一.概述 数据剖析和数据检验: 用于数据的检查.清洗 . 统计步骤: 提供数据采样和统计的功能 分区: 根据数据里某个字段的值,拆分成多个数据块.输出到不同的库表和文件中. 脚本: Javascript 基础 二.数据剖析和数据检验 1.数据剖析 分析原始数据的数据类型.长度.值域等,属于ETL的第一步 kettle中使用DataCleaner进行数据剖析 首先需要在工具-marketPlace中安装改插件并重启:https://wiki.pentaho.com/pages/viewpage.a

kettle 数据抽取时会出现 无法插入NULL,其实是空字符串,原因是kettle默认不区分空字符串和NULL. 解决办法: 修改kettle.properties 文件:

最近在公司搞一个项目重构迁移问题,旧项目一直在线上跑,重构的项目则还没上线.重构之后数据库表结构,字段,类型等都有变化,而且重构的数据库由oracl改为mysql.这样就设计到数据迁移问题,别人推荐下用了kettle.由于资料比较少,刚开始搞了半天没成功过一次.现在终于有点开窍了,记录下以备后用,同时给用到的同学一点帮助也好,现在还是刚用的第二天,所以写的太浅显,望莫耻笑. 1.数据类型转换 由于大多数的数据结构都差不多,所以大多转换就如下图所示: 如果有字段变化在在“字段选择”中做映射,如我原

pentaho kettle是目前使用比较广泛的一种etl工具 但是在使用的时候如做定时任务 会存在如果任务异常停止会发生数据不准或者丢失数据的情况 这种情况在<Pentho Kettle Solutions>应该也有所涉及 但是并未给出实际的解决方案 以下文章是本人自己的解决思路: 首先使用标识符字段来判断数据是否已被抽取: 图中表最后一个字段flag为标识符,每次抽取数据完成后 更新此flag以表示数据已经被调取 转换示意图: 这是很常用的一种数据抽取方法,每次抽取数据都判断table A

最近在公司搞一个项目重构迁移问题,旧项目一直在线上跑,重构的项目则还没上线.重构之后数据库表结构,字段,类型等都有变化,而且重构的数据库由oracl改为mysql.这样就设计到数据迁移问题,别人推荐下用了kettle.由于资料比较少,刚开始搞了半天没成功过一次.现在终于有点开窍了,记录下以备后用,同时给用到的同学一点帮助也好,现在还是刚用的第二天,所以写的太浅显,望莫耻笑. 1.数据类型转换 由于大多数的数据结构都差不多,所以大多转换就如下图所示: 如果有字段变化在在“字段选择”中做映射,如我原

通过kettle实现两张表的数据同步,具体设计如下:

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/xpliruizhi123/article/details/54580850 最近发现KETTLE抽数越来越慢,特别是增量INSERT/UPDATE的时候,速度已经达到了令人发指的地步(从一个400W数据规模的表中每天增量量抽取30W数据的TRASFORMATION 竟然要20个小时!!!!读取速率是5条/s......),这个情况是在我的KETTLE工具从3.2升级到7.0版本后发现的,(以前也慢

一. Kettle介绍 1. Kettle简介 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.Kettle的中文翻译为水壶.Kettle以元数据驱动的方式提供强大的抽取.转换和加载(ETL) 能力.本身提供了强大的图形界面设计器,可以大大缩短数据抽取项目的开发周期,并且容易维护. Kettle设计器界面友好,提供了工作流设计模式,能满足各种场景的实现. 2. Kettle的模型架构 3. Kettle的优点 1) 支持多种数据源: 2) 支持多任务并发,

1.     KETTLE简介 一种ETL工具,ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的过程. 常见的ETL工具有datastage.informatica.kettle.ODI.Cognos等 Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定.按项目负责人Matt的说法:就是把各种数据放到一个

Msyql到Vertica 1.mysql中在openshop 数据库中选择其中一个300W左右数据的表 create table ip_records_tmp_01 AS SELECT * FROM ip_records_tmp t WHERE t.datetime<= '2015-05-01' 2.vertica创建表ip_records_tmp_01,注意字段类型和mysql有点不一样. 全量抽取2478130条数据,耗时30s,速度不错! 3.在mysql中新增972948条数据,删除4

1.利用Kettle的"分组","JavaScript代码","字段选择"组件,实现数据质量统计.2.熟练掌握"JavaScript代码","分组"等组件的使用,实现数据质量统计. [实验原理]通过"JavaScript代码"对表格的记录进行质量分类,然后通过"字段选择"生成带质量标志位字段的数据,再通过"分组"统计数据的质量问题. [实验环境]操

在使用R的分组操作之前,首先要了解R语言包,包实质上是实现特定功能的,预先写好的代码库(library),R拥有大量的软件包,许多包都是由某一领域的专家编写的,但并不是所有的包都有很高的质量的,在使用包之前,最好导社区中了解其他网友的反馈. 安装包,引用包和卸载包的命令分别是: install.packages("package-name") library(package-name)remove.packages("package-name") 数据分析的工作,8

