开源ETL工具kettle系列之常见问题

最新推荐文章于 2025-08-09 10:17:13 发布
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文章标签： python
原文链接：https://my.oschina.net/aiguozhe/blog/86047
本文介绍了2019年独角兽企业在招聘Python工程师时提出的标准和要求，为开发者提供了一份宝贵的参考指南。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

etl 不能转换成date_开源ETL工具kettle系列之常见问题
weixin_40002611的博客
12-21 331
摘要：本文主要讨论如何在你自己的Java应用程序中集成Kettle如果你需要在自己的Java应用程序中集成Kettle , 一般来说有两种应用需求，一种是通过纯设计器来设计ETL转换任务，然后保存成某种格式，比如xml或者在数据库中都可以，然后自己调用程序解析这个格式，执行这种转换，是比较抽象的一种执行方式，ETL里面转换了什么东西我们并不关心，只关心它有没有正常执行。另一种是通过完全编程的方式来...
免费开源ETL工具KETTLE
借你一秒
04-25 7832
1.ETL概念 ETL：Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。 Kettle (正式名：Pentaho Data Integration)是一款基于JAVA开发的开...
一文详解开源ETL工具Kettle!
oOBubbleX的博客
11-01 4595
一、Kettle 是什么一、Kettle 是什么Kettle 是一款开源的 ETL（Extract - Transform - Load）工具，用于数据抽取、转换和加载。它提供了一个可视化的设计环境，允许用户通过简单的拖拽和配置操作来构建复杂的数据处理工作流，能够处理各种数据源和目标之间的数据集成任务，帮助企业将来自不同数据源的数据进行整合，然后加载到数据仓库或其他目标系统中。1）技术相关基于 Java 技术。
大数据ETL开发之图解Kettle工具入门到精通（附上kettle安装包）
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努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
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一文解析Kettle开源ETL工具！
oOBubbleX的博客
11-28 3340
插件来扩展Kettle的功能。对于一些特殊的业务需求或者特定的数据处理操作，如果现有的步骤和组件无法满足，可以开发自定义的插件并集成到 Kettle 中。同时，它可以灵活地处理不同规模的数据集成任务，从小型的部门级数据整合到大型企业级的数据仓库加载都能胜任。
开源ETL工具kettle系列之常见问题(转载)(
zftang的专栏
02-18 3793
<br />感谢作者贡献<br />摘要：本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题，这些问题大部分都不在官方FAQ上，你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案<br />1. Join<br />我得到A 数据流（不管是基于文件或数据库），A包含field1 , field2 , field3 字段，然后我还有一个B数据流，B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.<br />这是新手最容易犯错的一个地方，A数据流跟B
开源ETL工具kettle系列之增量更新设计技巧参照.pdf
11-18
【开源ETL工具kettle增量更新设计技巧】 ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库建设中的关键环节，用于从源头系统抽取数据、转换处理并加载到目标系统。Kettle是一款强大的开源ETL工具，提供了多种步骤来支持...
开源的ETL工具-kettle7.1
09-10
Kettle最早是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load的缩写）工具，全称为KDE Extraction, Transportation, Transformation and Loading Environment。后来Kettle重命名为Pentaho Data Integration 。 它由Java开发...
ETL工具Kettle用户手册5.0,开源etl工具kettle,Java
09-10
Kettle是一款强大的开源ETL（Extract, Transform, Load）工具，由Pentaho公司开发并维护。它以其直观的图形化界面、灵活的数据处理能力和高性能而受到业界广泛欢迎。Kettle是用Java编写的，这使得它具有跨平台性，...
anaconda 镜像源清华源问题解决
qq_19716091的博客
08-08 487
文件位置‪ C:\Users\用户\.condarc。用清华源时出现的如下图的问题。可以更换为中科大的镜像源。.condarc内容。
WebSocket 在多线程环境下处理 Session并发
TOOZOOY的博客
08-07 1265
WebSocket 在多线程环境下处理 Session并发时，常见问题包括状态冲突（如 IllegalStateException）、消息乱序、连接超时等。以下是综合各技术方案的解决方案，分为单机多线程和分布式集群两类场景：
Python 属性描述符(方法是描述符)
钢铁男儿
08-08 591
❶ Text 实例的 repr 方法返回一个类似 Text 构造方法调用的字符串，❸ 如果为 obj.spam 赋值，会遮盖类属性，导致无法通过 obj 实例访。在类中定义的函数属于绑定方法（bound method），因为用户定义的函。下面来分析 Text.reverse 方法，如示例 20-15 所示。❹ 注意类型是不同的，一个是 function，一个是 method。象，里面包装着函数，并把托管实例（例如 obj）绑定给函数的第一个。方法，因此是非覆盖型描述符，如示例 20-13 中。
tkwebview-tkinter的web视图
tinga_kilin的博客
08-06 1114
tkinter的web视图
计算机视觉第一课opencv（一）保姆级教学
m0_74977182的博客
08-07 1528
从 OpenCV 的安装（Windows/Linux/Mac 全平台覆盖），到第一个程序的编写与运行；从如何读取、显示、保存图片，到像素的基本操作（如修改颜色、裁剪图像），每一步都附带完整代码和清晰注释。无需高深的数学知识，也不用提前了解图像处理原理，跟着教程敲代码，你会发现：原来用几行代码就能让计算机 “看见” 并处理图像！我们还会用实例拆解常见报错的解决办法，帮你避开入门时的各种 “坑”。读完这个系列，你将掌握 OpenCV 的基础操作，为后续学习图像滤波、边缘检测、目标识别等进阶内容打下扎实基础，轻松
深入 FastMCP 源码：认识 tool()、resource() 和 prompt() 装饰器
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08-09 845
在使用 FastMCP 开发 MCP 服务器时经常会用到 `@mcp.tool()` 等装饰器。虽然它们用起来很简单，但当作黑匣子总让人感觉"不得劲"。接下来我们将深入相关的源码实现，别担心，不会钻没有意义的“[兔子洞](https://en.wikipedia.org/wiki/Wiki_rabbit_hole)”，你可以通过这篇文章了解到： - 如何简单启动本地的 MCP Server 和 MCP Inspector - 这些装饰器具体做了什么 - @mcp.tool() - @mcp.res
Numpy科学计算与数据分析：Numpy布尔索引与花式索引实战
WSSWWWSSW的博客
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本课程介绍Numpy中的两种高级索引技术：布尔索引和花式索引。布尔索引通过条件表达式筛选数组元素，支持多条件组合，适用于数据清洗和筛选场景。花式索引使用整数数组选择特定元素，可应用于多维数组，灵活选择不连续的数据点。这两种索引技术在数据科学中应用广泛，包括数据清洗、分析和机器学习等领域，能有效提高数据处理效率和代码可读性。课程通过具体示例演示了如何在实际项目中应用这些高级索引方法。
Python打卡Day35 模型可视化与推理
2501_91037531的博客
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nn.Linear(4, 10) 只定义了 “输入维度是 4，输出维度是 10”，但不知道输入的批量大小和其他维度，比如卷积层需要知道输入的通道数、高度、宽度等信息。因此，要生成模型摘要（如每层的输出形状、参数数量），必须提供一个示例输入形状，让 PyTorch “运行” 一次模型，从而推断出各层的信息。这是最基础、最简单的方法，直接打印模型对象，它会输出模型的结构，显示模型中各个层的名称和参数信息。该方法不显示输入层的尺寸，因为输入的神经网是自己设置的，所以不需要显示输入层的尺寸。
掌握开源ETL工具kettle API使用手册的下载指南
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