2概述 设计模块最主要的操作分为: 转换和作业 选择转换和作业后就可以选择对应主对象树和核心对象 主对象树大同小异 核心对象是不同的 比如转换需要用到的CSV表输入, 表输入等都在这里可以选择 而作业的核心对象是: 2.1 转换 转换是ETL解决方案中最主要的部分, 它处理抽取.转换.加载各阶段各中对数据行的操作.转换1/N个步骤. 如图, 下面是一个转换的过程 图中每个框都是一个步骤(step),而连接框的线就是所谓的跳(hop). 跳定义了一个单向通道, 允许数据由一个通道向另一个通道移动.

第一部分:开始 1         ETL入门 1.1   OLTP和数据仓库对比 1.2   ETL是什么 1.2.1          ETL解决方案的演化过程 1.2.2          ETL基本构成 1.3   ETL.ELT和EII 1.3.1          ETL 1.3.2          EII:虚拟数据整合 1.4   数据整合面临的挑战 1.4.1          方法论:敏捷BI 1.4.2          ETL设计 1.4.3          获取数据

第一章ETL入门 1.1 OLPT和数据仓库对比 普通的事务系统和商业智能系统(BI)有什么区别? 1个独立的普通事务系统也被称为在线事务处理系统(OLTP) 商业智能系统也常被称为决策支持系统(DSS) OLTP和BI数据库最大的区别在于处理的数据量. 对比 使用中BI系统也经常作为业务系统的一部分,预先处理好一部分数据提供给业务系统调用并展现. 1.2 ETL是什么 ETL是抽取.转换.加载的缩写.含义为从数据源抽取数据加工到数据仓库的一些操作的集合. 抽取:一般需要连接到不同的数据源 转换

早期, ETL知识作为BI系统的一部分来介绍. 后来在The Data Warehouse ETL Tooket一书中, 系统性的整理了ETL的相关内容, 形成了一篇"ETL里的34个子系统"的介绍, 总结了ETL项目面临的不同任务.  安装类型分类其实主要分为: 1抽取  对应原文子系统1~3 2清洗更正 对应原文4~8 3发布  34个子系统有13个属于这个范畴 4管理  对应原文22~34 5.1 抽取 从不同数据源抽取数据. 访问数据源的政策性风险, 安全性和性能都是挑战. 对

ETL是EXTRACT(抽取).TRANSFORM(转换).LOAD(加载)的简称,实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址,是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块.当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等.这里我们聊聊kettle的学习吧(如果你有一定的kettle使用,推荐看看Pentaho Kettle解决方案,这里用kettle实践kimball的数据仓库理论.). 内

视频课程: 1. 初建军的   [慕课大巴分享]炼数成金——深入BI - Kettle 篇 基础书:1. Kettle 3.0 用户手册, 文件名为: ETL工具Kettle用户手册(上).pdf, 出品方: 深圳市神盾信息技术有限公司, 20082. Kettle 3.2 使用说明书, 文件名为: Kettle3.2使用手册.pdf, 出品方貌似为: 深圳市神盾信息技术有限公司 高级:1. 初建军译著, Pentaho Kettle 解决方案 , 该书非常好, 不仅仅有Kettle的一些高级使

Kettle 主要内容: 一．ETL介绍 二．Kettle介绍 三．Java调用Kettle API 一.ETL介绍 1. ETL是什么? 1).ETL分别是“Extract”.“ Transform” .“Load”三个单词的首字母缩写也即数据抽取.转换.装载的过程,但我们日常往往简称其为数据抽取. ETL包含了三方面: Extract(抽取):将数据从各种原始的业务系统中读取出来,这是所有工作的前提.一般抽取过程需要连接到不同的数据源,以便为随后的步骤提供数据.这一部分看上去简单而琐碎,实际

不多说,直接上干货! 这里,我说的通俗易懂点,好方便大家的理解. ETL解决方案就像业务流程一样,具有输入.输出,以及一个或多个工作环节,处理步骤.同样的,这些步骤也具有输入和输出,并可以执行将一个输人转化为输出的操作. 想一想,例如,在一家保险公司理赔部,门上有一个大牌子,上面写着理赔部,这就意味着它描述了部门的主要职责和业务:处理理赔.而在部门里,你会发现每张办公桌上或分部门可能有其自身的特点:健康保险理赔.汽车保险理赔.旅游保险理赔,等等.当接纳一个理赔案件时,首先确定这个理赔将被哪个部门

