目录 Kettle学习笔记(一)- 环境部署及运行 Kettle学习笔记(二)- 基本操作 kettle学习笔记(三)- 定时任务的脚本执行 Kettle学习笔记(四)- 总结 打开Kettle 打开时间略长,请耐心等待. 常用的控件说明 这里先对控件做下简单说明,方便后面使用. 通用控件 通用--START:作业开始: 通用--作业:指定某个作业循环执行: 通用--转换:指定某个转换,加入到作业中来: 通用--设置变量:设置变量,为了转换或者作业中获取变量: 通用--成功:作业完成操作: 通用

最近的Django项目中有复制记录的需求.数据库里有一张名为Party的表,记录用户创建的party,现在要让用户能够复制一个新的party.本身非常简单的一个功能,但运行的时候出错了.我以为是复制过程出错,所以测试了一下Django中复制记录可能遇到的情况(后来发现是其他代码的逻辑出了问题),结果整理如下. 1.Reset pk 在Django中复制一条记录最简单的方法应该是先取出这条记录,将它的主键设置为None,然后再保存一次.       Python   1 2 3 old_party

在Kettle的合并记录过程的时候,在“为了转换解除补丁开始 ”这一步的时候报错.具体错误如图所示: Kettle的转换如图所示: 问题原因:可能是你的数据库链接驱动和Kettle的版本不兼容. 解决办法:换兼容的数据库链接驱动,如原先是:mysql-connector-java-5.1.10-bin.jar  换成mysql-connector-java-5.1.37.jar就可以了.

数据源记录集:ClientDataSetSource:目标记录集:ClientDataSetCopy 1)复制一条记录. ClientDataSetCopy.Close;  ClientDataSetCopy.Fields.Clear;  ClientDataSetCopy.FieldDefs.Clear; //复制字段定义  ClientDataSetCopy.FieldDefs.Assign( ClientDataSetSource.FieldDefs);  ClientDataSetCop

参考了别人的部分,添加了自己在实践中的内容,仅做记录. 1.同步流复制中 主机操作 1.1postgresql.conf wal_level = hot_standby # 这个是设置主为wal的主机 max_wal_senders # 这个设置了可以最多有几个流复制连接,差不多有几个从,就设置几个 wal_keep_segments # 设置流复制保留的最多的xlog数目 wal_sender_timeout = 60s # 设置流复制主机发送数据的超时时间 max_connections #

转载: http://blog.itpub.net/post/37422/464323 该步骤用于将两个不同来源的数据合并,这两个来源的数据分别为旧数据和新数据,该步骤将旧数据和新数据按照指定的关键字匹配.比较.合并. 需要设置的参数: 旧数据来源:旧数据来源的步骤 新数据来源.新数据来源的步骤 标志字段:设置标志字段的名称,标志字段用于保存比较的结果,比较结果有下列几种. 1. “identical” – 旧数据和新数据一样 2. “changed” – 数据发生了变化; 3. “new” –

环境描述: 现在一个项目有很多个作业,需要知道每次跑批后哪些ktr跑成功,哪些失败了 问题解决: 下面是一个具体的操作流程 首先建立数据库表 CREATE TABLE test_1(id INT,NAME VARCHAR(10)); INSERT INTO test_1 VALUES(1,'hsj'); CREATE TABLE test_2(id INT PRIMARY KEY NOT NULL,NAME VARCHAR(10)); 数据库表建立完毕之后,新建ktr,ktr示意图如下: 在上图

1.linux系统抽取数据 export KETTLE_HOME=/home/oracle/Kettle/pdi-ce-6.1.0.1-196/data-integration export JAVA_HOME=/home/oracle/Kettle/jdk1.8.0_201 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$CLASSPATH /

该步骤用于将两个不同来源的数据合并,这两个来源的数据分别为旧数据和新数据,该步骤将旧数据和新数据按照指定的关键字匹配.比较.合并. 需要设置的参数: 旧数据来源:旧数据来源的步骤 新数据来源.新数据来源的步骤 标志字段:设置标志字段的名称,标志字段用于保存比较的结果,比较结果有下列几种. 1. “identical” – 旧数据和新数据一样 2. “changed” – 数据发生了变化; 3. “new” – 新数据中有而旧数据中没有的记录 4. “deleted” –旧数据中有而新数据中没有的

转自: http://blog.itpub.net/post/37422/464323 看到别人的脚本用到 合并记录 步骤,学下下. 该步骤用于将两个不同来源的数据合并,这两个来源的数据分别为旧数据和新数据,该步骤将旧数据和新数据按照指定的关键字匹配.比较.合并. 需要设置的参数: [@more@] 旧数据来源:旧数据来源的步骤 新数据来源.新数据来源的步骤 标志字段:设置标志字段的名称,标志字段用于保存比较的结果,比较结果有下列几种. 1. “identical” – 旧数据和新数据一样 2.

客户需要将表中统计好的数据还原成统计前的原始记录 例如: ID Name QTYCount100 Name1 1101 Name2 2102 Name3 3103 Name4 4104 Name5 5 还原为: ID Name QTY100 Name1 1101 Name2 1102 Name2 1103 Name3 1104 Name3 1105 Name3 1106 Name4 1107 Name4 1108 Name4 1109 Name4 1110 Name5 1111 Name5 11

Create Trigger test_tri5 on test after insert as begin declare @id sysname, @tel sysname, @name sysname select @tel=ltrim(tel),@id=ltrim([id]),@name=ltrim([name]) from inserted; insert into test2(id,tel,[name]) values(@id,@tel,@name); end 这样,只要往test表

排序行的步骤根据您指定的字段和它们是否应该按升序或降序排序当行数超过指定的排序大小(默认为100万行)时候,kettle必须使用临时文件排序行.步骤名称:名称在整个转换中应该是唯一的排序目录:默认当前操作系统的标准临时文件目录临时文件前缀:选择临时文件的前缀,便于识别排序缓存大小:默认内存可以排序100万行数据.存储在内存中的行越多,排序过程就越快,因为必须使用更少的临时文件.未使用内存值:如果排序算法发现它的空闲内存比指定的数字少,那么它就会开始将数据页到磁盘上 参考:https://wiki

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业务背景: 简单的TXT文件入库逻辑 组件: 文件文本输入,表输出 具体BUG: 这里报错是无法打开文件,在我尝试了多个思路后,最终发现了问题所在. 因为使用的txt文件的格式是Unix的,而我的文本文件输入里默认的是windows. 将windows格式改为unix格式即可.

sql 复制记录insert into article (id,class,title,content) select id,'2',title,content from article where class='1'如果id为自动编号,就把改为:insert into article (class,title,content) select '2',title,content from article where class='1' 如果class为数字类型,则去掉单引号. insert in

需求: 1.你是否遇到了需要将mysql数据库中的所有表与数据迁移到Oracle. 2.你是否还在使用kettle重复的画着:表输入-表输出.创建表,而烦恼. 下面为你实现了一套通用的数据库迁移流程. 技术引导: 实现之初,在kettle提供的例子中找到了一个类似的(samples\jobs\process all tables). 通过相关改造,终于达到目标. 实现过程解剖: 整套流程分为:2个job,4个trans. 使用到的Trans插件:表输入.字段选择.复制记录到结果.从结果获取记录.

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

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实现数据库迁移 需求: 做数据仓库时,需要将业务系统CRM抽取到数据仓库的缓冲层,业务系统使用的是SqlServer数据库,数据仓库的缓冲层使用的是mysql数据库,为实现数据库的迁移,即将SqlServer数据库中的所有表与数据迁移到Mysql. 解决办法: kettle设计一整套流程实现,读取数据库中表->创建表->表数据抽取 实现过程: 整套流程分为:2个job,4个trans.使用到的Trans插件:表输入.字段选择.复制记录到结果.从结果获取记录.设置变量.java脚本.

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