这样就算你可以入门了,我相信在不断的探索中你会有更多的心得的。在此也要提醒一点,KETTLE的性能可能会有不稳定的情况出现,所以注意保存你已经做过的东西。
ETL是EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载)的简称,实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址,是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧(如果你有一定的kettle使用,推荐看看Pentaho Kettle解决方案,这里用kettle实践kimball的数据仓库理论)
Kettle作为用户规模最多的开源ETL工具,强大简洁的功能深受广大ETL从业者的欢迎。但kettle本身的调度监控功能却非常弱。Pentaho官方都建议采用crontab(Unix平台)和计划任务(Windows平台)来完成调度功能。所以大家在实施kettle作业调度功能的时候,通常采用以下几种方式:使用spoon程序来启动Job,使用crontab或计划任务,自主开发java程序来调用kettle的类库。
在前一篇里介绍了ETL和Kettle的基本概念,内容偏重于理论。从本篇开始,让我们进入实践阶段。工欲善其事,必先利其器。既然我们要用Kettle构建Hadoop ETL应用,那么先要做的就是安装Kettle。本篇首先阐述选择安装环境所要考虑的因素,之后详细介绍Kettle的安装过程,最后说明Kettle配置文件、启动脚本和JDBC驱动管理。本专题后面的实践部分都是基于这里所安装的Kettle之上完成的。
网络上有不少Kettle的文章,但实际上都大同小异,都是些非常基础的文章,实际上在使用过程中还有遇到不少的坑,这部分在网上资料比较少,这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题,属于难得的实践经验。
kettle 3.2 曾经的版本号里仅仅有 variable 和 argument,kettle 3.2 中。又引入了 parameter 概念。variable 即environment variables(环境变量或全局变量)。即使是不同的转换它们也拥有相同的值;而argument(位置參数)和parameter(命名參数),能够映射为局部变量,仅仅针对一个特定的转换,比方像是限定结果集的大小和过滤条件。
https://gitee.com/yaukie/x-smart-kettle-server
Kettle的建立数据库连接、使用kettle进行简单的全量对比插入更新:kettle会自动对比用户设置的对比字段,若目标表不存在该字段,则新插入该条记录。若存在,则更新。
kettle 是纯 java 开发,开源的 ETL工具,用于数据库间的数据迁移 。可以在 Linux、windows、unix 中运行。有图形界面,也有命令脚本还可以二次开发。
本文描述在CentOS 7.2上安装和运行Kettle 8.3的步骤。
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完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。(引用百度百科)
Kettle是国外免费的开源轻量级ETL工具,是基于Java语言开发的,可以在Windows.Linux,UNIX系统上运行,且绿色不需安装,可用于各种数据库之间的连接。
本文要点:Kettle的建立数据库连接、使用kettle进行简单的全量对比插入更新:kettle会自动对比用户设置的对比字段,若目标表不存在该字段,则新插入该条记录。若存在,则更新。
taskctl是一款国内开源的ETL工具,纯C编写,可以在Window、Linux、Unix上运行。
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,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。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。
答: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,这里我要学习的ETL工具是Kettle!
公司领导交给我了一个活,让我用etl工具将数据清洗,并同步到我们公司的数据中心,于是我便在网上找教程学习了etl。
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,这里介绍一个ETL工具Kettle,这个工具很强大,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以工作流的形式流转,在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现。
ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于开发或者运维人员来说,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,这里我们要学习的ETL工具就是Kettle!
