果两个表需要进行连接查询筛选出数据,那么可以使用记录集组件.(Merge Join). 使用之前要进行排序: 使用记录集之前,要对输入的两张表进行排序,如果不排序,会导致两张表连接的时候出现问题,关联的数据变少.并且排序的顺序必须一致,比如 A表的a字段和B表的b字段 是连接条件,那么这俩要排序,而且规则要一样 排序有2种方式: 1 直接在表中用order by 排序 2 使用排序记录组件进行 两种排序方式的比较:第一种还是在数据库种排,第二种利用缓存排序 实际业务:从mysql种取两张表,关联

排序行的步骤根据您指定的字段和它们是否应该按升序或降序排序当行数超过指定的排序大小(默认为100万行)时候,kettle必须使用临时文件排序行.步骤名称:名称在整个转换中应该是唯一的排序目录:默认当前操作系统的标准临时文件目录临时文件前缀:选择临时文件的前缀,便于识别排序缓存大小:默认内存可以排序100万行数据.存储在内存中的行越多,排序过程就越快,因为必须使用更少的临时文件.未使用内存值:如果排序算法发现它的空闲内存比指定的数字少,那么它就会开始将数据页到磁盘上 参考:https://wiki

1. 选择字段 在MongoDB中,选择字段又叫投影,表示仅选择所需要字段的数据,而不是选择整个文档字段的数据.如果某个文档有5个字段,但只要显示3个字段,那么就只选择3个字段吧,这样做是非常有好处的. find()方法在MongoDB查询文档中此方法接收的第二个可选参数是要检索的字段列表. 在MongoDB中,当执行find()方法时,它默认将显示文档的所有字段.为了限制显示的字段,需要将字段列表对应的值设置为1或0.1表示显示字段,而0表示隐藏字段. 语法: }) mycol有以下数据: ,

转载: http://blog.itpub.net/post/37422/464323 该步骤用于将两个不同来源的数据合并,这两个来源的数据分别为旧数据和新数据,该步骤将旧数据和新数据按照指定的关键字匹配.比较.合并. 需要设置的参数: 旧数据来源:旧数据来源的步骤 新数据来源.新数据来源的步骤 标志字段:设置标志字段的名称,标志字段用于保存比较的结果,比较结果有下列几种. 1. “identical” – 旧数据和新数据一样 2. “changed” – 数据发生了变化; 3. “new” –

在Kettle的合并记录过程的时候,在“为了转换解除补丁开始 ”这一步的时候报错.具体错误如图所示: Kettle的转换如图所示: 问题原因:可能是你的数据库链接驱动和Kettle的版本不兼容. 解决办法:换兼容的数据库链接驱动,如原先是:mysql-connector-java-5.1.10-bin.jar  换成mysql-connector-java-5.1.37.jar就可以了.

该步骤用于将两个不同来源的数据合并,这两个来源的数据分别为旧数据和新数据,该步骤将旧数据和新数据按照指定的关键字匹配.比较.合并. 需要设置的参数: 旧数据来源:旧数据来源的步骤 新数据来源.新数据来源的步骤 标志字段:设置标志字段的名称,标志字段用于保存比较的结果,比较结果有下列几种. 1. “identical” – 旧数据和新数据一样 2. “changed” – 数据发生了变化; 3. “new” – 新数据中有而旧数据中没有的记录 4. “deleted” –旧数据中有而新数据中没有的

转自: http://blog.itpub.net/post/37422/464323 看到别人的脚本用到 合并记录 步骤,学下下. 该步骤用于将两个不同来源的数据合并,这两个来源的数据分别为旧数据和新数据,该步骤将旧数据和新数据按照指定的关键字匹配.比较.合并. 需要设置的参数: [@more@] 旧数据来源:旧数据来源的步骤 新数据来源.新数据来源的步骤 标志字段:设置标志字段的名称,标志字段用于保存比较的结果,比较结果有下列几种. 1. “identical” – 旧数据和新数据一样 2.

