一.概述 数据库表: • 表输出 • 更新,删除,插入/更新 • 批量加载(mysql,oracle) • 数据同步 文件: • SQL 文件输出 • 文本文件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他(报表.应用) 二.数据库输出 1.表输出 使用SQL的方式向数据库插入数据(INSERT) 支持批量提交 支持分区(Date分区) 支持字段映射 支持返回自增列 这里提示一下出现表输出的中文乱码问题的解决方案: 设置连接编码:characterEncod

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.

1.如下图通过输入控件从数据库读取数据然后生成TXT文本文件,TXT文件生成原则是每一条数据生成一行数据,第二条数据换行保存 2.如下图所示,使用文本文件输入控件读入上图生成的文件,文件读入原则是按行读入,然后根据指定的分隔符拆分字段值. 3.那么如果一些数据值不规则就会产生问题比如:某一个字段值存在换行呢,这样在生成文件的时候就会出现文件错乱,从当前的换行开始后边的数据都是错乱的,那么在文本文件读入的时候就会出现错误,解决办法添加字符串操作控件替换换行符如下图所示:

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.ma

scala> val df=spark.read.json("/tmp/pdf1json")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, fv: bigint ... 1 more field] scala> df.show+---+----+--------+|age|  fv|    name|+---+----+--------+| 50|6998|   xiliu|| 50| 866|zhangsan|| 20

一.首先理解下面几个函数 设置变量 length()函数 char_length() replace() 函数 max() 函数1.1.设置变量 set @变量名=值 set @address='中国-山东省-聊城市-莘县'; select @address 1.2 .length()函数 char_length()函数区别 select length('a') ,char_length('a') ,length('中') ,char_length('中') 1.3. replace() 函数

实验介绍 数据采用Criteo Display Ads.这个数据一共11G,有13个integer features,26个categorical features. Spark 由于数据比较大,且只在一个txt文件,处理前用split -l 400000 train.txt对数据进行切分. 连续型数据利用log进行变换,因为从实时训练的角度上来判断,一般的标准化方式,如Z-Score和最大最小标准化中用到的值都跟某一批数据的整体统计结果有关,换一批数据后标准化就程度就不一样了. 而对于离散型分

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,

SparkSQL采用Spark on Hive模式,hive只负责数据存储,Spark负责对sql命令解析执行. SparkSQL基于Dataset实现,Dataset是一个分布式数据容器,Dataset中同时存储原始数据和元数据(schema) Dataset的底层封装了RDD,Row类型的RDD就是Dataset< Row >,DataFrame Dataset数据源包括:json,JDBC,hive,parquet,hdfs,hbase,avro... API 自带API Dataset

在使用kettle进行数据分析和清洗时日志非常多而且杂乱,使用原有的日志有时找不到异常的位置,有时日志不够详细,说简单一点就是日志不是我们想要的.因而对kettle日志进行相应的管理就想得尤为重要了.大家都知道java最常用的日志管理包log4j可以很好地实现java日志的管理,然而kettle是使用java开发的,因而log4j是个不二的选择.好了说了这么多,下面看看kettle怎么使用log4j进行日志的管理吧. 1.kettle加载和使用log4j 在转换的JavaScript中添加log

本文转载自:http://blog.csdn.net/dqswuyundong/archive/2010/10/19/5952004.aspx 设置kettle的内存 REM ******************************************************************REM ** Set java runtime options                                     **REM ** Change 256m to high

kettle的表输出: 双击后,看设置, 1,在connecttion后面,点击new里新建一个.设定各个选项值,如选择mysql类型,则配置hostname,database name,端口, 用户名,密码,一般java里用jdbc连接. 2,然后,可以设定是否truncate table.注意,输出是将内容全部作为新增插入,与原表内容没关系,相同内容执行两次,就会有重复内容.原表内容不动,要么全部保留,要么全部删除. 3,最后 在database fields标签页,获得表中对应字段,同时e

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:有很多小的转换需要串联起来,如果前一个执行成功,后面继续接着执行,如果执行等待中,就让程序等一会再次获取数据分析,如果失败就中止,成功就进行下一个转换,以此类推.... 需求:通过job把参数传入的转换,然后转换分析完后输出结果,然后Job接收后再次分析,查看是否需要进行再次循环, kettle文件下载:201911111826-kettle转换设置变量,校验输出新变量 截图说明: 设置变量 检查结果(此处省略在转换中获取job设置的变量) 设置输出一个新变量 通过新的转换,可能做些逻辑,

数据输出和数据输入基本差不多,KETTLE本身支持的数据输出方式也特别多,还是以数据库输出为例. ​ 打开表输出的界面,简单介绍一下其功能: ​ 就这个界面,如果不勾选[指定数据库字段],KETTLE会自动匹配数据源表和目标表的字段,如果有不一样的会报错.所以一般我们勾选[指定数据库字段],在[数据库字段]选择卡里进行数字段的映射.而现实中,我们要应用的可能更为复杂,比如拆分字段.字段值计算.过略掉一些非法的字段值等等,具体以后遇到再说,现在也就是一个了解. 值得注意的是:数据输出之前必须有Ho

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

1.开发背景 在web项目中,经常会需要查询数据导出excel,以前比较常见的就是用poi.使用poi的时候也有两种方式,一种就是直接将集合一次性导出为excel,还有一种是分批次追加的方式适合数据量较大的情况.poi支持xls和xlsx,使用2003版本的只支持6万多行以下的数据量,使用2007版本的支持百万行.但是呢,当数据量大了之后这种方式却非常耗内存和时间. 接触了etl之后就想着用kettle来做导数据,经过测试是完全可行的.几十万行,一百万行都能快速导出来,代码也非常简单.   2.

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

导读 Excel数据导入Oracle数据库的方法: 1.使用PL SQL 工具附带的功能,效率比较低 可参考这篇文章的介绍:http://www.2cto.com/database/201212/176777.html 2.使用Kettle工具,免费,相比之下功能更丰富,可实现一定的业务逻辑,推荐使用 注:Kettle下载后解压即可使用,但是依赖jvm,可以安装一下JDK 1.7(推荐) Excel数据导入Oracle示例 Kettle将Excel数据导入Oracle过程记录如下: 1.准备Ex

该kettle插件功能类似kettle现有的定义java类插件,自定java类插件主要是支持在kettle中直接编写java代码实现自定特殊功能,而本控件主要是将自定义代码转移到jar包,就是说自定义功能的实现改为在eclipse等ide中开发. 设计本插件的原因是直接在kettle中写java代码是很不容易的事,开发体验与eclipse差得远,java语法还要受到限制,调试麻烦.实现点简单的逻辑还行,稍微复杂一点就比较麻烦,需要对java和kettle相关接口很熟悉.而简单的功能可以采用jav