下载 pdi-ce-7.0.0.0-25.zip 解压 安装jdk 1.7以上的版本 配置环境变量 下载并将mysql-connector-java-5.1.39.jar 拷贝到 \data-integration\lib目录下 1.新增转换命名为testsetvar,保存的文件名为testsetvar.ktr 表输入:获取目标表的最大id作为本次抽取数据的起始id 数据库连接:获取源数据表的当前最大id-1作为本次抽取数据的结束id 如果要从多个数据源获取值来设置变量,可以使用使用数据库连接来

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.创建MySQL数据 create database solr; use solr; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE student ( id ) NOT NULL, stu_name ) DEFAULT NULL, stu_sex ) DEFAULT NULL, stu_address ) DEFAULT NULL, updateTime times

效果: 描述: 此操作适用于单点登录的同步用户. 首先,使用kettle将DB2数据同步到SQL中,然后添加到windows的任务计划中.定时执行同步数据. 特殊说明:此工具涉及到公司版权,所以不方便上传.如要使用,可以去网上下载类似的工具. 步骤: 1.连接DB2 2.连接完DB2以后,测试一下数据 3.筛选DB2中的字段 4.进行更新插入到SQLserver中 5.连接SQLserver 6.查看字段是否正确 7.执行同步 8.执行结果 9.创建批处理 10.将批处理添加到windows任务

1.准备 1.1.组件 JDK:1.8版本及以上: ElasticSearch:6.x版本,目前貌似不支持7.x版本:       Kibana:6.x版本:     Canal.deployer:1.1.4  Canal.Adapter:1.1.4 1.2.配置 需要先开启MySQL的 binlog 写入功能,配置 binlog-format 为 ROW 模式 找到my.cnf文件,我的目录是/etc/my.cnf,添加以下配置: log-bin=mysql-bin # 开启 binlog b

http://www.cnblogs.com/inuyasha1027/p/Kettle_update_timestamp.html https://ask.hellobi.com/blog/yuguiyang1990/7023 http://blog.csdn.net/zhangweicsdn/article/details/51008025 http://blog.sina.com.cn/s/blog_54829a240102vovy.html http://blog.csdn.net/xi

1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间,可以通过它对数据在时间维度上进行排序.通过中间表记录每次更新的时间戳,在下一个同步周期时,通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据.这是时间戳增量同步. 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步,我就使用orcale物化视图的方式进行删除更新操作 说明: 源数据表 需要被同步的数据表 目标数据表 同步至的数据表 中间表 存储时间戳的表 2. 前期准备 在两个数据库中分别创建数据表,并通过脚本在源数

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

使用Kettle在不同的数据库抽取数据时,有时会出现中文乱码问题:其解决方案如下: 1.查看数据库的字符集是否是UTF-8(最常用的字符集) 2.如果数据库设置正确仍然存在中文乱码,则可能是因为有的客户端数据库默认的编码集不是UTF-8,我们只需要在输出时对输出的数据库进行编码配置.我的数据库是MySql,下面是解决图示: a.我的转换图 b.打开表输出-->数据库连接后的"编辑"-->Advanced,在下方的空白处输入:set names utf8;,设置数据库客户端的

将写好的kettle工程部署到Linux下后,同步的数据都成了乱码,幸运的是数据库有备份. 下面就说一下,kettle工程如何同步两端编码格式都是utf8的数据库. 我们只需要更改kettle数据库连接方式已utf8的方式连接即可,如下图: 在Options添加参数 characterEncoding为utf8即可

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

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抽取数据发送邮件Linux调度 #1.进入kettle安装目录 然后执行sqoop.sh文件启动kettlecd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration./spoon.sh & #2.新建脚本文件 /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/time/iCounter_time.sh start #!/bin/bashcd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration#需要导入jdk路径export KETT

一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_yang | +----------------+ | im | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from im; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 2

关于 DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL.Oracle.SqlServer.Postgre.HDFS.Hive.ADS.HBase.TableStore(OTS).MaxCompute(ODPS).DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. 如果想进一步了解 DataX ,请进一步查看 DataX 详细介绍 . 关于增量更新 DataX 支持多种数据库的读写, json 格式配置文件很容易编写, 同步性能很好, 通常可以达到每

大家好,我是不才陈某~ 数据同步一直是一个令人头疼的问题.在业务量小,场景不多,数据量不大的情况下我们可能会选择在项目中直接写一些定时任务手动处理数据,例如从多个表将数据查出来,再汇总处理,再插入到相应的地方. 但是随着业务量增大,数据量变多以及各种复杂场景下的分库分表的实现,使数据同步变得越来越困难. 今天这篇文章使用阿里开源的中间件Canal解决数据增量同步的痛点. 文章目录如下: Canal是什么? canal译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484377&idx=1&sn=199bc88f700f427f4515afac4c7402f1&chksm=eaa82bf1dddfa2e7c9f4319b52fc7a5ab721531039b928ce9624bfa26c6030f3f33167b827fd&scene=21#wechat_redirect 题记 关系型数据库Mysq

1.设计一个增量 配置表ETL_INCREMENTAL,用于配置表的增量时间等数据 2.增量JOB全图如下: 2.1获取增量时间变量,并设置增量变量 2.2 表的增量转换,在表中引用2.1的增量变量 2.3 完成增量后,修改配置表ETL_INCREMENTAL

job如下: 如下转换:获取区服列表,将id列表保存到结果(内存) job: 同构数据库单表抽取(每个输入执行一次) 同构数据库单表抽取(job) 的具体实现如下: 转换:获取数据库连接ID 从结果获取本次输入id,并设置为变量parmid 转换:获取数据库连接信息 转换:获取最大时间 获取目标的最大时间并设置变量 获取源表最大时间并设置变量,注(源数据库连接dblink为动态连接) dblink: 转换:删除目标表最后时间点的数据(防止同一秒中出现多条记录,漏数据) 转换:抽取数据 转换:写入

2016年8月17日 一.目的 通过触发器实现数据同步二.思路 1.在数据库需要同步的源表中建立一个insert触发器,当有新数据插入时,会自动将新插入数据的主键记录到临时表temp中.(当然也可以记录多个字段) 2.比较临时表temp和源表中的数据,匹配两个表中的主键值是否一致(也可以匹配多个字段),将符合条件的源表数据筛选出来,同步到目标表. 3.当同步完数据之后,清空temp表中的数据,进行下一轮同步.三.优缺点 1.优点 避免对相同数据的扫描,减少同步时间. 2.缺点 只在本地测试,未能

从google云机器rsync日志到本地,并通过logstash格式化后存入elasticsearch,但在实施过程中发现,每次rsync后通过查看elasticsearch,都会将上次已同步的数据再次同步并写入,这样就会有很多重复数据. 解决方案: rsync 客户端同步时增加--inplace --no-whole-file --inplace:将文件原地替换,因为rsync通常会写一个临时文件,然后移动 --no-whole-file: 告诉rsync不要复制整个文件,而是使用deltas