背景:     数据表中有编号为1-20的20条记录,有一个排序字段OrderIndex, 其中1/3为0,1/3为1,1/3为2   现象:     每次在sqlserver执行OrderIndex升序查询的sql语句,OrderIndex为0排在前面,现象正常     但是同样的sql语句放在程序中执行,显示的记录排序顺序却和直接在sqlserver中执行不一致,可能OrderIndex为2的记录 会排在0之前,原因不明     解决方案:      排序时除按OrderIndex排序外,同

在过去几年,Apache Spark的採用以惊人的速度添加着,通常被作为MapReduce后继,能够支撑数千节点规模的集群部署. 在内存中数 据处理上,Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识:可是当数据量远超内存容量时,我们也听到了一些机构在Spark使用 上的困扰. 因此,我们与Spark社区一起.投入了大量的精力做Spark稳定性.扩展性.性能等方面的提升.既然Spark在GB或TB级别数据上执行 良好.那么它在PB级数据上也应当相同如此. 为了评估这些工作,近

环境描述: 现在一个项目有很多个作业,需要知道每次跑批后哪些ktr跑成功,哪些失败了 问题解决: 下面是一个具体的操作流程 首先建立数据库表 CREATE TABLE test_1(id INT,NAME VARCHAR(10)); INSERT INTO test_1 VALUES(1,'hsj'); CREATE TABLE test_2(id INT PRIMARY KEY NOT NULL,NAME VARCHAR(10)); 数据库表建立完毕之后,新建ktr,ktr示意图如下: 在上图

1.linux系统抽取数据 export KETTLE_HOME=/home/oracle/Kettle/pdi-ce-6.1.0.1-196/data-integration export JAVA_HOME=/home/oracle/Kettle/jdk1.8.0_201 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$CLASSPATH /

MongoDB sort()方法 要在MongoDB中排序文档,需要使用sort()方法. 该方法接受包含字段列表及其排序顺序的文档.使用指定排序顺序1和-1. 1用于升序,而-1用于降序. 语法 sort()方法的基本语法如下 - >db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})   示例 假设集合myycol有以下数据. > db.mycol.find({},{'_id':1, 'title':1}) { "_id" : 101, &qu

Genealogical tree Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 7101 Accepted: 4585 Special Judge Description The system of Martians' blood relations is confusing enough. Actually, Martians bud when they want and where they want. They ga

题目: 给定两个字符串 s 和 t ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词.   示例 1: 输入: s = "anagram", t = "nagaram"输出: true   来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/valid-anagram 思路: 将字符串中的字母按某种顺序排序,然后比较即可.   字符串比较: String的equals方法是经过重写后的,利用该方法直接比较两个Str

表格代码 <div class="m-table"> <el-table :data="logs" style="width: 100%" stripe height="calc(100% - 60px)" @sort-change="sortChange" :header-cell-style="{ 'background-color': '#fafafa', 'color':

业务背景: 简单的TXT文件入库逻辑 组件: 文件文本输入,表输出 具体BUG: 这里报错是无法打开文件,在我尝试了多个思路后,最终发现了问题所在. 因为使用的txt文件的格式是Unix的,而我的文本文件输入里默认的是windows. 将windows格式改为unix格式即可.

5.使用kettle集群模式对相关的数据进行排序 既然,基于Carte服务程序所搭建的集群已经在Spoon中设定好了, 可以首先,先来启动四个节点: "以管理员身份运行"打开 四个 cmd窗口,(路径要根据个人主机设置进行变更) 分别输入: 分别开启集群的各个节点. 接下来要做的就是导入数据到数据库中作为实验数据. 首先下载数据源,然后将其加载到数据库中, 下面的这个链接是可以直接下载到mysql的一个经典的数据集的, LZ的很多实验都是使用这个数据集的. http://www.mys

Kettle是一个开园ETL工具,做数据仓库用Spoon. 工具:下载Spoon,解压即可用   1.认识常用组件:     表输入     插入\更新     数据同步     文本文件输出     更新     自动文档输出     表输出       列转行     增加常量     增加序列     排序记录     行转列     过滤记录     数据库连接       合并记录     排序合并     记录关联(笛卡尔输出)     记录集连接       分组     在内存中

本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少,这里我介绍一个我在工作中使用了3年左右的ETL工具Kettle,本着好东西不独享的想法,跟大家分享碰撞交流一下!在使用中我感觉这个工具真的很强大,支持图形化的GUI设计界面,然

ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即