kettle使用文件导入到Postgresql出现如下几种问题的总结

本文总结了使用Kettle将文件导入PostgreSQL时遇到的三种常见错误:包含额外数据、缺少列数据以及0x00字符问题,并提供了详细的SQL查询定位及解决方法。

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1、kettle使用文件导入到Postgresql出现如下几种问题的总结:

 1 kettle使用文件导入到Postgresql出现如下几种问题的总结:
 2 1、第一种错误,报错如ERROR:  extra data after last expected column所示。或者报错为报错为0x05,多一列,extra data after last expected column。
 3 1)、sql查询语句定位到某个字段:
 4     SELECT * from 数据表名称 where 字段名称 like CONCAT('%',char(5),'%')
 5 2)、解决方法,使用空替代,原因是出现特殊字符,char(5),这种字符,导致的错误。
 6 解决方法如下所示:
 7 public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException { 
 8     Object[] r = getRow();
 9 
10     if (r == null) { 
11     setOutputDone(); 
12     return false; 
13     }
14 
15     // It is always safest to call createOutputRow() to ensure that your output row’s Object[] is large 
16     // enough to handle any new fields you are creating in this step. 
17     r = createOutputRow(r, data.outputRowMeta.size());
18 
19     String 字段名称 = get(Fields.In, "字段名称").getString(r);
20     if(字段名称 != null) {
21         字段名称 = 字段名称.replaceAll((char)5 + "", "");
22     }
23     get(Fields.Out, "字段名称").setValue(r, 字段名称);
24 
25     // Send the row on to the next step. 
26     putRow(data.outputRowMeta, r);
27 
28     return true; 
29 } 
30 
31 2、第二种错误,报错如missing data for column "datastamp"32 1)、sql查询语句定位到某个字段:
33     SELECT * from 数据表名称 where 字段名称 like CONCAT('%',char(10),'%')
34     或者
35     SELECT * from 数据表名称 where 字段名称 like CONCAT('%',char(13),'%')
36 2)、解决方法:是字段的值出现了,换行回车,char(10),char(13)。char(10)多一行,少n列,missing data column xxx。解决方法,使用字符替代,然后再替换回来。
37 解决方法如下所示:
38 public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException { 
39     Object[] r = getRow();
40 
41     if (r == null) { 
42     setOutputDone(); 
43     return false; 
44     }
45 
46     // It is always safest to call createOutputRow() to ensure that your output row’s Object[] is large 
47     // enough to handle any new fields you are creating in this step. 
48     r = createOutputRow(r, data.outputRowMeta.size());
49 
50     String 字段名称 = get(Fields.In, "字段名称").getString(r);
51     if(字段名称 != null) {
52         字段名称 = 字段名称.replaceAll("\\r", "@#r;");
53         字段名称 = 字段名称.replaceAll("\\n", "@#n;");
54     }
55     get(Fields.Out, "字段名称").setValue(r, 字段名称);    
56     
57     // Send the row on to the next step. 
58     putRow(data.outputRowMeta, r);
59 
60     return true; 
61 } 
62 
63 3、第三种错误,报错如,0x00的解决方法:
64 1)、sql查询语句定位到某个字段:
65     SELECT * from 数据表名称 where 字段名称 like CONCAT('%',char(0),'%')
66 2)、解决方法1
67 public boolean processRow(StepMetaInterface smi, StepDataInterface sdi) throws KettleException { 
68     Object[] r = getRow();
69 
70     if (r == null) { 
71     setOutputDone(); 
72     return false; 
73     }
74 
75     // It is always safest to call createOutputRow() to ensure that your output row’s Object[] is large 
76     // enough to handle any new fields you are creating in this step. 
77     r = createOutputRow(r, data.outputRowMeta.size());
78 
79     // Get the value from an input field 
80     String 字段名称 = get(Fields.In, "字段名称").getString(r);
81 
82     if(字段名称 != null) {
83         字段名称= 字段名称.replaceAll("\\u0000", "");
84     }
85 
86     get(Fields.Out, "字段名称").setValue(r, 字段名称);
87 
88     // Send the row on to the next step. 
89     putRow(data.outputRowMeta, r);
90 
91     return true; 
92 } 
93         

 

待续......

转载于:https://www.cnblogs.com/biehongli/p/10186048.html

### 数据迁移概述 数据迁移是从一种数据库管理系统(DBMS)迁移到另一种 DBMS 的过程。在此场景中,目标是从 GaussDB 迁移至 MySQL。由于两种数据库系统的差异,此操作通常涉及以下几个方面:表结构转换、数据导出与导入以及索引和约束的重建。 GaussDB 是基于 PostgreSQL 架构开发的关系型数据库,而 MySQL 则是一种独立设计的开源关系型数据库系统。因此,在执行迁移之前,需了解两者之间的语法兼容性和功能差异[^2]。 --- ### 使用 Kettle 实现 GaussDB 至 MySQL 整库迁移的配置指南 #### 1. 准备工作 在正式迁移前,需要完成以下准备工作: - **安装并验证 Kettle 工具** 下载并解压 Pentaho Data Integration (PDI) 社区版工具,并确保其能够正常运行。 - **确认 GaussDB 和 MySQL 版本** 使用 `SELECT VERSION();` 查询 GaussDB 的具体版本号,以便调整 SQL 语句中的不兼容部分[^2]。 - **创建目标 MySQL 数据库实例** 在 MySQL 中预先建立好用于接收数据的目标数据库实例,并将其连接地址加入到环境变量或 JDBC 配置文件中[^3]。 #### 2. 创建 GaussDB 数据源 打开 Kettle 工具后,按照如下步骤定义 GaussDB 数据源: ```plaintext 输入名称 -> GaussDB_Source 选择数据库类型 -> Postgresql (因为 GaussDB 基于 Postgres 开发) 填写主机名/IP 地址、端口号(默认为5432)、用户名密码等必要参数 测试连接以确保无误 ``` #### 3. 定义 MySQL 目标数据源 同样地,新增另一个名为 “MySQL_Target” 的数据源对象,指定对应的 MySQL 参数详情: ```plaintext 输入名称 -> MySQL_Target 选择数据库类型 -> Mysql 提供服务器地址、监听端口(通常是3306),以及认证凭证 记得附加 timezone 设置来规避潜在的时间戳解析错误[^3] 例如 jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?serverTimezone=UTC&useSSL=false 再次校验链接状态是否稳定可靠 ``` #### 4. 设计 ETL 流程 利用 Spoon 图形界面构建完整的 Extract, Transform and Load (ETL) 处理链路: ##### a. 表元数据提取阶段 采用 Table Input 步骤读取 GaussDB 内部所有待转移表格的信息列表;随后运用 Metadata Injection 或者 Schema Copy 功能复制这些模式定义给下游组件处理。 ##### b. 字段映射适配环节 鉴于不同 RDBMS 对某些内置函数或者关键字可能存在冲突情况,所以要特别注意字段类型的匹配问题。比如将 BIGSERIAL 替换成为 AUTO_INCREMENT INTEGER 类型等等[^2]。 ##### c. 执行实际的数据搬运动作 最后一步就是启动 Transformation Job 来真正实施跨平台间的大规模记录传输作业了。期间可以监控进度条变化趋势图观察整体效率表现如何。 --- ### 注意事项 - 如果遇到存储过程中调用了特定厂商扩展API的情况,则很可能无法直接平滑过渡过去,此时就需要手动重写这部分逻辑代码片段。 - 关联视图(Views),触发器(Triggers)之类的复杂对象也需要单独考虑解决方案。 - 性能优化建议开启批量提交机制(batch mode enabled flag set to true). ---
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