kettle转换之多线程   ETL项目中性能方面的考虑一般是最重要的.特别是所讨论的任务频繁运行,或一些列的任务必须在固定的时间内运行.本文重点介绍利用kettle转换的多线程特性.以优化其性能. 如果转换中的每一个步骤已经设置成最快的运行速度而且调节性能至最佳,且再没有很多其它的性能提升空间.可是利用kettle的多线程特性仍然可能提升转换的总体性能. 调整队列大小 当尝试优化性能时.你能够调整输入.输出队列的大小.特别是假设你有足够多的内存(RAM)可用. 在kettle转换中配置队列大小

@ 获取系统信息:设置命令参数 @ 表输入:

他们的主要区别: •流查询步骤只能进行等值查询,数据库查询步骤可以进行非等值查询 •流查询在查询之前把数据都加载到内存里,数据库查询可以选择是否把数据加载到内存. •进行等值查询时,数据库查询步骤如果选中了全部缓存,性能接近但仍不如流查询的性能. •进行等值查询时,数据库查询步骤如果没选中全部缓存,性能较低,每次查询都要向数据库发送一个SQL 查询请求. •进行非等值查询时,数据库查询即使选中了全部缓存,性能也较低,没有索引在内存中通过循环查询. •数据库查询的缓存适用于多次查询返回同一个查询结

Kettle的应用——对mysql数据进行表输入与导出 1. 下载好kettle解压包 网址:http://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/7.0/pdi-ce-7.0.0.0-25.zip/download 下载好是一份这样的文件 2. 解压kettle解压包 解压后你看到如下一份文件: 进到data-integration目录下看一下所有的文件如下: 3.导入mysql的jar包到data-integrati

数据库中的数据在不同的数据库中转换来装换去,由于不同库可能使用了不同的字符集,所以可能导致结果数据乱码问题.此次是在一个作业中跑数据,跑完数据前台数据显示出现乱码,检查了作业中的多有中间过程表,包括表输入的预览,表中的数据都是正常的,可想而知,问题肯定是处在“表输入”到“表输出”这个中间的转换环节上,根据能想到的,应该是字符集问题,为了更有保障的“表输入”和“表输出”的字符集相同,所以在表输入输出中.都添加了字符集的配置参数characterEncoding,值为utf8, utf8  和  U

其中[物料分组]节点就是表输入,里面可以构建SQL查询.那么怎么把生成的数据插入到目标表中?并且构建目标表的结构呢? 目标表结构就在[表输出]栏位 点击[SQL],就可以看见生成目标表结构的脚本

kettle6.0表输入我们需要从数据中获取数据的时候,需要和数据库建立连接,简单的说下步骤: 1.双击表输入: 2.点击"新建",输入参数值: 注意:数据库用户名可以通过sql进行查询(select a.INSTANCE_NAME from v$instance a ). 3.连接类型和方式一般是oracle和jdbc,也可以根据数据库的不同选择相应的连接方式. 4.点击测试,会报出测试结果,测试成功,点击确认. 5.建立完连接,就可以在SQL框输入提数SQL,在记录数量限制里面输入

vue的核心:声明式的指令和数据的双向绑定. 那么声明式的指令,已经给大家介绍完了.接下来我们来研究一下什么是数据的双向绑定? 另外,大家一定要知道vue的设计模式:MVVM M是Model的简写,V是View的简写,VM就是ViewModel. 单向绑定和双向绑定的区别? 单向绑定非常简单,就是把Model绑定到View,当我们用JavaScript代码更新Model时,View就会自动更新. 有单向绑定,就有双向绑定. 如果用户更新了View,Model的数据也自动被更新了,这种情况就是双向

今天接到一个需求:要对一个物理分表的逻辑表进行查询统计.而数据库用的是公司自己研发的产品,考虑的到公司产品的特点以及业务的需求,该逻辑表是按年月进行分表的,而非分区.我们来看一下,在按时间段进行查询统计的时候,会有哪些问题: 需要对多个表查询,且表个数不确定 时间跨度越大,查询等等表个数越多,对应查询时间也会越长 如何解决?一起来看一下 分表与分区 目的 既然谈到数据的分表与分区,那我们来简单了解一下.先说一下分表与分区的目的.我们日常开发中都会经常遇到百万或千万级的数据大表,这些表数据量大,数

