思路1: 1.提前建好ts时间表,设置两个字段分别为current_t和load_t,current用于比较原表中日期的上限,load_t则为上次加载的日期,几位原表中日期的下限. create table ts( current_t datetime, load_t datetime ) select * from ts 2.1.新建转换1,获取当前系统日期,并赋值给变量${SYSDATA},然后更新到ts表中 在同一转换中通过表输入获取上次加载日期,并赋值给变量${CURRENT_T} 2.

场景:假设有一张表数据量很大,需要按一个时间来循环增量抽取 方法:主要是通过JOB自身调用,实现循环调用,类似于 函数自调用 的循环. 1.JOB全图: 2.获取增量时间,并设置增量时间环境变量 3.通过增量环境变更,获取本次 增量数据 4.判断增量时间是否大于当前时间,判断是否继续执行一次的增量 5.调用总JOB自身,实现循环调用

需求: 增量抽取MongoDB数据并加载到MSSQL 由于不能使用关系型数据库的自定义SQL, 所以主要遇到的问题有: 增量时间的查询和参数控制 ETL的批次信息和调用参数的写入 第一个问题的解决如下: 使用命名参数在Query页中进行过滤, 一开始会担心${}的引用方式会用Mongo的语法冲突, 测试后发现运行正常 第二个问题: 先为结果增加常量值, 如常量值固定则直接写死, 不固定的常量值先设置为空串, 在后面使用字符串替换组件传入命名参数, 最后用字段选择把空串的常量值移除

为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理,今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式.增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取(extraction).转换(transformation)和装载(loading))实施过程中需要重点考虑的问题.ETL抽取数据的过程中,增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求.今天我们只重点对各种方法进行对比分析,从而总结各种机

1.触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制.该方式是根据抽取要求,在要被抽取的源表上建立插入.修改.删除3个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表,ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据,同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除.为了简单起见,增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息,而只是存储源表名称.更新的关键字值和更新操作类型(KNSEN.UPDATE或DELETE),ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更

ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过程中,增量更新的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的 类型以及对增量更新性能的要求. 1 ETL概述 ETL包括数据的抽取.转换.加载.①数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据:②数据转换:将从源数据源获取的

使用数据库或者系统变量的当前时间 Informatica中的$$SYSDATE是表示当前系统时间的系统变量. 通过这个变量,我们对每天抽取的数据可以使用以下表达式来实现增量抽取: 时间戳字段>= TRUNC($$SYSDATE – 1) 这种方法的实现比较简单,但是缺乏灵活性.不但需要另外开发一套相应的程序实现全量抽取,想要改变抽取时间范围还需要对每一个任务程序修改代码.例如需要抽取三天前的数据,我们需要对上面的表达式做如下修改: 时间戳字段>= TRUNC($$SYSDATE – 3) Ø

网址:http://www.cnblogs.com/shuaifei/p/4469526.html 最近的项目中需要对上百万级的数据进行增量抽取操作,因此了解了一下TIMESTAMP的应用,特此记录 timestamp -- 时间戳:数据库中自动生成的唯一二进制数字,与时间和日期无关的, 通常用作给表行加版本戳的机制.存储大小为 8个字节 每个数据库都有一个计数器,当对数据库中包含 timestamp 列的表执行插入或更新操作时,该计数器值就会增加.该计数器是数据库时间戳.这 可以跟踪数据库内的

SELECT EMP.EMPNO, EMP.ENAME, EMP.JOB, EMP.MGR, EMP.HIREDATE, EMP.SAL, EMP.COMM, EMP.DEPTNO FROM EMP WHERE EMP.HIREDATE>TO_DATE('$$VDATE','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND EMP.HIREDATE<TO_DATE('$$$SESSSTARTTIME','MM/DD/YYYY HH24:MI:SS') 思想:通过定义变量,通过函数改变变量

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) 这几天又用到了该功能了,所以又改进了一版,增加了全量抽取和批量抽取两个参数.并且可以设置每批次抽取到记录数. 使用shell脚本可以方便的将hive中数据抽取到任何关系型数据库中. shell脚本到demo如下,为便于测试,将每批次处理改为2条记录: #!/bin/sh ## !!!注意lib中jar包兼容性问题: ## 如果包含log4j-slf4j-impl-.jar.log4j-

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) 前一篇介绍了java程序的如何编写.使用以及引用到的依赖包.这篇接着上一篇来介绍如何在oozie中使用该java程序. 在我的业务中,分为两段: 1. 查询hive表中的信息,通过oozie可以设置不同的变量作为增量查询的条件. 2. 将hive查询到的信息写入到oracle中. 对应oozie中的workflow文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) sqoop在export的时候 只能通过--export-dir参数来指定hdfs的路径.而目前的需求是需要将hive中某个表中的多个分区记录一次性导出到oracle数据库中,由于不支持通配符,又不想设置多个workflow.为了替代蹩脚的sqoop,准备使用java来开发通用包来替代这个导出功能. 通过给java程序提供具体的参数,完成数据的拉取. 为了与sqoop传参方式一致,使用了--开头(在java程序中其实是将--过滤掉了),相关

