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

我们经常要从外部数据源(如数据库.文本文件或网页等)将数据导入excel中,但是此类数据往往比较混乱,无法满足我们的要求,因此在进行数据分析之前,需要将这些数据进行整理清洗,excel由于将数据的管理和展示都在同一层面上,并且其函数功能也不逊色,因此在大多数情况下都可以使用excel来进行初步的数据整理: 1.删除通用前导字符串(例如其后紧跟冒号和空格的标签)或后缀(例如字符串后面的已无效或不必要的插入语),在字符串内查找和替换子字符串.提取字符串的特定部分或确定字符串的长度等字符串操作,可使用

这次评教的所有数据存放在两个数据库中,比如说给某教师评论的学生有100个,可是结果有40个的数据在数据库A中,另外60人的数据在数据库B中.那么,如何将两个库中的数据整合,最后得到教师的准确成绩成为了本次数据整理的首要任务.具体的整合过程是这样的,就拿教师的最终得分来说吧.假设库A学生给教师评价的平均分为90分,而库 B学生评价的平均分为95分.那么首先需要分别计算出库A.库B中学生评价的总分,库A总分 = 90*40 ,库B总分 = 95*60,教师所得总平均分 = (库A总分 + 库B总分)

手头现在有一份福布斯2016年全球上市企业2000强排行榜的数据,但原始数据并不规范,需要处理后才能进一步使用. 本文通过实例操作来介绍用pandas进行数据整理. 照例先说下我的运行环境,如下: windows 7, 64位 python 3.5 pandas 0.19.2版本 在拿到原始数据后,我们先来看看数据的情况,并思考下我们需要什么样的数据结果. 下面是原始数据: 在本文中,我们需要以下的初步结果,以供以后继续使用. 可以看到,原始数据中,跟企业相关的数据中(“Sales”,“Prof

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

将昨日取得的众多的沪深龙虎榜数据整一整 提取文件夹内所有抓取下来的沪深龙虎榜数据,整理出沪深两市(含中小创)涨幅榜股票及前5大买入卖出资金净值,保存到csv文件 再手动使用数据透视表进行统计 原始数据: 整理后数据: 代码如下(如果觉得对于炒股又用,敬请使用): #coding=utf-8 import re import os import time import datetime def writeFile(file,stocks,BS,day): for s in stocks: allf

使用Kettle在不同的数据库抽取数据时,有时会出现中文乱码问题:其解决方案如下: 1.查看数据库的字符集是否是UTF-8(最常用的字符集) 2.如果数据库设置正确仍然存在中文乱码,则可能是因为有的客户端数据库默认的编码集不是UTF-8,我们只需要在输出时对输出的数据库进行编码配置.我的数据库是MySql,下面是解决图示: a.我的转换图 b.打开表输出-->数据库连接后的"编辑"-->Advanced,在下方的空白处输入:set names utf8;,设置数据库客户端的

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

首先用insert语句插入一条数据试试是否因为MySQL编码不对引起,如果是MySQL原因,修改MySQL编码即可: 如果不是因为MySQL的编码导致问题,那么在Kettle的表输出中,编辑连接-选项,添加一个characterEncoding,值为utf8即可 PS:可在连接-高级,请输入连接成功后要执行的SQL语句中加入“set names utf8;”,设置数据库客户端的字符集为utf8,不过用上面那步貌似就解决了

   修改kettleDB连接设置 1. 增加批量写的速度:useServerPrepStmts=false  rewriteBatchedStatements=true  useCompression=true2. 增加读的速度:useServerPrepStmts=truecachePrepStmts=true 参数说明: 1)useCompression=true,压缩数据传输,优化客户端和MySQL服务器之间的通信性能. 2)rewriteBatchedStatements=true 

1.Kettle做了一个作业, 执行的时候问题发生在步骤2和步骤3之间,也就是步骤2还未完全执行完的时候,步骤3就要更新步骤2插入的数据,造成死锁.(我的理解是既然都分开作业了,那么每个作业都是一个单独的事务,只有上个事务执行完毕后才会执行下个步骤,为什么会抢资源呢?另外看网上描述,说Kettle社区版只支持单表事务,不知道和这里是否有联系.) 日志报错提示如下: 事务(进程 ID 51)与另一个进程被死锁在 锁 资源上,并且已被选作死锁牺牲品.请重新运行该事务. 解决办法就是在步骤2的作业最后

本设计基于以下需求提出 1. 快速接入数据源表(贴源/落地) 2. 无须给单独表开发转换/作业 3. 动态生成数据源连接, 表字段等信息(预先保存在数据仓库中) 本设计所需条件 1. 数据源为关系型数据库 2. 不同数据源需要写一小段Java Scripts以保证数据源连接可用 总体作业结构 jb_STG_SetVariable: 设置及生成后续转换所需信息tf_STG_LoadData : 实际贴源转换jb_Update_Flag : 更新运行后状态 jb_STG_SetVariable: t

一.实现目标 源数据库的数据更新或者删除之后,目标数据库的数据跟着更新或删除,整体流程截图如下: 一.准备工作 源数据库ORACLE  目标数据库MongoDB,在源数据库添加删除.更新触发器 二.操作步骤 添加表输入组件,连接ORACLE触发器记录表 添加JAVA代码组件,进行步骤跳转,根据输入的数据判断是删除或者更新,如果是删除,则跳转至MongoDB Delete步骤中,如果是更新的话,跳转至字段选择步骤中.JAVA代码中的详细信息如下: import java.util.List; im

一个考勤机里导出来的数据明细: A3公式:=IF(MOD(ROW(Sheet1!U5),2)=1,Sheet1!U5,INDIRECT("Sheet1!U"&ROW(Sheet1!U5)-1)) B3公式:=IF(MOD(ROW(Sheet1!K5),2)=1,Sheet1!K5,INDIRECT("Sheet1!K"&ROW(Sheet1!K5)-1)) C3公式:=IF(MOD(ROW(Sheet1!K5),2)=1,"A"&

/* 大数据这块用到了 Oracle ... 记录一下. */ SELECT ssn,password FROM (Select ROWNUM AS ROWNO, T.* from ACCOUNT T ) ACCOUNT

Kettle 官网 ETL利器Kettle实战应用解析系列 利用kettle组件导入excel文件到数据库 kettle中实现动态SQL查询 java中调用kettle转换文件

一,json的两种数据结构 1.1,对象 对象结构以"{"大括号开始,以"}"大括号结束.中间部分由0或多个以","分隔的"key(关键字)/value(值)"对构成,关键字和值之间以":"分隔,语法结构如代码. { key1:value1, key2:value2, ... } 1.2,数组 其中关键字是字符串,而值可以是字符串,数值,true,false,null,对象或数组 数组结构以"[&

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第2部分. 在本教程中,我们将利用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化. 我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareade

一.       数据库管理: 创建数据库: create database(自定义) 查询所有数据库: show databases;(查询所有数据库) show create database (自定义);(每条语句的信息) 删除数据库:drop database(自定义) 修改数据库:alter database (自定义) 二.       表管理: 1.         查看所有表:   use  表名  show tables; 创建表: CREATE TABLE (表名自定义) (