大数据技术之kettle(2)——练习三个基本操作
一、同一数据库两表数据关联更新
实现效果:把stu1的数据按id同步到stu2,stu2有相同id则更新数据
步骤:
1.在mysql中创建两张表:
mysql>create database kettle;
mysql>use kettle;
mysql>create table stu1 (id int ,name varchar(20),age int);
mysql>create table stu2 (id int ,name varchar(20));
2.往两张表中插入一些数据:
mysql>insert into stu1 values(1001,’zhangsan’,20),(1002,’lisi’,18),(1003,’wangwu’,23);
mysql>insert into stu2 values(1001,’wukong’);
3.在kettle中新建转换,点击左上角文件—新建—转换到核心对象界面,点击输入,找到表输入拖拽到中间
4.双击表输入,在数据库连接中配置mysql数据库连接(注意jar包mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar要放在kettle的lib文件夹中)
输入完信息后点击测试,显示正确连接。
5.sql语句中输入select * from stu1;
点击预览可以看到数据
6.在输出中找到插入/更新组件拖拽到中间,点住表输入shift+鼠标左键连接到插入/更新组件上
双击插入/更新,点击目标表浏览,选择stu2
点击获取字段获取到3个字段
由于stu1与stu2通过id关联,故删除name和age字段,然后点击编辑映射,编辑2个表之间的映射
确定后如图:
更新处,修改id的属性为n,确定。然后保存运行,到数据库中查看结果。
最后生成了一个文件,如下:
二、使用作业执行生成的转换文件
实现效果:使用作业执行“一”中的转换,并且额外在表stu2中添加一条数据
步骤:
新建一个作业
点击通用将start拖拽到作业中
将转换拖拽过来,将start与转换相连接
双击转换,选择之前做好的job
左侧脚本中选择sql组件拖拽过来并连接
新建连接配置mysql数据库,并写插入sql语句
确定,保存job并执行
三、将A数据库中的a表经过ETL过程导入B数据库中
sql语句地址:https://pan.baidu.com/s/1Eba9TEO3UO9Fjaz522VONw
实现效果:将hr数据库中的employees表,经过ETL过程,导入到scott数据库中;将列FIRST_NAME和LAST_NAME相连,中间用空格隔开,取名为“NAME”;将列PHONE_NUMBER中的区号加上括号(例如515.123.4567改为(515)123.4567),列名不变;在scott数据库中,该表的列名不变,表名改为dw_dim_employees。
实现步骤:
1.双击桌面的 图标进入到kettle的Transformation界面,双击转换切换到操作界面
在核心对象目录树下找到输入,点击前面的展开三角,找到表输入组件拖入到右侧工作区
同样的在输出中,找到表输出拖入到右侧工作区;在转换中找到字段选择拖入到右侧工作区。
2.将这3个组件连接起来,先选中表输入,Shift+鼠标左键拖拽到字段选择上,再选中字段选择同样的Shift+鼠标左键拖拽到表输出上并选定为主输出步骤。
3.双击表输入,数据库连接处点击新建,连接名称填写hr,连接类型选择mysql。。。与“上边一中的操作一致”
4.点击下面测试,弹出正确连接数据库hr,点击确定保存设置
在表输入的SQL框中输入如下SQL语句
SELECT EMPLOYEE_ID, CONCAT(FIRST_NAME, ' ', LAST_NAME) AS NAME
, CONCAT('(', SUBSTR(PHONE_NUMBER, 1, 3), ')', SUBSTR(PHONE_NUMBER, 5)) AS PHONE_NUMBER
, HIRE_DATE, JOB_ID, SALARY, COMMISSION_PCT, NAGER_ID
, DEPARTMENT_ID
FROM employees
点击预览数据,确认无误后点击确定关闭
5.双击字段选择,点击获取选择的字段,得到10个字段后点击确定关闭
双击表输出,依然在数据库连接处点击新建
在数据库连接界面填入如下信息:回到表输出界面,在目标表中填写表名:dw_dim_employees,勾选指定数据库字段,点击下面数据库字段点击获取字段。
点击右下角SQL按钮,点击启动
弹出保存提示,选择是,找到一个文件路径(如桌面/项目脚本),为job起个名字
运行成功
大数据技术之kettle(2)——练习三个基本操作的更多相关文章
- 大数据技术之kettle
大数据技术之kettle 第1章 kettle概述 1.1 什么是kettle kettle是一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Uni ...
- 大数据技术之kettle(1)——安装
一. kettle概述 1.kettle是一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定. 2.kettle的两种设计 简述: ...
- 大数据技术之kettle安装使用
kettle是一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定. kettle的两种设计 简述: Transformation(转 ...
- 参加2013中国大数据技术大会(BDTC2013)
2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”.大 ...
- 大数据技术人年度盛事! BDTC 2016将于12月8-10日在京举行
2016年12月8日-10日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所和CSDN共同协办的2016中国大数据技术大会(Big Data Technology ...
- 2016中国大数据技术大会( BDTC ) 共商大数据时代发展之计
中国大数据技术大会(BDTC)的前身是Hadoop中国云计算大会(HadoopinChina,HiC).从2008年仅60余人参加的技术沙龙发展到当下数千人的技术盛宴,目前已成为国内最具影响力.规模最 ...
- 大数据技术生态圈形象比喻(Hadoop、Hive、Spark 关系)
[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [ ...
- 从大数据技术变迁猜一猜AI人工智能的发展
目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而A ...
- 大数据技术 - MapReduce的Combiner介绍
本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘I ...
随机推荐
- 【雅思】【绿宝书错词本】List25~36
List 25 ❤arable a.可耕作的 n.耕地 ❤congested a.拥挤不堪的:充塞的 ❤split v.(使)分裂,分离:(被)撕裂:裂开:劈开:分担,分享n.裂口:分化 ,分裂 ❤n ...
- [C#]DataTable转string[]
来源:https://zhidao.baidu.com/question/1754089856824824548.html string[] ary = Array.ConvertAll<Dat ...
- # python04---函数
python04---函数 一. 初识函数 """ def 函数名(参数): 函数体 返回值 """ # def: 定义函数关键字 # 函数 ...
- Python 依赖版本控制 (requirements.txt 文件生成和使用)
requirements.txt 最好配合虚拟空间使用, 虚拟空间的使用请参考 Python 虚拟空间的使用 - 难以想象的晴朗. requirements.txt 可以保证项目依赖包版本的确定性, ...
- requests-html模块(下)
render方法 我们先理一下关系requests和的作者是同一个人,pyppeteer是nodejs中puppeteer的非官方实现 requests-html调用的pyppeteer与浏览器进行交 ...
- Codeforces Round #588 (Div. 2)-E. Kamil and Making a Stream-求树上同一直径上两两节点之间gcd的和
Codeforces Round #588 (Div. 2)-E. Kamil and Making a Stream-求树上同一直径上两两节点之间gcd的和 [Problem Description ...
- Kotlin扩展深入解析及注意事项和可见性
可见性[Visibility]: 在Java中的可见性有public.protected.private.default四种,而在Kotlin中也有四种:public.protected.privat ...
- 神经网络(14)--具体实现:put it together
如何选择神经网络的architecture input units和output units都很好决定,关于hidden layer的层数,则一般来说是选择一个hidden layer, 或者> ...
- python - 栈与队列(只有代码)
1. 栈: - 后进先出 class Stack(object): def __init__(self): self.stack = [] def peek(self): return self.st ...
- Linux 命令 ipcs/ipcrm
ipcs 1. 命令格式 ipcs [resource-option] [output-format] ipcs [resource-option] -i id 2. 命令功能 提供IPC设备的信息 ...