数据迁移ETL之kettle一

kettle实验五:使用参照表清理数据 【实验目的】 1.利用Kettle的“自定义常量数据”,“流查询”,“计算器”等组件,比对数据并计算出相似率。 2.熟练掌握“自定义常量数据”,“流查询”,“计算器”组件的使用,实现数据的比对。 【实验原理】 通过两个“自定义常数变量”组件分别输入源数据表和参照数据表,使用“流查询”组件进行连接比对,然后通过“计算器”组件计算数据的相似度,进而达到数据处理的目的。 【实验环境】 操作系统:Windows10  Kettle版本:7.1.0.0 jdk版本:1.8.0及以上版本 【实验步骤】 一、建立转换 双 阅读详情

好长时间没有记录技术文章了,正好最近负责数据迁移工作,就记录一下。

公司近期做了大规模的支付系统架构改造,需要进行数据迁移,将现有生产数据迁移到新的系统库中,在2013年底的时候曾经做过一次交易优化改造,把交易数据也做了一次数据迁移,当时使用的是springbatch来完成的。虽然成功完成迁移工作,但是在迁移过程中遇到了很多问题。

1.整理起来非常麻烦,各种job不太容易管理 。

2.不能进行很好的统计,如在迁移中不能随时跟踪迁移状态,如已迁移的行数,当前每秒迁移行数。

3.不太容易进行优化, 当时多线程并发迁移未使用。

4.完全依赖于java,不够灵活,移植性差。

对于这次系统架构改造要比上一次复杂的多,所以对迁移方案进行了从新的调研,最终选择了开源的kettle来进行。

找了一些资料,简单的描述一下吧: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即数据抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)的过程.这里就不做描述了。

我们来说说kettle吧,

       环境:window7 64位、oracle、kettle(pdi-ce-5.1.0.0-752)、jdk

Kettle工具可以到官网去下载:http://community.pentaho.com/projects/data-integration/

下载后进行解压缩(绿色无需安装),解压缩后的目录中找到Spoon.bat文件(window下适用),这是启动程序的文件。右击编辑Spoon.bat文件来看看启动参数,找到下面这一行默认情况下:

if"%PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS%"=="" setPENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xmx1024m" "-XX:MaxPermSize=512m"  ,  JVM的内存设置,可修改这两个数值来达到最佳的内存分配的最佳效果,根据个人的机器配置来定吧。

  运行spoon.bat后会出现一个图形页面,是不是有种眼前一亮的感觉。我们来见识一下吧。


 

Spoon--转换过程设计器

    GUI工作,用来设计数据转换过程,创建的转换可以由Pan来执行,也可以被Chef所包含,作为作业中的一个作业项。

一、Kettle UI介绍:

1.        作业:在一个作业下包含多个转换,作业创建后所产生的文件扩展名为. Kjb

下图为作业的案例:


2.        转换:一个转换可以属于多个作业,转换创建后所产生的文件扩展名为. Ktr

下图为转换的案例:


KETTLE(一)--kettle的入门及基本操作 1.介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程) kettle是纯Java开发,开源的ETL工具,用于数据库之间的数据迁移。 可以在Linux,Windows,unix中运行,邮图像界面,也有命令脚本还可以二次开发 kettle官网: https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 2.准备工作 1.配置环境变量  建议安装JDK1.8以上版本,kettle7.x以后版本不支持低版本JDK 2.下 阅读详情

相关推荐

开源ETL工具kettle--数据迁移

开源ETL工具kettle使用简单,功能强大

技术让梦想更有力量 5983

基于Kettle+Clickhouse+Superset构建实时大数据

1、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,所以掌握一个ETL工具的使用,必不可少。Kettle作为ETL工具是非常强大和方便的。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。2、Clickhouse 是俄罗斯的“百度”Yandex公司在2016年开源的,一款针对大数据实时分析的高性能分布式数据库,与之对应的有hadoop生态hive,Vertica和百度出品的palo。这是战斗民族继nginx后,又开源的一款“核武器”。Hadoop 生态体系解决了大数据界的大部分问题,当然其也存在缺点。Hadoop 体系的最大短板在于数据处理时效性。基于 Hadoop 生态的数据处理场景大部分对时效要求不高,按照传统的做法一般是 T + 1 的数据时效。即 Trade + 1,数据产出在交易日 + 1 天。ClickHouse 的产生就是为了解决大数据量处理的时效性。独立于Hadoop生态圈。3、Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。 Superset 的前端主要用到了 React 和 NVD3/D3,而后端则基于 Python 的 Flask 框架和 Pandas、SQLAlchemy 等依赖库,主要提供了这几方面的功能:01、集成数据查询功能,支持多种数据库,包括 MySQL、PostgresSQL、Oracle、SQL Server、SQLite、SparkSQL 等,并深度支持 Druid。02、通过 NVD3/D3 预定义了多种可视化图表,满足大部分的数据展示功能。如果还有其他需求,也可以自开发更多的图表类型,或者嵌入其他的 JavaScript 图表库(如 HighCharts、ECharts)。03、提供细粒度安全模型,可以在功能层面和数据层面进行访问控制。支持多种鉴权方式(如数据库、OpenID、LDAP、OAuth、REMOTE_USER 等)。 基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时分析平台课程将联合这三大开源工具,实现一个强大的实时分析平台。该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据的常见实战指标处理使用kettle等工具进行了详尽讲解,具体指标包括:流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析、团购分析。能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。项目代码也是具有很高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术:开发工具为:IDEAKettleClickhouseSupersetBinlogCanalKafkaHbaseHadoopZookeeperFlinkSpringBootSpringCouldPythonAnconaMySQL等 课程亮点:1.与企业对接、真实工业界产品2.强大的ETL工具Kettle全流程讲解实现3.ClickHouse高性能列式存储数据库4.Superset现代化的企业级BI可视化5.数据库实时同步解决方案6.集成Flink实时数据转换解决方案7.主流微服务SpringBoot后端系统8.互联网大数据企业热门技术栈9.支持海量数据的实时分析10.支持全端实时数据分析11.全程代码实操,提供全部代码和资料12.提供答疑和提供企业技术方案咨询 

Kettle(8):删除组件

删除组件能够按照指定条件,将表中的数据删除。

u013938578的博客 3137

kettle etl工具

详细介绍kettle中的各个组件。介绍实战中一些问题的处理。

example-spring-batch-etl

使用 spring-batch 将 CSV 文件加载到 JDBC 数据存储中 使用 spring-batch 进行基本文件导入的演示。 将人员从 csv 文件导入数据库。 需要#building bower 来构建webclient。 安装 bower 并在文件夹src/main/resources/webclient执行bower update #testdata 使用我的模式生成的测试数据。

告别环境报错:Qt Creator里配置Android SDK/NDK/JDK路径的完整避坑指南

本文详细解析了在Qt Creator中配置Android SDK/NDK/JDK路径的完整避坑指南,深入探讨了路径检测的内部机制、构建套件配置的隐藏逻辑以及项目级与全局配置的优先级。通过实际案例和高级排查技巧,帮助开发者解决常见的环境报错问题,提升Qt安卓开发效率。

weixin_42548829的博客 238

一次勾选,全表清空!——Kettle“裁剪表”操作害了多少人

Kettle中的"裁剪表"(Truncate)选项会清空整张表数据且不可恢复,操作需谨慎。该功能仅适用于全量覆盖场景,增量更新时绝对不要勾选。建议在使用前备份数据、测试验证,并限制权限。正确的做法是根据场景选择相应组件:全量覆盖可用Table Output+Truncate,增量更新则使用Insert/Update等组件。操作疏忽可能导致生产数据永久丢失,务必引起重视!(149字)

胸纳甲兵,烽烟起可靖疆晏海。 471

FDTD Script命令学习-farfield3d/farfieldux/farfielduy

介绍了farfield3d/farfieldux/farfielduy命令功能,及不同应用语法和参数介绍,以及对官网示例进行介绍。

jxxl_1314的博客 3097

ETL_Kettle简介

ETL_Kettle简介 kettle 是纯 java 开发,开源的 ETL工具,用于数据库间的数据迁移 。 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. Kettle下载地址: https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ Kettle启动 Kettle是绿色软件, 解压缩到任意本地路径, 双击Spoon.ba

原在路上的博客。 1128

深入解析uncompyle6反编译pyc文件及常见错误修复指南

本文深入解析了使用uncompyle6工具反编译Python字节码文件(.pyc)的完整流程。针对实践中最高频的KeyError和Python版本范围限制两大错误,提供了详细的修复方案与步骤指南,并分享了处理复杂反编译结果的高级技巧与安全实践,是进行代码恢复、调试与分析的重要参考。

uber9的博客 534

分类模型AUC低于0.5?5个常见坑点排查指南(附代码示例)