<<Pentaho Kettle解决方案:使用PDI构建开源ETL解决方案>>, Matt Casters等著,初建军翻译<<Hadoop应用架构>> Mark Grover编著, OREILLY出版<<Hadoop权威指南>> Tom White编著, OREILLY出版<<数据仓库工具箱 --维度建模权威指南>>, Ralph Kimballz著, 王念滨等译

最近在看<Pentaho Kettle 解决方案>,看到 ETL子系统,发现信息量比较大,用简短的语句做一下笔记. ETL子系统有34种子系统,被分成4个部分:抽取.清洗和更正.发布.管理. 一.抽取 子系统1:数据剖析系统 指从不同源系统中搜集数据的统计信息或其他相关信息的过程,目的是分析不同数据源的结构和内容. 子系统2:增量数据捕获系统 目的是捕获系统里的数据的变化.由于数据量大以及网络的延迟,数据完成初始加载后,不应再把数据重新加载一边,为了识别出有变化或更新的数据,增加时间戳或快照的

ETL定义.四大模块及子系统说明 ——<Pentaho Kettle解决方案>读书笔记 罗小川 目前公司正在进行数据仓库的建设的前期需求整理和项目启动阶段,想简单来谈一下自己对目前公司在用的ODS的kettle ETL的理解,针对日常运维中遇到的问题结合本书介绍的ETL子系统的建立可以更好的解决目前我们公司ODS系统的运维和运行效率问题,同时对后期数仓ETL的整体设计和四大组建进行梳理,笔记中有些内容直接引用原书. 一.什么是ETL ETL: 抽取.转换和加载.将数据从OLTP系统中转移到数据

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

昨天因为当前这个二次开发项目的接近尾声,要求我们将生产环境数据库里的数据迁移到现在新的数据库来,但老数据库里是sqlserver而新数据库则是ORACLE,不仅仅面对着数据库数据类型结构不一致的问题,还因为在二次开发的过程中新添了很多字段与表关联.而因为其它工程师都比较忙的原因,写一个通用的数据迁移工具类的重任就交到了我头上.一开始的思路是利用XML加数据落地(比如先使用一个excle暂存)的方式,实现生产环境数据库字段到开发环境数据库表字段的手动映射.后来感觉工作量巨大而且用起来估计也很麻烦,

使用kettle工具遇到的问题汇总及解决方案   转载文章版权声明:本文转载,原作者薄海 ,原文网址链接 http://blog.csdn.net/bohai0409/article/details/38072465,联系方式邮箱bohai7000@126.com.QQ-1511777. 问题1是     执行./spoon.sh报错 问题2是     测试数据库连接性报错 问题3是    在使用kettle导入数据过程中报错 问题1-1 执行./spoon.sh报如下错误 xlib:conne

1.开发背景 在web项目中,经常会需要查询数据导出excel,以前比较常见的就是用poi.使用poi的时候也有两种方式,一种就是直接将集合一次性导出为excel,还有一种是分批次追加的方式适合数据量较大的情况.poi支持xls和xlsx,使用2003版本的只支持6万多行以下的数据量,使用2007版本的支持百万行.但是呢,当数据量大了之后这种方式却非常耗内存和时间. 接触了etl之后就想着用kettle来做导数据,经过测试是完全可行的.几十万行,一百万行都能快速导出来,代码也非常简单.   2.

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,

kettle管理工具 专门为kettle这款优秀的ETL工具开发的web端管理工具. 项目简介 kettle作为非常优秀的开源ETL工具得到了非常广泛的使用,一般的使用的都是使用客户端操作管理,但问题是当投入生产环境使用时,动辄上百或几百个job需要管理,这时在使用客户端管理已经很难完成了.我所知道的解决方案有用命令行的调用的,操作麻烦,总之还是很难用啦,还有就是开发web端管理工具,kettle自带了一个web端管理工具,界面极其简陋不说,还很难用,基本无法投入生产环境使用,其他没留意到还有没

环境:windows7,jvm内存设置14G,kettle5.1后来升级到5.4,oracle作为资源库. 问题背景:我们通过web页面管理kettle的job运行,这只是一个管理界面,即使web项目停掉也不会影响job的运行情况,实际运行job的是后台程序,随着job数量的增多,达到三四百个时,job的运行速度也达到了难以接受的程度. 方案1: 针对出现的问题,经测试发现,job一经运行就不会再重新从资源库读取了(针对定时运行的job),job中的转换则每次都会重新从资源库中读取,我找到了or

开源ETL工具kettle系列之常见问题 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 1. Join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.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi