pentaho 在对中文query过滤时候报500错误,如何解决?

在使用Pentaho时遇到一个500错误,问题出现在对包含中文的SQL查询上。尽管SQL在客户端能够正确查询,但在控制台和日志中显示结果为0,并报错。分析认为是字符集编码导致的问题,尽管数据库、表和行编码都设置为utf8,但在Pentaho数据源配置中设置characterEncoding无效。替换中文为英文后,查询恢复正常。通过开启mondrian.log和mondrian_mdx.log日志,以及启动Pentaho的debug模式,发现查询可以正常运行,但尚未找到问题的根本原因。

SQL语句通过日志拿到,在客户端可以查询到结果。


但是在控制台打印日志发现返回结果为0

pentaho.log也进行了报错。

页面报500错误,


这样看应该是字符集编码的问题,数据库和表以及行俺都是utf8,在pentaho配置数据源option没有配置characterEncoding, 如果进行了设置还是报参数无效。


如果把云南省替换成 英文就没有问题可以进行过滤查询。


通过log4j.xml带开了mondrian.log和mondrian_mdx.log,另外启动pentaho采用了debug方式 ./start-pentaho-debug.sh ,查询竟然正常了。目前没有发现什么规律。

2014-03-25 10:06:51,504 DEBUG [mondrian.sql] 15: SqlTupleReader.readTuples [[Agent.Default].[Agent Code]]: executing sql [select `t_data_place_cater_order`.`agent_code` as `c0` from `t_data_place_cater_order` as `t_data_place_cater_order`, `t_dim_business` as `t_dim_business` where `t_data_place_cater_order`.`shop_id` = `t_dim_business`.`shop_id` and `t_dim_business`.`province` = '上海市' group by `t_data_place_cater_order`.`agent_code` order by ISNULL(`t_data_place_cater_order`.`agent_code`) ASC, `t_data_place_cater_order`.`agent_code` ASC]
2014-03-25 10:06:51,683 DEBUG [mondrian.sql] 15: , exec 178 ms
2014-03-25 10:06:51,683 DEBUG [mondrian.sql] 15: , exec+fetch 179 ms, 3 rows


