一.kettle资源库 资源库是用来保存转换任务的,用户通过图形界面创建的的转换任务可以保存在资源库中. 资源库可以使多用户共享转换任务,转换任务在资源库中是以文件夹形式分组管理的,用户可以自定义文件夹名称. 1.ketle资源库元数据 • 资源库 资源库包括文件资源库.数据库资源库 Kettle 4.0 以后资源库类型可以插件扩展 • XML 文件 .ktr 转换文件的XML的根节点必须是 <transformation>. kjb 作业XML的根节点是<job> 2.kettl

1:cmd方式运行 1.ktr的运行:运行transformation文件是通过Pan.bat来运行的. 打开cmd命令行窗口,转到Pan.bat所在的目录,如d:\data-integration,然后执行文件的命令为:pan /file D:\etltest\EtltestTrans.ktr 2.kjb的运行:运行job文件是通过kitchen.bat来运行的. 打开cmd命令行窗口,转到Pan.bat所在的目录,如d:\data-integration,然后执行文件的命令为:kitchen

转载地址: https://blog.csdn.net/zuolovefu/article/details/78083445 1. 准备工作 一个简单的job,一个简单的trans. trans:读取download目录下的所有文件名,输出为文件.[界面情况下测试成功] 成功生成目标文件: job:创建文件.[界面模式测试执行成功] 执行结果: 把界面执行测试结果文件删除,以免影响观察. 2. linux环境以命令行方式执行job和trans Pan是用于执行trans的PDI命令行工具. Ki

编写完的 kettle job (kjb文件) 放在服务器上执行的时候出现了奇怪的错误: # 执行 kjb ./kitchen.sh -file:/opt/code/ods/ods_inc.kjb # 错误日志 2020/11/10 20:15:40 - TableAccountingState - Running on platform : Linux 2020/11/10 20:15:40 - TableAccountingState - Executing command : /tmp/k

1 将windows下面创建好的转换,放到Linux某一个文件夹下面.如:把0816_em.ktr文件放到/home/cfj/kettle/testdemo下面. 注意里面的数据库用户名和密码可能需要改,如果是job文件如:job0816_01.kjb.记得把里面存的路径改了,如下图: 2 编辑脚本文件,放入到对应文件夹中,并赋予权限 赋予权限方法如下: chmod +x ./test.sh #使脚本具有执行权限./test.sh #执行脚本 testshell0817.sh脚本如下: #!/b

(1)新建一个作业(新建->作业),并在控制面板右键: (2)设置一个命令参数: (3)把作业的参数传递给转换: (4)在转换中右键设置转换属性: (5)接收作业中设置的传递参数: (6)参数的获取: (7)用命令行执行此.kjb文件: 进入到kitchen目录下 执行的命令: 数据库设计: 一: 二: 附加( 附加部分转发自:http://www.cnblogs.com/loren-love-xixi/articles/5716774.html): 1.ktr的运行:运行transformat

本介绍我的开源项目[kettle-manager]kettle管理平台如何获取并部署使用,该项目介绍请参看另一篇博文:http://www.cnblogs.com/majinju/p/5739820.html . 下面主要介绍项目部署流程,使用中有问题可以发邮件反馈. 准备工作: 本系统支持oracle和mysql数据库,所有你需要有一个oracle或mysql数据库. 本系统现在开发时使用的kettle版本是5.4,调整项目结构后,部署包中不包含kettle的jar,会通过环境变量KETTLE

资源库的作用:资源库是用来保存操作步骤和相关的日志,转换,JOB 等信息.用户通过图形界面创建的的转换任务可以保存在资源库中.资源库可以是各种常见的数据库,用户通过用户名/ 密码来访问资源库中的资源,默认的用户名/ 密码是admin/admin. 资源库并不是必须的,如果没有资源库,用户还可以把转换任务保存在 xml 文件中.转换文件以ktr为扩展名,作业文件以kjb为扩展名. kettle的资源库包括数据库资源库和文件资源库,在文件和数据库的基础上的封装,实现org.pentaho.di.re

kettle 3.2 以前的版本里只有 variable 和 argument,kettle 3.2 中,又引入了 parameter 概念:variable 即environment variables(环境变量或全局变量),即使是不同的转换它们也拥有同样的值:而argument(位置参数)和parameter(命名参数),可以映射为局部变量,只针对一个特定的转换,比如像是限定结果集的大小和过滤条件. 1.     variable(变量) variables 也可以认为叫做environme