更新: 1.1更新表: 目标表: 插入更新: 2.1匹配表: 目标表: 插入/更新转换 目标表

选择"Tools -> Model Options"后,弹出如下图所示窗口: 这两个选项取消勾选

SELECT RecipeID, IngredientID as ingre_id, ROUND(Quantity, 5) Quantity, Preparation, RecipeIngredientID, Validated, fd_Type, UnitOfUseID, OriginalQuantity, 2Preparation, CookingType, 2CookingType, PreviousIngredientIDFROM recipeingredientswhere Recip

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

下面是试验的主要步骤: 在上一篇文章中LZ已经介绍了,实验的环境和实验目的. 在本篇文章中主要介绍侧重于对Kettle ETL的相应使用方法, 在这里LZ需要说明一下,LZ成为了避免涉及索引和表连接等操作, 在数据库mysql中重新创建一个不带有索引和外键约束的 customers数据库表. 但数据集合不变. 所以在后文中国使用,mysql.customers来代替前篇文章中的test.customers. 下面的截图是使用Spoon工具来整体对这个流程的描述: (图) 首先需要使用Kettle

 A库a表(红色为抽取字段): 关联用户表: B库b表(红色为抽取字段): 关联用户表  C目标库SYS_OPLOG表(c表) 利用kettle抽取A库a表(具体名称见上图),B库b表的上面红色框起来的字段到C库c表.由于c表LOG_ID为主键且类型为varachar类型,而A库a表与B库b表的主键f_operation_id列为int类型(自增), 所以抽取时,我将"数据库名_f_operation_id"组织成c表的LOG_ID,在C表中为了区分不同系统,我将"数据库名&

表名 说明 R_CLUSTER R_CLUSTER_SLAVE R_CONDITION R_DATABASE 数据库连接信息 R_DATABASE_ATTRIBUTE 数据库属性 R_DATABASE_CONTYPE 连接类型:Native (JDBC) JDBC等 R_DATABASE_TYPE 数据库类型,oracle mysql等 R_DEPENDENCY R_DIRECTORY 资源库目录 R_ELEMENT R_ELEMENT_ATTRIBUTE R_ELEMENT_TYPE R_JO

在平时工作当中,会遇到这种情况:复制一个库,几百甚至上千张表,并且无法设置dblink,此时通过kettle可以快速完成该任务. 按照正常的调度,有几百张表,咱们就要写几百个转换去处理,很不科学,下面笔者就给大家带来通过一个配置完成所有的全量表操作(后面的文章会带来增量) 如下图,我们需要建一个总的调度作业,包括一个转换和一个作业 1)[转换],我们打开转换看到如下,包含[excel输入],按照浏览,再添加加入文件,工作表获取工作表名称,字段选择对应的字段. 将结果复制到[复制记录到结果] 2)

kettle初探 Kettle简介: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,数据抽取高效稳定.Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 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.Kettle这个ETL工具集,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,而不是你想怎么做.Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对

重点: ETL 优化多数在于表输入和表输出. 转自: https://blog.csdn.net/qq_37124304 https://blog.csdn.net/qq_37124304/article/details/82664665 由于Kettle提高表输出写入速度太低,每秒速度三四十,实在忍受不了,参考一些资料之后进行了以下改变,我只进行了第一项的速度每秒五六千,加上其他的测试速度有达到3万多,有一分钟二十多万的记录,没测试极限,下为更改的地方: NO.1 mysql表输出的时候出现减

背景: 接到上级指示,要从外网某库把数据全部导入到内网,数据每天更新一次即可,大约几百万条数据,两个库结构一样,mysql的,两台数据库所在服务器都是windows server的,写个java接口实现下吧,给了一个外网数据库信息,好了,给你3天时间,开始搞吧. 分析: 用java接口写逻辑?不好意思,基本没思路,大神就不要喷我了.前公司的数据中台的数据都是通过kettle定时抽取的,虽然暂时我还不知道是个什么鬼,但总比me思路强,于是果断舍弃java接口,全面百度kettle,为了工作啊--