2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - ERROR (version 7.1.0.0-12, build 1 from 2017-05-16 17.18.02 by buildguy) : Unexpected error 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - ERROR (version 7.1.0.0-12, build 1 from 2017-05-16 17.18.02 by buildguy) : org.pentaho.di.core.exception.KettleDatabaseException: 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - Couldn't get row from result set 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - 当前命令期间出错(完成状态 0)。从数据类型 varchar 转换为 bigint 时出错。 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at org.pentaho.di.core.database.Database.getRow(Database.java:2546) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at org.pentaho.di.core.database.Database.getRow(Database.java:2516) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at org.pentaho.di.core.database.Database.getRow(Database.java:2494) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at org.pentaho.di.trans.steps.tableinput.TableInput.doQuery(TableInput.java:259) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at org.pentaho.di.trans.steps.tableinput.TableInput.processRow(TableInput.java:140) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at org.pentaho.di.trans.step.RunThread.run(RunThread.java:62) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - Caused by: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 当前命令期间出错(完成状态 0)。从数据类型 varchar 转换为 bigint 时出错。 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException.makeFromDatabaseError(SQLServerException.java:278) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerResultSet$FetchBuffer$FetchBufferTokenHandler.onDone(SQLServerResultSet.java:5470) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at com.microsoft.sqlserver.jdbc.TDSParser.parse(tdsparser.java:103) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at com.microsoft.sqlserver.jdbc.TDSParser.parse(tdsparser.java:42) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerResultSet$FetchBuffer.nextRow(SQLServerResultSet.java:5573) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerResultSet.fetchBufferNext(SQLServerResultSet.java:1824) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerResultSet.next(SQLServerResultSet.java:1082) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - at org.pentaho.di.core.database.Database.getRow(Database.java:2534) 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - ... 6 more 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - Finished reading query, closing connection. 2025/08/29 16:28:53 - 首次全量插入.0 - 完成处理 (I=0, O=0, R=0, W=0, U=0, E=1) 2025/08/29 16:28:53 - 测试1 - 转换被检测 2025/08/29 16:28:53 - 测试1 - 转换正在杀死其他步骤! 2025/08/29 16:28:53 - 测试1 - ERROR (version 7.1.0.0-12, build 1 from 2017-05-16 17.18.02 by buildguy) : 错误被检测到! 2025/08/29 16:28:53 - Spoon - 转换完成!! 2025/08/29 16:28:53 - 测试1 - ERROR (version 7.1.0.0-12, build 1 from 2017-05-16 17.18.02 by buildguy) : 错误被检测到! 2025/08/29 16:28:53 - 测试1 - ERROR (version 7.1.0.0-12, build 1 from 2017-05-16 17.18.02 by buildguy) : 错误被检测到!、
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08-30
<think>好的,用户之前问了关于Apache NiFi的架构设计,现在想知道有没有按照传统ETL思想实现的开源框架。我需要先理解传统ETL和NiFi的区别。用户提到的传统ETL可能指的是分层的、阶段分明的提取、转换、加载过程,而NiFi是流式的,更灵活。 首先,我得回忆一下常见的开源ETL工具。传统ETL框架可能更倾向于批处理,阶段明确,比如Talend、Pentaho这些。然后要确认这些是否符合用户说的“传统思想”,也就是三个明确的接口或层次。 接下来,用户可能需要具体的例子,每个框架的核心架构是怎样的,是否符合Extract、Transform、Load三个阶段的严格分离。比如Apache Camel可能更多是集成框架,但也可以用于ETL,但可能是传统意义上的。而像Kettle(Pentaho)这样的工具,确实有明确的步骤划分,可能更符合用户的问题。 然后,我需要组织这些信息,分点介绍每个框架,说明它们如何体现传统ETL的三个阶段。同时要比较它们与NiFi的同,比如批处理vs流式处理,代码配置vs可视化等。 还要注意用户可能的需求,比如是否希望了解这些框架的优缺点,或者适用场景。所以每个框架的介绍里需要包括架构特点、使用方式和适用场景。 最后,总结一下传统ETL框架的共同点和适用情况,帮助用户理解何时选择传统框架而是NiFi这样的流式处理工具。</think>以下是几个符合传统 ETL 分层理念的开源框架及其实现解析: --- ### 一、**Pentaho Data Integration (Kettle)** **核心设计**:严格区分 E-T-L 阶段 - **Extract 层** 通过`输入步骤`实现,如: - `表输入`(数据库查询) - `CSV文件输入` - `HTTP客户端`获取API数据 ```java // 伪代码示例:表输入配置 DatabaseMeta dbMeta = new DatabaseMeta("mysql", "MySQL", "Native", "localhost", "mydb", "3306", "user", "pass"); TransMeta transMeta = new TransMeta(); TableInputMeta tableInput = new TableInputMeta("SELECT * FROM orders"); transMeta.addStep(tableInput); ``` - **Transform 层** 使用`转换步骤`实现数据处理: - `字段选择`(映射/重命名) - `计算器`(派生新字段) - `过滤记录`(条件分流) - **Load 层** `输出步骤`完成数据落地: - `表输出`(数据库写入) - `文本文件输出` - `Hadoop文件输出` **架构特性**: - 基于**批处理模型**,每个步骤需显式配置上下游 - 通过`跳`(Hop)连接各阶段形成有向无环图(DAG) - 典型执行流程: ```mermaid graph LR A[输入步骤] --> B[过滤记录] B --> C{条件判断} C -->|符合| D[字段计算] C -->|符合| E[错误处理] D --> F[表输出] ``` --- ### 二、**Apache Camel** **核心设计**:通过路由定义实现 ETL - **Extract** 使用`from()`端点定义数据源: ```java from("file:/data/input?noop=true") // 从文件系统读取 from("jms:queue:orders") // 从消息队列消费 ``` - **Transform** 通过处理器链处理消息: ```java .process(exchange -> { String body = exchange.getIn().getBody(String.class); exchange.getIn().setBody(body.toUpperCase()); }) .filter().xpath("/order/amount > 100") // 数据过滤 ``` - **Load** 用`to()`端点指定目标: ```java .to("jdbc:dataSource") // 写入数据库 .to("ftp:192.168.1.100/output") // 传输到FTP ``` **架构特性**: - 采用**企业集成模式**(EIP)实现数据流转 - 支持 100+ 组件连接同系统 - 强调**消息通道**与**端点隔离** --- ### 三、**Scriptella** **核心设计**:XML驱动三阶段分离 典型配置文件结构: ```xml <!DOCTYPE etl SYSTEM "http://scriptella.javaforge.com/dtd/etl.dtd"> <etl> <connection id="src" driver="csv" url="data.csv"/> <connection id="dest" driver="mysql" url="jdbc:mysql://localhost/db"/> <!-- Extract & Transform --> <query connection-id="src"> <script connection-id="dest"> INSERT INTO Users VALUES (?id, ?name.toUpperCase()) </script> </query> </etl> ``` - **阶段划分**: 1. `<query>`定义数据抽取和转换逻辑 2. `<script>`实现加载操作 --- ### 四、**传统与现代框架对比** | 特性 | 传统框架 (如Kettle) | 流式框架 (如NiFi) | |--------------------|----------------------------|--------------------------| | **数据处理模式** | 微批处理 (Mini-batch) | 持续流式处理 | | **延迟** | 分钟级 | 亚秒级 | | **开发范式** | 阶段显式分离 | 处理器自由组合 | | **适用场景** | 数据仓库定期导入 | IoT实时数据处理 | | **典型吞吐量** | 1k-10k records/sec | 100k+ records/sec | --- ### 五、选择建议 - **传统ETL框架适用场景**: - 需要严格的阶段审计(如金融数据归档) - 已有大量 SQL 转换逻辑复用 - 定时批量同步数据仓库 - **推荐组合方案**: ```python if 需要实时流处理: 选择 NiFi + Kafka elif 需要复杂SQL转换: 使用 Kettle + Spark SQL else: 采用 Camel 实现轻量级集成 ``` 这些传统框架通过清晰的阶段划分,降低了数据管道的调试难度,但在处理实时流数据时会面临窗口切割等挑战。开发者应根据业务特点选择架构范式。
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