1.文件夹介绍 下载Kettle6.1解压后出现下图相关文件夹以及文件夹介绍说明: Lib:存放Kettle的核心(core)jar包.工作引擎(engine)jar包.数据库(DB) jar包.图形界面(UI) jar包. Plugins:存放Kettle自定义插件时,需要把自定义好的插件打成jar放在此目录. Docs:存放Kettle各种语言版本的API文档. Pwd:存放Kettle配置集群时所需要的配置文件与加密文件. Libswt:存放Kettle对应不同平台的相关UI jar包.

shell脚本中调用kitchen 和 pan去执行,job和transformation文件.分 windows和 dos系统两种. 举个简单的小例子 shell脚本: export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/mysql-connect

转载地址: https://blog.csdn.net/zuolovefu/article/details/78083445 1. 准备工作 一个简单的job,一个简单的trans. trans:读取download目录下的所有文件名,输出为文件.[界面情况下测试成功] 成功生成目标文件: job:创建文件.[界面模式测试执行成功] 执行结果: 把界面执行测试结果文件删除,以免影响观察. 2. linux环境以命令行方式执行job和trans Pan是用于执行trans的PDI命令行工具. Ki

将从表中导出的excel文件以邮件附件的形式发送报告 step1: 导出文件file1.xls step2: add filename to result将文件添加到结果 step3: 发送邮件

写法:采用正则表达式写法,例如:.*\.txt,记得要先点“确定”在打开点“显示文件名”  有时候未保存所以显示不出来

本文主要阅读目录如下: 1.应用场景 2.DEMO实战 3.DEMO下载 1.应用场景 这里简单概括一下几种具体的应用场景,按网络环境划分主要包括: 表视图模式:这种情况我们经常遇到,就是在同一网络环境下,我们对各种数据源的表数据进行抽取.过滤.清洗等,例如历史数据同步.异构系统数据交互.数据对称发布或备份等都归属于这个模式:传统的实现方式一般都要进行研发(一小部分例如两个相同表结构的表之间的数据同步,如果sqlserver数据库可以通过发布/订阅实现),涉及到一些复杂的一些业务逻辑如果我们研发

ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即

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

kettle工具是一款优秀的数据同步.数据处理的BI工具,收到了很多人的青睐.kettle软件通过可视化的图标可以让我们很轻易的能完成数据同步.处理的开发工作.但是使用kettle可视化界面在跑JOB久之后,会报JAVA SWT的错误,故为了程序的稳定性,我们需要对其进行二次开发. 1.kettle可视化界面设计 由于业务不同,使用kettle工具做出的设计也不同,故在此只写一下如何设置连接参数为全局变量参数. a)设置全局变量,如下图操作 编辑>设置环境变量 b)在弹出的环境变量框中,输入变量

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

错误信息: Unable to list jar files in plugin folder 'C:\Windows\system32\config\systemprofile\.kettle\plugins'      Unable to get VFS File object for filename 'C:\Windows\system32\config\systemprofile\.kettle\plugins' : Could not find file with URI "C:\W

一.背景 公司在用kettle做数据etl,每做完一个job或transformation发布上线想要立即执行看数据效果的话每次都是找运维同学登陆服务器打开kettle找到对应的文件点击执行,整个过程效率低下,不仅占用运维时间,期间自己也在白白等待,浪费生命. google "kettle remotely execute" 得知,这个是有解决方案的,其实kettle 本身就自带了此解决方案,只是一直忙于工作无(lan)暇(de)研究.大致就是利用kettle自带的Carte  开启一

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

Kettle参数化配置 在做系统化的Kettle实现方案,我们基本要定义一些不变的参数,在整个生命周期中使用,或者设置一些特定的参数,在一些特定的JOB中使用.参数化配置有利用我们Kettle实现规范化和合理化.现整理介绍基本Kettle参数化配置的实现方案:1.整个Kettle级别的参数:         这些参数只要你打开Kettle就可以使用的,默认保存的 KETTLE_HOME中的.kettle文件中的kettle.properties文件中: !如果你没有设置KETTLE_HOME的环

Kettle 主要内容: 一．ETL介绍 二．Kettle介绍 三．Java调用Kettle API 一.ETL介绍 1. ETL是什么? 1).ETL分别是“Extract”.“ Transform” .“Load”三个单词的首字母缩写也即数据抽取.转换.装载的过程,但我们日常往往简称其为数据抽取. ETL包含了三方面: Extract(抽取):将数据从各种原始的业务系统中读取出来,这是所有工作的前提.一般抽取过程需要连接到不同的数据源,以便为随后的步骤提供数据.这一部分看上去简单而琐碎,实际

转载:http://www.cnblogs.com/limengqiang/archive/2013/01/16/KettleApply2.html 1.应用场景 这里简单概括一下几种具体的应用场景,按网络环境划分主要包括: 表视图模式:这种情况我们经常遇到,就是在同一网络环境下,我们对各种数据源的表数据进行抽取.过滤.清洗等,例如历史数据同步.异构系统数据交互.数据对称发布或备份等都归属于这个模式:传统的实现方式一般都要进行研发(一小部分例如两个相同表结构的表之间的数据同步,如果sqlserv

1.各系统版本信息 System:Windows旗舰版 Service Pack1 Kettle版本:6.1.0.1-196 JDK版本:1.8.0_72 2.连接介绍 关于Kettle数据源连接方式有三种:Native(JDBC).ODBC.JNDI.(OCI只针对Oracle DB),但经常用到的只有两种:一种是JDBC,一种是ODBC数据库连接方式. Kettle中对于数据源有作用域的定义,也就是说有全局数据源与局部数据源两种. 2.1 首先打开Kettle UI界面,使用快键方式(Ctr

本文为转载,感觉作者的辛勤劳作:http://blog.csdn.net/rotkang/article/details/21008271 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 对于ETL参数传递是一个很重要的环节

一.windows环境 1.安装jdk 随意选择目录 只需把默认安装目录 \java 之前的目录修改即可 2.安装jre→更改→ \java 之前目录和安装 jdk 目录相同即可 注:若无安装目录要求,可全默认设置.无需做任何修改,两次均直接点下一步. 3.安装完JDK后配置环境变量  计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量 4.系统变量→新建 JAVA_HOME 变量 .变量值填写jdk的安装目录(本人是 E:\Java\jdk1.7.0) 系统变量→寻找 Path 变量→编辑 5.在变量

Kettle日常使用汇总整理 Kettle源码下载地址: https://github.com/pentaho/pentaho-kettle Kettle软件下载地址: https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration kettle-plugin源码下载地址: https://gitee.com/nivalsoul/kettlePlugins#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E8%BE%93

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