今天先来做一个简单的kettle的例子. 打开输入,选择CSV文件输入. 双击CSV文件输入图标,可以看见如下: 步骤名称:就是你这一步的名字,可以任意取,原则就是要明白,清楚这一步是做了什么操作. 文件名:是你要选取的这个.CSV结尾的文件的名称. 列分隔符:每个CSV文件都是有一定的规则的,要么是分号是分隔符,要么是逗号是分隔符等等. 包含列头行:这个是针对你的这个CSV是否具有表头,如果有就勾上,否则他就把第一行的表头当成数据导入了. 这样选择一个CSV格式的文件之后就可以了,接下来点击一

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 最近把之前写的Hadoop MapReduce程序又总结了下,发现很多逻辑基本都是大致相同的,于是想到能不能利用ETL工具来进行配置相关逻辑来实现MapReduce代码自动生成并执行,这样可以简化现有以及之后的一部分工作.于是选取了上手容易并对Hadoop支持的比较成熟的Pentaho Kettle来测试,把一些配置过程和遇到的坑记录下来. Kettle可以在官网下载到,但是官网会让你注册才能下载而

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

2017年03月22日 11:01:19 阅读数:4755   前边介绍了34个子程序 关于清洗和校验的子系统包含四个: 清洗.错误处理.审计维度.排重 Kettle里没有单一的数据清洗步骤,但有很多的步骤组合起来可以完成数据清洗的功能.数据清洗的工作从抽取数据时就开始了:很多输入步骤里都可以设置特定的数据格式,按照特定的数据格式来读取数据,尤其是日期和数值类型. 一.转换目录下的步骤为清洗工作提供了很多不同的选项: 1.Calculator(计算器): 1)ISO8601标准的星期数字和年份数

svn://source.pentaho.org/svnkettleroot/big data : svn://source.pentaho.org/svnkettleroot/archive/pentaho-big-data-plugin

一: 从一个数据库导入表的数据到另一个 数据库的表中(表数据同步) 1:在 主对象树-- DB连接 中新建 连接: 在选项中 设置字符集: 2: 在 核心对象中 先增加一个  表输入: 再增加一个 插入/更新:把 2.0test_mogu_db 数据库 中的 gpms_score 表 的所有数据都查出来, 插入到 pre_graduation 库的 gpms_score 表中: 插入/更新操作 的 表字段是  目标库  pre_graduation 的 表字段, 流字段是第一步输入的流. 上面的

项目负责人Matt的说法:把各种数据放到一个壶里,然后呢,以一种你希望的格式流出.呵呵,外国人都很有联想力.看了提供的文档,然后对发布程序的简单试用后,可以很清楚得看到Kettle的四大块: Chef--工作(job)设计工具 (GUI方式) Kitchen--工作(job)执行器 (命令行方式) Spoon--转换(transform)设计工具(GUI方式) pan--转换(trasform)执行器(命令行方式) 嗯,厨师已经在厨房里,勺子和盘子一应俱全,且看能做出如何的大餐? 一:Chef-

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

参考书籍:Pentaho Kettle Solutions中文版.由于最近不断的使用kettle,随着不断深入使用,遇到的问题越来越多,发现脑子那点货根本不够用,所以根据阅读把一些概念记录一下,方便自己观看,也希望读看到帖子的有所帮助. 1.转换.Kettle在运行转换的时候,根据用户的设置,可以将数据以不同的方式发送到多个数据流中.注意:有两种基本发送方式,即分发和复制,分发类似于发扑克牌,以轮流的方式将每行数据只发给一个数据流.复制是将一行数据发给所有数据流. 2.转换.转换以并行的方式执行

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

kettle转换步骤工作组件 这里有四个类构成了这个kettle 步骤/节点,每一个类都有其特定的目的及所扮演的角色. TemplateStep:  步骤类实现了StepInteface接口,在转换运行时,它的实例将是数据实际处理的位置.每一个执行线程都表示一个此类的实例. TemplateStepData:  数据类用来存储数据,当插件执行时,对于每个执行的线程都是唯一的.执行时里面存储的东西主要包括数据库连接.文件句柄.缓存等等其他东西. TemplateStepMeta: 元数据类实现了S

本片文章主要是关于使用Kettle的UI界面: Spoon来实现基于集群的对数据库中的数据表数据进行排序的试验. 以及在实验过程中所要开启的Carte服务的一些配置文件的设置, 还有基于Windows cmd 的相关Carte命令. 文章主要分为六个部分: 1.介绍carte    2.carte相关配置文件的设定 3.carte服务的开启命令 4.在kettle的图形界面中对集群进行相关的设定  5.使用kettle集群模式对相关的数据进行排序 6.有关于集群调用子服务器的java源代码调用实

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

原创作品,出自 "深蓝的blog" 博客,转载时请务必注明出处.否则有权追究版权法律责任. 深蓝的blog:http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/46863223 利用Kettle社区查找资料:举例:查找关于carte服务的配置 搜索kettle.进入kettle社区.例如以下: 进入社区站点后.找到kettle的document选项,点击.例如以下: 下拉到最低端,查找你要搜索的关键项,点击进入就可以.例如以下: 接下来就

Pentaho CE(Community Edition) 免费版本下载地址列表 http://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Pentaho 插件名称 下载地址Pentaho Kettle http://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data Integration/Pentaho Reporting http://sourceforge.net/projects/jfreereport/files/

之前计算用户ID各月的金额(各月在列字段),用的是下面代码 ,b.金额,,b.金额,,b.金额,NULL)) AS 9月金额 FROM ( SELECT city AS 城市,DATE_FORMAT(order_time,"%Y%m") AS 年月,SUM(pay_money) AS 金额 FROM test_a03order AS a GROUP BY city,DATE_FORMAT(order_time,"%Y%m") ) AS b GROUP BY b.城市

kettle-scheduler-boot 开发计划 序号 项目 状态 优先级 1 在线管理,编辑kettle脚本 紧急 2 通过源码实现集群,多线程执行任务 紧急 2 重构jpa部分,改为mybatis 一般 介绍 基于Spring-boot的kettle调度项目,参考了zhaxiaodong9860的代码并引用了其中的页面管理,后台代码自行参考了API进行工具化编写,方便使用 在原代码的基础上加入以下功能 1.修改数据库为oracle 2.增加mybatis相关依赖,陆续将jpa替换为myb

allure是一个轻量级的,灵活的,支持多语言的测试报告工具 优点: 可以为dev/qa 提供 详尽的测试报告.测试步骤.日志 可以为管理层提供更好的统计报告 Java语言开发的 可以集成到jenkins 配置信息(显示在测试报告中): 1.environment.properties或enviro

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