我们产品中需要全文检索的功能,后端数据存储主要使用了 MySQL + MongoDB,而其中需要检索的内容是在 MongoDB 中的. MongoDB 本身是自带文本索引功能的,但是,不支持中文.术业有专攻,MongoDB 是数据存储应用,那么全文检索就使用专业的全文搜索引擎吧. 预选的几个选手有:Solr.ElasticSearch.Xapian.Sphinx.XunSearch.由于我们的数据量比较大,觉得现在单机已经有些力不从心了,MongoDB 也开始计划做分片,那么全文搜索如果自带分布

注:部分内容引用了 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ac9f56e0101g881.html 1.mongodb传数据到mysql 1)在kettle中,mongodb input组件. 2)编辑组件 输入连接信息 选择数据库 写查询语句 选择字段.上面的复选框选择是否输入json格式,这时不选. 点击get fileds,获取字段对应关系. $代表根目录 .代表子目录 []代表数组中的值,例如: {"data" :{ "museum"

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

ETL实践--kettle只做源数据的抽取,其他数据转换转到hive上. 1.用hive代替kettle的数据关联的原因 (1).公司之前的数据ELT大量使用了kettle.用kettle导原始数据速度还是蛮快的,但是如果是大表关联类的操作,效率就很差. 一方面是由于hive是用数据库来做关联,数据库的性能跟不上:另外一个方面也是数据要从数据库抽取到kettle,处理完之后还要写回数据库,走了2此网络. (2).公司目前非实时的大数据查询主要是再kylin上,kylin的数据源就是hive,所以

转自萤火的萤 最近在用kettle迁移数据,从对kettle一点不会到比较熟悉,对于期间的一些问题和坑做了记录和总结,内容涵盖了使用的经验和技巧,踩到的坑.最佳实践和优化前后结果对比. 常用转换组件 计算形成新字段:只限算术运算,并且选择固定过滤记录:元表某字段按照某个条件分流,满足条件的到一个表,不满足的到另一个表,这两个目标表都必须有.Switch/Case:和过滤记录类似,可以多个条件判断,并且有默认转向条件,可以完美替换过滤记录组建记录分组:group by 组建未能正常按照预期理解运行

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu

由于开发新的系统,需要将之前一个老的C/S应用的数据按照新的数据设计导入到新库中.此过程可能涉及到表结构不一致.大数据量(千万级,甚至上亿)等情况,包括异构数据的抽取.清洗等等工作.部分复杂的工作需要我们的DBA写代码用程序在JDBC或者Delphi中解决,而大部分稍简单的数据的迁移需要一个强大的ETL工具来解决.某日,技术经理让我找一个满足我们项目数据迁移需求的稳定.高效ETL工具.google了几把,网上大致有下列几款软件资料较多:Oracle的OWB(Oracle Warehouse Bu

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

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

需求: 1.你是否遇到了需要将mysql数据库中的所有表与数据迁移到Oracle. 2.你是否还在使用kettle重复的画着:表输入-表输出.创建表,而烦恼. 下面为你实现了一套通用的数据库迁移流程. 技术引导: 实现之初,在kettle提供的例子中找到了一个类似的(samples\jobs\process all tables). 通过相关改造,终于达到目标. 实现过程解剖: 整套流程分为:2个job,4个trans. 使用到的Trans插件:表输入.字段选择.复制记录到结果.从结果获取记录.

Kettle实现数据库迁移 需求: 做数据仓库时,需要将业务系统CRM抽取到数据仓库的缓冲层,业务系统使用的是SqlServer数据库,数据仓库的缓冲层使用的是mysql数据库,为实现数据库的迁移,即将SqlServer数据库中的所有表与数据迁移到Mysql. 解决办法: kettle设计一整套流程实现,读取数据库中表->创建表->表数据抽取 实现过程: 整套流程分为:2个job,4个trans.使用到的Trans插件:表输入.字段选择.复制记录到结果.从结果获取记录.设置变量.java脚本.

kettle实现数据库迁移----多表复制向导 需求: 做数据仓库时,需要将业务系统CRM抽取到数据仓库的缓冲层,业务系统使用的是SqlServer数据库,数据仓库的缓冲层使用的是mysql数据库,为实现数据库的迁移,即将SqlServer数据库中的所有表与数据迁移到Mysql.  解决办法一:利用kettle的复制多表复制向导 过程如下: 1.选择工具->向导->复制多表向导 2.选择源数据库和目的数据库 3.选择要复制的表 4.输入转换的名字即可 生成的job如下 其中每个子转换处理单张表

Kettle简介 Kettle(网地址为http://kettle.pentaho.org/)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. Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出.Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制. Windows环境下的安装与配

原地址 :http://ainidehsj.iteye.com/blog/1735434 需求: 1.你是否遇到了需要将mysql数据库中的所有表与数据迁移到Oracle. 2.你是否还在使用kettle重复的画着:表输入-表输出.创建表,而烦恼. 下面为你实现了一套通用的数据库迁移流程. 技术引导: 实现之初,在kettle提供的例子中找到了一个类似的(samples\jobs\process all tables). 通过相关改造,终于达到目标. 实现过程解剖: 整套流程分为:2个job,4

Oracle 数据库迁移到MySQL (kettle,navicate,sql developer等工具 1 kettle --第一次使用kettle玩迁移,有什么不足之处和建议,请大家指正和建议. 下载软件,官网比较慢,国内有一些镜像 下载完成,解压 pdi-ce-7.0.0.0-25.zip G:\download\pdi-ce-7.0.0.0-25\data-integration 双击Spoon.bat 运行 提示找不到javaw.exe 下载jdk安装(这里在oracle官网上选择相应

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值

From:https://my.oschina.net/simpleton/blog/525675 一.什么是ETL 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.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. 二.Kettle简单说明 Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定

1. 乱码问题 编辑目标数据库的链接: 配置编码参数即可. 2. 报错 No operations allowed after statement closed. 需要调整wait_timeout: set global wait_timeout=1000000: 3. net_write_timeout 参数也需要调整:set global net_write_timeout='60000' kettle在迁移数据时,运行速度很慢,如果数量很大时,需要调整相关参数,不然运行到一半就报错. 迁移

本文就是分享下二进制文件(图片.txt文件等)在oracle和文件系统间的传输的转换示例. 转换示例如下图: 示例本身较简单,但很多人应该还是不太清楚怎么做,很多时候都是上网搜索,网上有关的就是通过javascript脚本入库,整体体验不太好,这里分享的这个示例是我和搞数据的朋友讨论慢慢弄出来的,在windows中文件图片在oracle和文件系统间相互传输都能正常打开.通过kettle自带的控件实现,很简单,主要就是控件属性的设置. 该示例测试mysql的结果是:文件入库没问题,图片入到mysq

项目完成后,需要把历史oracle 的数据库转移mysql 用kettle 转换数据. 步骤: 1.打开spoon.bat,文件-->新建-->转换,点击“主对象树”,DB连接右键“新建”,按要求填上数据库连接信息,不再赘述,需要建两个,一个是oracle(源库),一个是MySQL(目标库) 2.点击“核心对象”,分别在“输入”和“输出”中选择“表输入”和“表输出”拖到右侧空白区域,并按住shift点击表输入再点击表输出,画连接线,如下图所示: 3.表输入如下图,选择源数据库,并输入待复制的表

导出: mongoexport --host localhost --port --username un1 --password pwd1 --db db1 --collection col1 --out /data/col1.json -q '{cls:{$in:['cc','out','los']},geom:{$geoIntersects:{$geometry:{"type":"Polygon","coordinates":[[[ 1,