kettle 字段选择

2024-11-04

KETTLE——（例）简单的字段转换

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中表输出字段和字段选择

表输出: 字段选择: 注:字段选择可以输出匹配后的选中列,表输出则输出匹配后的所有列.

MYSQL数据库设计之字段选择原则

关于字段的选择其实很多地方都有进行详细的介绍,我这里只写一下我在使用过程中的心得感受.如果想要全面的了解的话,大家可以去看高性能MYSQL这一本书籍,里面有一章节介绍的特别全面,基本涉及MYSQL中全部的字段的介绍. 我这里给大家介绍的就一些常用的字段,例如:int.float.double. decimal.varchar.char. date.datetime等八种常用的类型. 在数据库设计过程中我们要本着够用的原则,如果一味的把数据字段范围设为最大或者默认值的话,会导致存储空间大量的浪费.

django admin 根据choice字段选择的不同来显示不同的页面

一.举例 tip/tip.js var react = function () { if (django.jQuery('#id_tiptype').val() == 'content') { django.jQuery('#id_content').parent().parent().show(500); django.jQuery('#id_image').parent().parent().hide(500); django.jQuery('#id_cropping').parent().

hive分桶表bucketed table分桶字段选择与个数确定

为什么分桶 (1)获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比如JOIN操作.对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作.那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量. (2)提升采样(sampling)效率: 什么时候分桶需要Map-side join 和 sampl

jquery easy ui 简单字段选择搜索实现

code <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="UTF-8"> <title>jQuery EasyUI Application Demo</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.jeasyui.com/easyui/them

sqlserver字段选择参照

SQL SERVER提供的说明. bit:0或1的整型数字 int:从-2^31(-2,147,483,648)到2^31(2,147,483,647)的整型数字 smallint:从-2^15(-32,768)到2^15(32,767)的整型数字 tinyint:从0到255的整型数字 decimal:从-10^38到10^38-1的定精度与有效位数的数字 numeric:decimal的同义词 money:从-2^63(-922,337,203,685,477.5808)到2^63-

kettle——入门操作-行列转换(行转列,字段拆分）

1.Row Normaliser,将一行多列数据转换为多行一列数据. 输入数据流: 计算器配置如下: 与计算器相连接的excel输出如下: Row Normaliser,设置如下, 与Row Normaliser连接的Excel输入如下 2.Split field to rows 字段拆分,一个单元拆分成多行输入流字段: Split field to rows 设置: 结果展示 3.拆分字段,将一个字段拆分成多个,一个字段拆分成多列 Generate Rows输入流, 拆分字段,设置,一个

数据仓库开发——Kettle使用示例

Kettle是一个开园ETL工具,做数据仓库用Spoon. 工具:下载Spoon,解压即可用 1.认识常用组件: 表输入插入\更新数据同步文本文件输出更新自动文档输出表输出列转行增加常量增加序列排序记录行转列过滤记录数据库连接合并记录排序合并记录关联(笛卡尔输出) 记录集连接分组在内存中

Kettle使用介绍

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,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少,这里我介绍一个我在工作中使用了3年左右的ETL工具Kettle,本着好东西不独享的想法,跟大家分享碰撞交流一下!在使用中我感觉这个工具真的很强大,支持图形化的GUI设计界面,然

ETL利器Kettle

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

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,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇

kettle初探

Kettle是Pentaho的一个组件,主要用于数据库间的数据迁移,到我用过的4.2版,还不支持noSQL,不知道4.4是不是支持了. Kettle自己有三个主要组件:Spoon,Kitchen,Pan.其中Spoon是一个图形化的界面,用于windows的时候,先设置环境变量:pentaho_java_home,例如:C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_25,其实就是你的java安装目录,1.6以上即可.windows下双击Spoon.bat就可以了,界面如下: 这里

【转】Kettle集群

本文转自:http://blog.csdn.net/dqswuyundong/article/details/5952009 Kettle集群 Kettle是一款开源的ETL工具,以其高效和可扩展性而闻名于业内.其高效的一个重要原因就是其多线程和集群功能. Kettle的多线程采用的是一种流水线并发的机制,我们在另外的文章中专门有介绍.这里主要介绍的是kettle的集群. 集群允许转换以及转换中的步骤在多个服务器上并发执行.在使用kettle集群时,首先需要定义的是Cluster schema.

Kettle行列转换

Kettle在控件中拥有行列转换功能,但是行列转换貌似是弄反了. 一.行转列 1.数据库脚本 create TABLE StudentInfo ( studentno int, subject ), grade int );,); ,); ,); ,); ,); ,); ,); ,); ,); commit; 2.总体行转列示意图 2.1表输入配置 2.2列转行配置 2.3字段选择配置 2.4文本文件输出配置输出到文件后查看内容二.列转行 1.数据库脚本 CREATE TABLE Stude

Kettle计算器的使用以及字符串格式化

1.简介先生成随机数,将生成的2列随机数进行计算,并且格式化计算结果 2.kettle流程图 3.流程图详细描述 3.1生成随机数生成2个随机数字,列名为N1,N2 3.2计算器将N1与N2对应的值进行相加,然后赋值N3 3.2字段选择点击“元数据”,进行如下设置所有设置完毕,点击“预览”---“字段选择”----“快速启动”,即可出现如下结果

kettle实现文本文件数据抽取方法

Kettle中通过触发器方式实现数据增量更新

在使用Kettle进行数据同步的时候, 共有 1.使用时间戳进行数据增量更新 2.使用数据库日志进行数据增量更新 3.使用触发器+快照表进行数据增量更新今天要介绍的是第3中方法. 实验的思路是这样的,在进行数据同步的时候, 源数据表为A表, A表要对目标表(target table) B 表和C表进行数据的同步更新. 即A表中的对应字段发生变化之后, 会通过触发器将对应变化的字段在A表中的主键值写入到一个临时表temp中(该表作为快照表使用). 快照表中只有两个字段,一个是temp_id,

kettle 数据迁移 (转)

最近在公司搞一个项目重构迁移问题,旧项目一直在线上跑,重构的项目则还没上线.重构之后数据库表结构,字段,类型等都有变化,而且重构的数据库由oracl改为mysql.这样就设计到数据迁移问题,别人推荐下用了kettle.由于资料比较少,刚开始搞了半天没成功过一次.现在终于有点开窍了,记录下以备后用,同时给用到的同学一点帮助也好,现在还是刚用的第二天,所以写的太浅显,望莫耻笑. 1.数据类型转换由于大多数的数据结构都差不多,所以大多转换就如下图所示: 如果有字段变化在在“字段选择”中做映射,如我原

数据层交换和高性能并发处理(开源ETL大数据治理工具--KETTLE使用及二次开发 )

ETL是什么?为什么要使用ETL?KETTLE是什么?为什么要学KETTLE? ETL是数据的抽取清洗转换加载的过程,是数据进入数据仓库进行大数据分析的载入过程,目前流行的数据进入仓库的过程有两种形式,一种是进入数据库后再进行清洗和转换,另外一条路线是首先进行清洗转换再进入数据库,我们的ETL属于后者. 大数据的利器大家可能普遍说是hadoop,但是大家要知道如果我们不做预先的清洗和转换处理,我们进入hadoop后仅通过mapreduce进行数据清洗转换再进行分析,垃圾数据会导致我

kettle 字段选择

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