一个简单的小例子:结合数据抽取.简单的字段转换.数据输出. 资源库连接.数据输入.数据输出.参见之前的文章. ​ 基本的转换结构是这样的,我们从表中输入,选择我们需要的字段,已经对应的名称,然后将数据在存入另外的数据库. 表输入的配置: ​ 根据自己数据库的配置连接,连接数据库. 字段选择的配置: ​ 不想要的字段可以直接删掉,需要改名的字段可以在直接改名 表输出的配置: ​ 根据自己数据库的配置连接,连接数据库. 这样的配置基本就完成了,开始转换就可以了,效果就是过滤了不想要的字段,及时两张表

kettle 数据抽取时会出现 无法插入NULL,其实是空字符串,原因是kettle默认不区分空字符串和NULL. 解决办法: 修改kettle.properties 文件:

一. Kettle介绍 1. Kettle简介 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.Kettle的中文翻译为水壶.Kettle以元数据驱动的方式提供强大的抽取.转换和加载(ETL) 能力.本身提供了强大的图形界面设计器,可以大大缩短数据抽取项目的开发周期,并且容易维护. Kettle设计器界面友好,提供了工作流设计模式,能满足各种场景的实现. 2. Kettle的模型架构 3. Kettle的优点 1) 支持多种数据源: 2) 支持多任务并发,

1.创建数据库连接 2.建立转换 3.指定源数据库和目标数据库的字段映射 一定要在「输出」中勾选「指定字段」,然后点按钮「Get All fields」,再「Enter mapping」,在弹出窗口映射字段. 4.值映射 指定字段,然后把要映射的数据拷贝到列表中.之前不会用这个的时候,还想着连个数据对码表,然后在这再设置下连接就可以了,现在看来把这软件想得太智能了,其实这样也很明了. 5.记录过滤 true 和 false 的数据都必须指定一个输出目标,如果不处理就拖一个空操作过来. 6.if

过了个春节,好长时间没有更新了,今天接着写第二部分——数据抽取. 进入界面以后会发现左侧菜单有两个东西:转换和作业:简单说一下,转换是单次的转换,不可重复,但可重复利用:作业是汇聚了其他操作和多次(可单次)转换,可定时触发,可定时循环.集体情况后面方便再说. ​ KETTLE支持很多的种形式的数据输入,总体上分三种方式:第一种数据库数据输入(支持多种数据库关系和非关系型数据库):第二种文本数据输入(常见的多种文本,txt,xml等),第三种,有系统自动生成的的数据(包括人工在转换的时候添加的数据

pentaho kettle是目前使用比较广泛的一种etl工具 但是在使用的时候如做定时任务 会存在如果任务异常停止会发生数据不准或者丢失数据的情况 这种情况在<Pentho Kettle Solutions>应该也有所涉及 但是并未给出实际的解决方案 以下文章是本人自己的解决思路: 首先使用标识符字段来判断数据是否已被抽取: 图中表最后一个字段flag为标识符,每次抽取数据完成后 更新此flag以表示数据已经被调取 转换示意图: 这是很常用的一种数据抽取方法,每次抽取数据都判断table A

 A库a表(红色为抽取字段): 关联用户表: B库b表(红色为抽取字段): 关联用户表  C目标库SYS_OPLOG表(c表) 利用kettle抽取A库a表(具体名称见上图),B库b表的上面红色框起来的字段到C库c表.由于c表LOG_ID为主键且类型为varachar类型,而A库a表与B库b表的主键f_operation_id列为int类型(自增), 所以抽取时,我将"数据库名_f_operation_id"组织成c表的LOG_ID,在C表中为了区分不同系统,我将"数据库名&

1.     KETTLE简介 一种ETL工具,ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的过程. 常见的ETL工具有datastage.informatica.kettle.ODI.Cognos等 Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定.按项目负责人Matt的说法:就是把各种数据放到一个