本文主要阅读目录如下: 1.简介Kettle的Kitchen和Span 2.命令行调度任务配置方式 3.后台进程配置运行方式 4.Windows任务设置 5.Demo下载 1.简介Kettle的Kitchen和Span 前面两篇文章中主要讲述了Kettle的 Spoon的转换和作业的GUI设计方式以及运行,也给出了Demo实战,那么实际上我们的应用模式可能会要求在服务器上以后台进程的方式运行这个ETL任务,就像我们传统上一般都是用Windows服务的方式来处理数据一样,那么用Kettle我们怎么

本文主要阅读目录如下: 1.应用场景 2.DEMO实战 3.DEMO下载 1.应用场景 这里简单概括一下几种具体的应用场景,按网络环境划分主要包括: 表视图模式:这种情况我们经常遇到,就是在同一网络环境下,我们对各种数据源的表数据进行抽取.过滤.清洗等,例如历史数据同步.异构系统数据交互.数据对称发布或备份等都归属于这个模式:传统的实现方式一般都要进行研发(一小部分例如两个相同表结构的表之间的数据同步,如果sqlserver数据库可以通过发布/订阅实现),涉及到一些复杂的一些业务逻辑如果我们研发

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

作者:Grey 原文地址: http://greyzeng.com/2016/10/31/big-data-etl/ 需求: 将Oracle数据库中某张表历史数据导入MySQL的一张表里面. 源表(Oracle):table1 目标表(MySQL):table2 数据量:20,000,000 思路: 由于服务器内存资源有限,所以,无法使用Kettle一次性从源表导入目标表千万级别的数据,考虑采用分页导入的方式来进行数据传输,即: 根据实际情况设置一个每次处理的数据量,比如:5,000条,然后根据

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

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

相关概念: Kettle数据清洗是采用元数据(Meta-data)驱动,以数据流的方式进行的,数据从数据源(数据库/文件等)在一系列相连的step之间依次向后流动,各个step完成对流经该step的数据进行需要的处理工作. Kettle中的数据转换组件按粒度从小到大分为Step.Trans.Job. Step:是完成单一具体功能的组件,如从文件中读取数据.对流中的字段进行字符串拆分操作.对不能为空的字段设置相应默认值.将流中的数据写入到数据表等. Trans:转换,一般最终清洗完成的数据库中有多

1 引言: 项目最近要引入大数据技术,使用其处理加工日上网话单数据,需要kettle把源系统的文本数据load到hadoop环境中 2 准备工作: 1 首先 要了解支持hadoop的Kettle版本情况,由于kettle资料网上较少,所以最好去官网找,官网的url: http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Configuring+Pentaho+for+your+Hadoop+Distro+and+Version 打开这个url 到页面最下面的底端,如下图: ar

1,Kettle跨平台使用.    例如:在AIX下(AIX是IBM商用UNIX操作系统,此处在LINUX/UNIX同样适用),运行Kettle的相关步骤如下:    1)进入到Kettle部署的路径    2)执行 chmod *.sh,将所有shell文件添加可执行权限    3)在Kettle路径下,如果要执行transformation,就运行./pan.sh -file=?.ktr -debug=debug -log=log.log    其中.-file说明你要运行的transfor

kettle參数.变量具体解说 kettle 3.2 曾经的版本号里仅仅有 variable 和 argument,kettle 3.2 中.又引入了 parameter 概念.variable 即environment variables(环境变量或全局变量).即使是不同的转换它们也拥有相同的值:而argument(位置參数)和parameter(命名參数),能够映射为局部变量,仅仅针对一个特定的转换,比方像是限定结果集的大小和过滤条件. 1.     variable(变量) variabl