开源ETL工具(Kettle) V5.1.0 免费Spoon版 http://www.cr173.com/soft/30051.html ETL工具大全,你了解多少 http://bbs.csdn.net/topics/390349305 Kettle_抽取数据举例 http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/42264543
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。
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完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。
资源库是用来保存转换任务的,用户通过图形界面创建的的转换任务可以保存在资源库中。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中,较为详细地讲解了如何利用Hadoop(Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop,CDH)生态圈组件构建传统数据仓库。例如,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统,使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶,书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的,其中有些SQL语句逻辑复杂,可读性也不是很好。
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,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。
原文地址链接:https://blog.csdn.net/qq_35731570/article/details/71123413
用在linux环境下调度kettle脚本为案例说明在Linux环境下做定时任务的过程
TASKCTL默认采用pan命令方式调度kettle转换作业。除此之外,我们还提供了taskctl-plugin-kettle(Soap服务)插件的方式驱动kettle转换。相比原生的pan命令,Soap服务直接驱动kettle核心进行调度。资源消耗更低、速度更快,支持高并发。
Kettle 是 PDI 以前的名称,PDI 的全称是Pentaho Data Integeration,Kettle 本意是水壶的意思,表达了数据流的含义。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,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。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完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。作为Pentaho的一个重要组成部分,现在在国内项目应用上逐渐增多。
最好的学习资料就是官网,附上官网文档地址: PDI官方文档地址 https://help.hitachivantara.com/Documentation/Pentaho/9.2/Products/Pentaho_Data_Integration
Kettle简介:Kettle 是 PDI 以前的名称,PDI 的全称是Pentaho Data Integeration,Kettle 本意是水壶的意思,表达了数据流的含义。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,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。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完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。作为Pentaho的一个重要组成部分,现在在国内项目应用上逐渐增多。
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。最近用kettle做数据处理比较多,所以也就介绍下这方面内容,这里先对比下几款主流的ETL工具。
Hitachi Data Systems于2017年改名为Hitachi Vantara 了.
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持,然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop,如何导入导出Hadoop集群上的数据,如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句,还会用一个典型的MapReduce转换,说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一
用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。
TASKCTL 是一款免费、国产的ETL调度工具。以其实时数据集成、全 WEB 可视化操作、高性能和对国产数据库的深度支持,迅速成为市场的新选择。
最近在做一个数仓项目,其中就用到了Kettle。对于像我这样的小白来说,自然也是第一次使用。但好在熟能生巧,在快速掌握了如何使用之后,便打算单独拿一期来好好为大家科普一下什么是Kettle,以及如何简单入门~
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,了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少,支持图形化的GUI设计界面,然后可以以工作流的形式流转,在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现,使用它减少了非常多的研发工作量,提高了我们的工作效率。
1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
Spoon是Kettle的集成开发环境(IDE)。它基于SWT提供了图形化的用户接口,主要用于ETL的设计。 在Kettle安装目录下,有启动Spoon的脚本。如Windows下的Spoon.bat,类UNIX下的spoon.sh。Windows用户还可以通过执行Kettle.exe启动Spoon。Spoon的屏幕截图如图1所示。
Kettle是一款流行的ETL(Extract-Transform-Load,即数据抽取、转换、装载)工具,并可用来操作Hadoop上的数据。Kettle是用Java语言开发的。它最初的作者Matt Casters原是一名C语言程序员,在着手开发Kettle时还是一名Java小白,但是他仅用了一年时间就开发出了Kettle的第一个版本。虽然有很多不足,但这版毕竟是可用的。使用自己并不熟悉的语言,仅凭一己之力在很短的时间里就开发出了复杂的ETL系统工具,作者的开发能力和实践精神令人十分佩服。后来Pentaho公司获得了Kettle源代码的版权,Kettle也随之更名为Pentaho Data Integration,简称PDI。
一文快速搞懂系列讲究快速入门掌握一个新的大数据组件,帮助新手了解大数据技术,以下是系列文章:
https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/
1、大多数ETL项目都需要完成各种各样的维护工作。例如,如何传送文件;验证数据库表是否存在,等等。而这些操作都是按照一定顺序完成。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
前几天帮助程序员小姐姐小花解决了使用Kettle从Excel中抽取数据到MySQL问题,小姐姐特别高兴,请你吃了一顿饭,好一顿魂牵梦绕。小姐姐好几天都没有联系了,今天小姐姐又抱着电脑来找你了。你知道,又有新的问题来了。
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