本文针对分类模型AUC低于0.5的常见问题,提供了5个关键排查点及代码示例。从样本分布失衡、特征与标签脱节到量纲差异、模型初始化和数据泄露,详细解析了可能导致AUC异常的原因,并给出实用的诊断方法和解决方案,帮助开发者快速提升模型性能。

weixin_29190169的博客 239

开源 ETL 工具 -----kettle 使用

一.介绍: 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中运行。有图形界面,也有命令脚本还可以二次开发。http://www.kettle.net.cn/中文:http://www.kettle.net.cn/国外下载较慢,可使用国内镜像或者百度网盘地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1F0vMey8Kr1Qod4II_omMWg 提取码:bb3g 二.使用: win10为例:下载后解压,如图:...

西洋薇 1026

PLC编程标准之争:IEC61131与IEC61499核心区别与选型指南

在工业自动化领域,PLC编程长期依赖IEC61131标准,它定义了梯形图、结构化文本等语言,通过周期扫描机制保证确定性执行。然而,随着工业4.0和分布式控制场景的兴起,IEC61499以事件驱动模型打破传统范式,让功能块能跨设备协同,实现更灵活的柔性产线和模块化系统。理解两者在程序结构、数据交互、部署方式和实时性上的差异,是选型与工程落地的关键。本文从基础概念出发,剖析执行模型与架构演进,结合一线调试经验,帮助工程师在传统PLC与下一代标准之间做出理性决策。

weixin_27014595的博客 267

Kettle在Linux的安装使用教程:强大的ETL工具,助力数据处理

Kettle在Linux的安装使用教程:强大的ETL工具,助力数据处理 【下载地址】Kettle在Linux的安装使用教程 Kettle是一款功能强大的ETL工具,专为数据抽取、转换和加载设计。本教程详细指导如何在Linux环境下安装和使用Kettle,帮助用户轻松部署并充分发挥其数据处理能力。通过本教程,您将掌握Ket...

gitblog_06774的博客 426

雷达信号处理DDC数字下变频

由于接收到的雷达信号频率较高,不能对其进行直接采样并数据处理,所以需要对雷达信号进行预处理,在降低其采样率的同时,将其由中频降低到低频,然后对输出的基带信号进行后续的解析,以便于获取雷达信号的特征参数。 本文采用数字正交下变频,将单通道信号转化为正交双通道信号,数字下变频(DDC)的原型为模拟下变频,通过对窄带雷达信号或单频信号进行数字混频,然后对信号进行正交采样,提取 I、Q 两路正交分量,最后通过滤波去除信号中的高频分量,将信号由中高频搬移至低频。 模拟下变频的系统框图如下: 其数学推导.

qq_44033461的博客 5227

YOLO车辆测距、车辆识别与单目测距

YOLO(You Only Look Once)是一种实时物体检测系统,能够识别视频或图像中的多个对象,并确定其位置。结合车辆识别与单目测距技术,YOLO可以用于交通监控、自动驾驶等应用场景,通过单个摄像头实现车辆的识别与距离测量。YOLO结合单目测距技术,在多个应用领域展现出巨大的潜力与灵活性。其实时性和准确性为智能交通、自动驾驶等领域提供了强有力的技术支持。

走向CTO的路上... 1671

数据迁移工具--“水壶”(一)

也许这个名称听起来很陌生,但是数据迁移和数据转换都是大家耳闻能详的术语,而这个kettle就是为了更好的帮我们实现这些术语的工具;                kettle是“kettle    E.T.L  Envirnonment”首字母缩写;这也就意味着设计实现ETL需要抽取,转换,装入和加载数据(也叫装载数据);翻译成中文也就是水壶,这也正好影射出这个工具它的本意:希望把各种数据放在一

GO BEYOND YOURSELF 4357

Android SELinux——neverallow问题处理(十六)

遇到 neverallow 规则问题,千万别急着去注释/剔除里面原有的规则(原生的尽量别动)。增加 allow 规则是常见的解决办法,但是随着 android 版本的升级,系统对 SELinux 的管控越来越严,增加了大量的 neverallow。一般情况下,向默认标签授予权限的做法是错误的,其中许多权限都是 neverallow 规则所不允许的。按照上面方法去添加 SELinux 可能会违反了 neverallow 规则,编译时候会报 neverallow 相关的错误。

小旭的专栏 2662

kettle 从数据库表将数据写入 hadoop hdfs

kettle 作为一个 java 的开源 ETL 工具,支持的接入源与输出源很丰富,下面测试简单的 数据库 table -> table -> hdfs 文件的写入。简介:kettle 主目录分为作业和转换    转换: 用来配置ETL 链路信息,及工作方式。    作业: 用来启动和控制转换工作。1. 安装环境    kettle 依赖于 java 环境,请安装好 Java ,并设置...

maenlai0086的博客 2813

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

LinuxCentOS环境Kettle部署与定时作业执行指南:一键自动化数据处理

LinuxCentOS环境Kettle部署与定时作业执行指南:一键自动化数据处理 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在当今数据驱动的业务场景下,数据的处理与转换变得尤为重要。Kettle作为一款强大的开源ETL工具,以其灵活性和高效性受到众多开发者的青睐。本文将为您详细介绍如何在Linux CentOS环境下部署Kettle,并实现定时作业的自动化执行。 项目介绍 ...

gitblog_06795的博客 1128

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

kettle

kettle作为一个开源工具,肯定有自身的不足。首先介绍一下kettle,是一个ETL工具,提取数据的一个工具。现在一些小的分析系统可以拿这个工具来实现,因为这个工具具备了基本ETL工具的功能,又是免费的,所以受到小企业的青睐。第一次使用发现了一个BUGtest表 a字段  2条数据,把数据抽到test1表b字段中。尝试了半天发现了,因为字段名称不一样,报错的,后来把a字段取别名b

zhangyaoliang的专栏 288

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

ETL工具(kettl)使用系列(一)

项目开发中会遇到这样的需求: 需要把不同数据库(oracle,mysql,sqlserver,db2,sybase,cache…)的中数据转换到我们系统数据库的数据,怎么做??? 经过研究我们选择使用ETL工具kettle kettle:开源的Java编写的ETL工具,可以在Window、Linux、Unix上运行.更多详细介绍可进入官网 http://www.kettle.net.cn/ ...

GeekPlusA的博客 1182

Pentaho Kettle实战指南:从数据集成新手到专家

想要掌握企业级数据集成工具,却不知从何入手?Pentaho Kettle作为业界领先的开源ETL解决方案,能够帮助您构建高效的数据处理流程。本文将带您从零开始,深入探索这款强大工具的核心应用场景和进阶技巧。 ## 为什么选择Pentaho Kettle? 在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着数据来源多样化、格式复杂化、处理实时化的挑战。Pentaho Kettle提供了完整的解决方案,让您能

gitblog_00005的博客 815

【亲测免费】 Pentaho Data Integration (Kettle) 使用教程

Pentaho Data Integration(简称Kettle)是一个强大的开源ETL(Extract, Transform, Load)工具,广泛用于数据集成、数据仓库和数据分析。它提供了图形化的界面和丰富的组件,使得用户可以轻松地设计和管理复杂的数据处理流程。 ## 项目快速启动 ### 安装Pentaho Data Integration 1. **下载Pentaho Data I

gitblog_01032的博客 2007

记一次Oracle数据迁移至Vertica

Oracle数据迁移至vertica 第一次做数据迁移遇到了一些问题,分享一下,请大家指教。 做法一:Vertica 自带 copy指令从本地csv文件导入 用plsqldeveloper导出数据到本地从csv文件; 用excel软件打开并保存(去掉封闭符); 分隔符更改为罕见字符; 用notepad++转字符集编码为utf-8; 使用vertica的copy命令直接从本地csv导入数据; 在此过程中发现: 步骤繁多 大文件excel、notepad++打不开 罕见字符有时需要更改 文件中有特殊字符"

wanganan1984的博客 789

Kettle数据集成工具详解

Kettle: 这是它最初的名字,也是至今在开发者社区中最广为人知的名字。Kettle 的全称是,这里的 E.T.T.L. 代表了 Extract(抽取)、Transform(转换)、Transform(再次转换)、Load(加载),强调了其核心转换能力。PDI: 2006年,Kettle 的主创人员 Matt Casters 加入了 Pentaho 公司,Kettle 也因此成为 Pentaho 商务智能套件的一部分。从此,它的正式名称变成了,简称PDI。现状。

ITHomeZSL的博客 828
上一篇: mybatis 参考文档
下一篇: 什么是幂等性
VirusFu
博客等级 码龄21年 51粉丝 79原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值