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.简介Kettle的Kitchen和Span 2.命令行调度任务配置方式 3.后台进程配置运行方式 4.Windows任务设置 5.Demo下载 1.简介Kettle的Kitchen和Span 前面两篇文章中主要讲述了Ke

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

http://www.cnblogs.com/limengqiang/archive/2013/01/16/kettleapply1.html 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.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

本文主要阅读目录如下: 1.简介Kettle的Kitchen和Span 2.命令行调度任务配置方式 3.后台进程配置运行方式 4.Windows任务设置 5.Demo下载 1.简介Kettle的Kitchen和Span 前面两篇文章中主要讲述了Kettle的 Spoon的转换和作业的GUI设计方式以及运行,也给出了Demo实战,那么实际上我们的应用模式可能会要求在服务器上以后台进程的方式运行这个ETL任务,就像我们传统上一般都是用Windows服务的方式来处理数据一样,那么用Kettle我们怎么

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

不多说,直接上干货! 大家都知道,这2001年以来,一直在同各种ETL工具做斗争,所以Matt 确定了Kettle的一个主要设计目标是尽可能开放.主要就是指: 开发,可读的元数据格式(XML). 开放,可读的关系型资源库格式. 开放的API. 容易安装(少于2分钟) 对各类数据库开放 容易使用的图形用户界面 容易传送数据 容易把数据转换成各种格式 另外,Matt他明白,ETL性能瓶颈应该主要在于数据的编码和解码.所以,Kettle的一个设计原则就是尽量不做数据的转换. 由于缺少各种关系数据库的驱

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

不多说,直接上干货! Kettle工具在设计初,就考虑到了一些设计原则.这些原则里借鉴了以前使用过的其他一些ETL工具积累下的经验和教训. 易于开发:作为数据仓库和ETL开发者,你只想把时间用在创建BI解决方案上.任何用于软件安装.配置的时间都是一种浪费.例如,为了创建数据库连接,很多和Kettle类似的Java工具都要求用户手工输人数据库驱动类名和JDBC URL连接串.尽管用户通过互联网都能搜索到这些信息,但这明显把用户的注意力转移到了技术方面而非业务方 而.Kettle尽量避免这类问题的发

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

Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行. 说白了就是,很有必要去理解一般ETL工具必备的特性和功能,这样才更好的掌握Kettle的使用.我这里啊,先描述ETL工具的通用功能,再来描述作为ETL工具其中的一种(Kettle)是如何来提供这些功能的(图文详解) ETL工具的功能之一:连接 任何ETL工具都应该有能力连接到类型广泛的数据源和数据格式.对于最常用的关系型数据库系统,还要提供本地的连接方式(如对于Oracle的OCI),ETL

Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行. 说白了就是,很有必要去理解一般ETL工具必备的特性和功能,这样才更好的掌握Kettle的使用.我这里啊,先描述ETL工具的通用功能,再来描述作为ETL工具其中的一种(Kettle)是如何来提供这些功能的(图文详解) ETL工具的功能之一:连接 任何ETL工具都应该有能力连接到类型广泛的数据源和数据格式.对于最常用的关系型数据库系统,还要提供本地的连接方式(如对于Oracle的OCI),ETL

不多说,直接上干货! 大家会有一个疑惑,本系列博客是Kettle,那怎么扯上ETL呢? Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行. 说白了就是,很有必要去理解一般ETL工具必备的特性和功能,这样才更好的掌握Kettle的使用.我这里啊,先描述ETL工具的通用功能,再来描述作为ETL工具其中的一种(Kettle)是如何来提供这些功能的(图文详解) ETL工具的功能之一:连接 任何ETL工具都应该有能力连接到类型广泛的数据源和数据格式.对

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 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

利用kettle组件导入excel文件到数据库 1.     实现目标 把excel文件内容导入到目标表中:然后用java调用kettle的转换.excel文件的内容仅仅有两列,示比例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmV3ZWFzdHN1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""

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

http://blog.csdn.net/cissyring/archive/2008/05/29/2494130.aspx 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Join,肯定是它们包含join key ,join key 可以是

首先我们有一个正常安装的,桌面版的Linux. Kettle的应用程序是Linux版本与Windows版本在同一个文件夹下共存的,所以可以直接把本机上的Kettle解压,通过FTP工具上传到Linux目录下. 我们这里直接运行Kettle目录下的Spoon.sh看能不能进入Kettle的设计界面,发现它报了JDK版本异常的错误. 我们这里通过java -version命令查询当前OS环境上的Java运行环境版本,直接通过rpm命令卸载掉它. 这里我们在网上下载了最新版本的JDK,一样通过FTP工

<Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 图书简介 本书为 高并发社群 -- 疯狂创客圈 倾力编著, 高度剖析底层原理,深度解读面试难题 疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列 [博客园总入口 ] ## 重要的重复3遍: 本书 面试必备 + 面试必备 + 面试必备 <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 勘误 <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 特别声明 购买链接 京东商城<Net