这个实验主要思想是在创建数据库表的时候, 通过增加一个额外的字段,也就是时间戳字段, 例如在同步表 tt1 和表 tt2 的时候, 通过检查那个表是最新更新的,那个表就作为新表,而另外的表最为旧表被新表中的数据进行更新. 实验数据如下: mysql database 5.1 test.tt1( id int primary key , name varchar(50) ); mysql.tt2( id int primary key, name varchar(50) ); 快照表,可以将其存放

在使用Kettle进行数据同步的时候, 共有 1.使用时间戳进行数据增量更新 2.使用数据库日志进行数据增量更新 3.使用触发器+快照表 进行数据增量更新 今天要介绍的是第3中方法. 实验的思路是这样的,在进行数据同步的时候, 源数据表为A表, A表要对 目标表(target table) B 表和C表进行数据的同步更新. 即A表中的对应字段发生变化之后, 会通过触发器将对应变化的字段在A表中的主键值写入到一个临时表temp中(该表作为快照表使用). 快照表中只有两个字段,一个是temp_id,

1 Kettle总体步骤 由于Kettle自身的特殊性以及在多个步骤中kettle自身处理数据库事务的特殊性,尝试了很多种方案,最终确定暂使用如下方案. 1.使用此方案可以解决kettle本身数据库事务的缺点 2.使用此方案可以解决支队多个表中同时往一张总表中同步数据时,取时间戳不准的问题. 3.配置时,每个支队的数据汇聚时,都单独配置一个转换作业任务. 4.Kettle支持字段映射,转换,以及作业定时运行等. 2 Kettle配置实现 A)清空临时表 B)读取交换时间 C)读取需要交换的数据

SQLite作为一种数据库可以配置为Kettle的数据输入和输出,这个例子是从Excel中抽取数据然后写入到SQLite中 配置测试并成功后如下 下面是配置步骤: Excel输入配置 sqlite配置如下 选择表输入控件,建立数据库连接,选择连接类型 Generic database ,连接方式Native(jdbc), 自定义连接URL:jdbc:sqlite:E:/temp/20171205/ps_manager_grid.db 自定义驱动类型 org.sqlite.JDBC 保存测试成功

KETTLE做调度的思路是,把一个有特定格式的的文本文件,写入ORACLE数据库表, 具体方法见如下操作: 首先来看下文本文件的内容: 1|test1 2|test2 3|test3 通过|进行分割的. 具体操作方法: 打开KETTLE,新建立一个转换,拖出来如下控件: 下面我们来看每个空间具体的配置: 1文本文件输入 这里我们需要配置的有以下几个地方,具体见截图: 选择需要输入的文件. 这里选择文件类型,就用默认的CSV就可以了,分隔符 |,根据实际情况,决定“头部行数量”是否选中: 这里,只

1.准备数据源 mysql中表bigdata,数据如下: 2. 准备目标表 目标表存放hive中数据库dw_stg表bigdata 保存路径为 hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/dw_stg.db/bigdata hive中建表语句如下: create external table bigdata( class_id string comment '课程id', class_name string comment '课程名称', class_mo

什么是ODS表? 在ETL架构中,源数据很少会直接抽取加载到数据仓库EDW,二者之间往往会设置一个源数据的临时存储区域,存储数据在清洗转换前的原始形态,通常被大家称做操作型数据存储,简称ODS,在Kimball维度建模理论中,将其称之为Staging Area(意为部队从一个战场转往另一个战场的集结地),翻译过来称之为数据登台区,如图所示: 上图摘自Ralph Kimball的<数据仓库生命周期工具箱> 为什么需要ODS? ODS在整个数据中心体系架构中的具有非常重要的作用,体现在以下几点:

在BW中,存在两种数据抽取方式,完全更新与增量更新,完全更新是每次把截至到某个时间的数据全部抽取,增量抽取则只抽取上次和本次抽取之间更新的数据,很显然,增量抽取能够提高系统效率,根据SAP帮 助的说法,增量更新又分为时间戳和增量队列两种方法,其中财务数据的抽取为时间戳增量法,后勤数据的抽取为增强队列法.对于增量更新,都需要先对数据抽取 进行初始化,然后再进行增量的抽取.对于时间戳增量法,系统存在一个延迟时间,即时间戳设置时间与记账时间的差异,比如时间戳是根据创建时间(或输入时 间)来确定是否更新