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4287014.html 员工 0HR_PA_0 业务数据源中有一个CALMONTH日历年/月的字段,只要员工还在职,每个员工每个月都会产生一条数据:     人事事件 0HR_PA_1 业务数据源

增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL使用过程中.增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到:性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务.目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:a.触发器:在要抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入.修改.删除三个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表,抽取线

什么是数据抽取 数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据.实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库. [编辑] 数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来,并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式.全量抽取比较简单. (二) 增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL 使用过程中,增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般

采用HIVE自带的apache 的JDBC驱动导入数据基本上只能采用Load data命令将文本文件导入,采用INSERT ... VALUES的方式插入速度极其慢,插入一条需要几十秒钟,基本上不可用. Hive 2.1.1需要依赖的jar包有: hadoop-common-2.6.0.jarhive-common-2.1.0.jarhive-jdbc-2.1.0.jarhive-metastore-2.1.0.jarhive-serde-2.1.0.jarhive-service-2.1.0.

原文:http://www.cnblogs.com/reportmis/p/5939732.html 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数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一

直接上下代码: package com.learn.jdbc.chap06; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import com.learn.jdbc.model.Album; import com.learn.jdbc.util.DbUti

ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程)

Oracle实时数据抽取项目问题总结 项目背景介绍 项目主要是将Oracle.MySQL.SQLServer.Db2等其他数据库的实时变更数据同步到其他异构数据库中.本篇文章主要是讨论oracle的实时采集,通过Logminer捕获归档日志,然后将提取后的数据推送到Kafka中. 项目使用的技术框架 使用的核心框架:https://github.com/debezium/debezium 用于捕获归档日志,然后推送到kafka中. Debezium框架是基于Kafka Connect实现的,分为

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将为您详细介绍如何实时获取 CKafka 中的 JSON 格式数据,经过数据抽取.平铺转换后存入 MySQL 中. 操作视频 前置准备 创建流计算

导读: 随着全球数据量的不断增长,越来越多的业务需要支撑高并发.高可用.可扩展.以及海量的数据存储,在这种情况下,适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展.与此同时,各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多,数据集成成为大数据领域的热门方向,于是SeaTunnel应运而生.SeaTunnel是一个分布式.高性能.易扩展.易使用.用于海量数据(支持实时流式和离线批处理)同步和转化的数据集成平台,架构于Apache Spark和Apache Flink之上.本文主要介绍SeaTunnel 1.

原文地址:http://www.xue51.com/soft/5341.html Kettle是来自国外的一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,绿色无需安装.Kettle可以帮助你实现你的ETTL需要:抽取.转换.装入和加载数据数据,且抽取高效稳定.Kettle这个ETL工具集,翻译成中文名称应该叫水壶,寓意为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.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,而不是你

ETL工具之Kettle将一个数据库中的数据提取到另外一个数据库中: 1.打开ETL文件夹,双击Spoon.bat启动Kettle 2.资源库选择,诺无则选择取消 3.选择关闭 4.新建一个转换 5.配置所需数据库 6.将需要进行提取的数据表,用表输入得到 7.选择源数据所在数据库及表,sql语句可自己输入 8.选择需要提取到的目标数据库及表(拖出来即可) 9.选择所对应的表中的对应列 10.按住Shift键,点击表输入拖到插入/更新 11.点击启动即可进行转换 版权声明:本文为博主原创文章,未

需求: 增量抽取MongoDB数据并加载到MSSQL 由于不能使用关系型数据库的自定义SQL, 所以主要遇到的问题有: 增量时间的查询和参数控制 ETL的批次信息和调用参数的写入 第一个问题的解决如下: 使用命名参数在Query页中进行过滤, 一开始会担心${}的引用方式会用Mongo的语法冲突, 测试后发现运行正常 第二个问题: 先为结果增加常量值, 如常量值固定则直接写死, 不固定的常量值先设置为空串, 在后面使用字符串替换组件传入命名参数, 最后用字段选择把空串的常量值移除