我们在作业开发中为了处理效率, 经常需要并行执行一些trans, 等它们执行完毕后, 需要执行另外一些trans, 从流程上也就是分支+汇合. 粗看起来很简单, Kettle中对接一下这些组件就搞定了, 效果如下: 这是一个错误的设计, 如果这么简单没有必要写在博客备忘了. 它的执行效果是: 只要有一个分支执行完毕, 就会执行一次汇总分支, 上面的设计有两个分支, 汇总分支就被执行了两次, 显然不是我们预期的. 在上图基础上使用信号文件来改造一下, 设计图如下: 这个设计总体上是没有问题的, 每

整个作业截图: 设置并行方法:右键 START 组件,勾选最后一个选项: Run Next Entries In Parallel 设置aa, bb, cc, dd, ee 都是shell脚本,内容都相似如下: echo "eeeeeeeeeeeeee00000" sleep 2 echo "eeeeeeeeeeeeee11111" sleep 2 echo "eeeeeeeeeeeeee22222" sleep 2 echo "eee

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi

http://blog.csdn.net/cissyring/archive/2008/05/29/2494130.aspx 1. Join 我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做. 这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Join,肯定是它们包含join key ,join key 可以是

公司项目使用kettle重构之前的取数,先研究下日常的使用. 一.建立数据转换,表数据到表输出,其中表输入数据来自其他业务数据库,通过输入sql执行得到数据. 表输入: 表输出: 设置并行4个线程. 二.建立变量的转换 获取系统信息,获取时间参数. 2字段选择,选择字段并修改得到数据的格式 3设置变量.使用上步骤获取的字段设置变量 三.建立job 并选择两段转换执行得到需要的数据. 注意:kettle使用并行执行,所以变量必须在前面的转换已经做完的基础上在使用.

1.创建MySQL空资源库报错问题:因为boolean类型的问题,Mysql中的boolean类型实际上保存为TINYINT,需要手动的修改生成资源库的sql脚本,将其中的插入用户ENABLED的值由Y修改为1,在数据同步的时候也特别要注意TINYINT类型的字段,ETL在读取数据以后会将值显示为Y或者N,保存到另外一张表的TINYINT中就会报错. 2.乱码问题:数据库连接在选项中添加characterEncoding=utf-8,资源库连接时也必须要加上这个,否则在Mac下中文会乱码 3.J

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

Node是搞后端的,不应该被被归为前端,更不应该用前端的观点去理解,去面试node开发人员.所以这份面试题大全,更侧重后端应用与对Node核心的理解. node开发技能图解 node 事件循环机制 起源 node正风生火起,很多介绍却停留在入门阶段,无法投入生产 node相关的高质量面试题更是少之又少,很难全面考查应聘者的node能力 许多文章在讲第三方类库,可是这些库质量差距较大,一旦遇到问题怎么办 必需的,全面了解node核心才能成为一名合格的node开发人员 目标与原则 前后端兼顾,更侧重

openMP简介 openMP是一个编译器指令和库函数的集合,主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的. 当计算机升级到多核时,程序中创建的线程数量需要随CPU核数变化,如在CPU核数超过线程数量的机器上运行,则不能很好的完全利用机器性能,虽然通过可以通过操作系统的API创建可变化数量的线程,但是比较麻烦,不如openMP方便 操作系统API创建线程时,需要线程函数入口,如pthread编程.对于同一函数或者同一循环内的并行非常不利,函数入口非常之多,而openMP不需要函数入口. 现在主

[场景] Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU.内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断.失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要. spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin/spark-submit\ --class com.ww.rdd.wordcount \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \  --executor-memory 4G \ --num

Node是搞后端的,不应该被被归为前端,更不应该用前端的观点去理解,去面试node开发人员.所以这份面试题大全,更侧重后端应用与对Node核心的理解. github地址: https://github.com/jimuyouyou/node-interview-questions 注: 这是本人历时一星期完成的小作品,github里面对一些关键代码还有js源文件．直接node filename.js就可查看效果． 第一个版本,写的匆忙,能力有限,欢迎拍砖补充!后面持续更新会及时发布到github

openMP简介 openMP是一个编译器指令和库函数的集合,主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的. 当计算机升级到多核时,程序中创建的线程数量需要随CPU核数变化,如在CPU核数超过线程数量的机器上运行,则不能很好的完全利用机器性能,虽然通过可以通过操作系统的API创建可变化数量的线程,但是比较麻烦,不如openMP方便 操作系统API创建线程时,需要线程函数入口,如pthread编程.对于同一函数或者同一循环内的并行非常不利,函数入口非常之多,而openMP不需要函数入口. 现在主

一. javascript高级话题(面向对象,作用域,闭包,设计模式等) 1. 常用js类定义的方法有哪些? 参考答案:主要有构造函数原型和对象创建两种方法.原型法是通用老方法,对象创建是ES5推荐使用的方法.目前来看,原型法更普遍. 代码演示1) 构造函数方法定义类 function Person(){ this.name = 'michaelqin'; } Person.prototype.sayName = function(){ alert(this.name); } var perso

前言 以前需要异步执行一个任务时,一般是用Thread或者线程池Executor去创建.如果需要返回值,则是调用Executor.submit获取Future.但是多个线程存在依赖组合,我们又能怎么办?可使用同步组件CountDownLatch.CyclicBarrier等:其实有简单的方法,就是用CompeletableFuture 线程任务的创建 线程任务的串行执行 线程任务的并行执行 处理任务结果和异常 多任务的简单组合 取消执行线程任务 任务结果的获取和完成与否判断 关注公众号,一起交流

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

kettle转换之多线程   ETL项目中性能方面的考虑一般是最重要的.特别是所讨论的任务频繁运行,或一些列的任务必须在固定的时间内运行.本文重点介绍利用kettle转换的多线程特性.以优化其性能. 如果转换中的每一个步骤已经设置成最快的运行速度而且调节性能至最佳,且再没有很多其它的性能提升空间.可是利用kettle的多线程特性仍然可能提升转换的总体性能. 调整队列大小 当尝试优化性能时.你能够调整输入.输出队列的大小.特别是假设你有足够多的内存(RAM)可用. 在kettle转换中配置队列大小

Task - 基于线程池的任务(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 多 Task 的并行执行 Parallel - 并行计算(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 示例1.演示 Task(基于线程池的任务)的基本应用Thread/Tasks/TaskDemo.xaml <Page x:Class="XamlDemo.Thread.Tasks.TaskDemo" xmlns="http://schemas.micros

现代的计算机已经向多CPU方向发展,即使是普通的PC,甚至现在的智能手机.多核处理器已被广泛应用.在未来,处理器的核心数将会发展的越来越多. 虽然硬件上的多核CPU已经十分成熟,但是很多应用程序并未这种多核CPU做好准备,因此并不能很好地利用多核CPU的性能优势. 为了充分利用多CPU.多核CPU的性能优势,级软基软件系统应该可以充分"挖掘"每个CPU的计算能力,决不能让某个CPU处于"空闲"状态.为此,可以考虑把一个任务拆分成多个"小任务",把

谈完并行执行的原理,咱们再来谈谈优化,到底并行执行能给我们带来哪些好处,我们又应该注意什么呢,下面展开. Amdahl’s  Law 再谈并行优化前我想有必要谈谈阿姆达尔定律,可惜老爷子去年已经驾鹤先去了.