Shell是系统的用户界面,提供了用户与内核进行交互操作的一种接口.它接收用户输入的命令并把它送入内核去执行,实际上Shell是一个命令解释器,它解释由用户输入的命令并且把它们送到内核,不仅如此,Shell有自己的编程语言用于对命令的编辑,它允许用户编写由shell命令组成的程序. ubuntu 上shell脚本实现数据库的定时备份和删除一个月以前的数据 SCRIPT curdate=`date +%Y-%m-%d_%H-%M` backupdir=”/opt/backup/db” databa

1.创建数据库连接 2.建立转换 3.指定源数据库和目标数据库的字段映射 一定要在「输出」中勾选「指定字段」,然后点按钮「Get All fields」,再「Enter mapping」,在弹出窗口映射字段. 4.值映射 指定字段,然后把要映射的数据拷贝到列表中.之前不会用这个的时候,还想着连个数据对码表,然后在这再设置下连接就可以了,现在看来把这软件想得太智能了,其实这样也很明了. 5.记录过滤 true 和 false 的数据都必须指定一个输出目标,如果不处理就拖一个空操作过来. 6.if

1.windows下C:\Users\用户名\.kettle目录中找到kettle.properties文件,增加KETTLE_EMPTY_STRING_DIFFERS_FROM_NULL=Y2.Linux下,位于安装kettle的用户所大的home目录下,在隐藏文件.kettle目录下

1.实时性要求不高,采用全删全插的方式(适合于维度表.大数据量表) 2.有时间维度,直接从事实表同步的数据,可以采用根据时间字段进行筛选,增量同步.这个网上有很多例子,就不重复写了. 3.没有时间维度,同时表数据量比较大,且不能采用全删全插方式的,可以采用增量更新的方法. 在第三种方法中,尤其需要注意3点. 1.新旧数据源的结构和字段名需要保持一致.在sql中,可以给字段取别名,字段的顺序要保持一致. 2.若从不同数据库中进行比较,如sqlserver和MySQL,则需要对数据的类型进行转换,确

数据同步:当数据源发生改变时,其他相关数据也跟着发展变化.根据需求不同可采取以下方案.1.触发器:在数据库建立增删改的触发器.触发器将变更放到一张临时表里.oracle同步cdc优点:实时同步缺点:影响到业务系统,因为需要在业务系统建立触发器2.日志:通过分析源数据库日志,来获得源数据库中的变化的数据.oracle异步cdc优点:不影响业务系统缺点:有一定得延时,对于没有提供日志分析接口的数据源,开发的难度比较大3.时间戳:在要同步的源表里有时间戳字段,每当数据发生变化,时间戳会记录发生变化的时

前言 现在的数据库种类越来越多,数据库备份的格式也越来越复杂,所以数据格式化一直是一个老生常谈的问题.据库备份文件格式那么多,既有SQL的,也有BAK的,还有TXT的等.数据库种类也有很多,MySQL,Oracle,SQL server等,怎么对这些数据库进行管理?昨天泄露access格式的数据库,今天泄露了excel格式的数据库,明天又泄露了SQL格式的数据库.要格式化那么多种类的数据库,压力山大啊!搭建个本地的数据库怎么那么复杂? 这里就要说到kettle.首先得说说Pentaho这个企业.

转载自Csdn : http://blog.csdn.net/jubao_liang/article/details/4005438 几天前在博问中看到一个C# Socket问题,就想到笔者2004年做的一个省级交通流量接收服务器项目,当时的基本求如下: 接收自动观测设备通过无线网卡.Internet和Socket上报的交通量数据包 全年365*24运行的自动观测设备5分钟上报一次观测数据,每笔记录约2K大小 规划全省将有100个左右的自动观测设备(截止2008年10月还只有30个) 当时,VS

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/257459# 背景 Redis作为一个高性能的内存NoSQL数据库,其容量受到最大内存限制的限制. 用户在使用Redis时,除了对性能,稳定性有很高的要求外,对内存占用也比较敏感.在使用过程中,有些用户会觉得自己的线上实例内存占用比自己预想的要大. 事实上,实例中的内存除了保存原始的键值对所需的开销外,还有一些运行时产生的额外内存,包括: 垃圾数据和过期Key所占空间 字典渐进式Rehash导致未及时删除的空间 Redis

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/257459# 背景 Redis作为一个高性能的内存NoSQL数据库,其容量受到最大内存限制的限制. 用户在使用Redis时,除了对性能,稳定性有很高的要求外,对内存占用也比较敏感.在使用过程中,有些用户会觉得自己的线上实例内存占用比自己预想的要大. 事实上,实例中的内存除了保存原始的键值对所需的开销外,还有一些运行时产生的额外内存,包括: 垃圾数据和过期Key所占空间 字典渐进式Rehash导致未及时删除的空间 Redis