是/u0001(Ctrl+A),为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: hive (default)> create external table et (time BIGINT, userid string, content string, urlrank int, urlnum int, url string) > partitioned by (file

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

url.py代码: url(r'^workimport/$', 'keywork.views.import_keywork', name='import_keywork') view.py代码: from keywork.models import DevData from django.http import JsonResponse #django ajax部分 def import_keywork(request): file_sjdr = request.POST['file_keywo

mysql导入数据到oracle中. 建立Oracle表: CREATE TABLE "GG_USER" ( "USERID" BYTE) NOT NULL, "ISPART" BYTE) DEFAULT NULL, "ACTUALPOSITIONID" ) DEFAULT NULL, "BEGINWORKTIME" ) DEFAULT NULL, "BIRTHDAY" ) DEFAUL

private string ExcelToStudent() { /*---*/ var preStr = DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmssfff") + "_";//文件前缀 var httpFile = Request.Files["fileUpload"]; bool flag = !(httpFile.ContentType != "application/vnd.ms-excel&q

 一:建立MySql测试表,如下图: 二:solr导入配置: 1.新建demo core文件夹,并修改managed-schema里面的配置文件建立索引字段: 2.把mysql-connector-java-5.1.30.jar拷贝到F:\solr_env\solr_home\demo\lib文件夹下 3.修改db-data-config.xml配置,文件路径:solr_home\demo\conf\db-data-config.xml 修改为: <dataConfig> <dataSo