服务端安装 从官网下载服务端安装包(含字符客户端/代理组件) 1.环境变量设置 在fedora的终端下,输入sudo vi /etc/profile,将以下语句添加至文末 export TASKCTLDIR=$HOME/taskctlexport PATH=$PATH:$TASKCTLDIR/bin:. 2.环境变量启用 source /etc/profile即可应用新设置的环境变量 3.taskctl字符界面安装 终端中进入解压后的文件夹cirinst,运行./inst命令,进入字符安装界面

kettle内置的jndi管理是simple-jndi,功能确实比较简单,我需要监控kettle性能,druid确实是很不错的选择,但没有提供对应的支持,我改进了druid源码,实现了simple-jndi的接口,就可以在simple-jndi/jdbc.properties中配置druid数据源了,通过druid可以得到很多监控数据. 具体druid的使用请参考官方教程:https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E9%A6%96%E9%A1%B5,相当详细.

kettle单实例环境下自身没有监控工具,但在集群下自带了监控工具. 一.集群自带的监控 kettle自带的集群监控工具可以监控转换的执行情况. 配置好集群后,打开浏览器:输入http://localhost:8080,输入子服务器的用户名和密码 进入后,点击show status: 点击转换名称可以看到转换的详情: 该方式有三个缺点: (1)无法监控job的执行情况. (2)另外,如果一个转换不使用集群执行,也不会被监控. (3)该监控的获取的数据来取内存,在关闭carte服务器后,数据消失,

转载自: http://www.taskctl.com/forum/detail_133.html 最近在QQ群看到有小伙伴在问用taskctl调度kettle,都要安装些什么呢?都支持哪些平台上的kettle调度(windows/Linux)?从论坛搜到两种不同的调度方式那种是对的?如果都是对的,这两钟调度方式都有什么区别,那一种好一些? 带着这一系列的疑问,我们来看一下两份原贴的地址,http://www.taskctl.com/forum/detail_67.html, http://ww

https://my.oschina.net/u/944575/blog/1557410 kettle调度监控最佳实践 https://my.oschina.net/u/1026947/blog/1558620 解决kettle调度效率低,不可高并发调度方法 最近taskctl发布了全新的kettle调度服务插件,大幅的提升了kettle的调度效率,可是对于没有接触过taskctl的用户而言,光是想部署体验也是要折腾一下的,所以我打包了一个包含taskctl5.0和kettle插件服务的cent

功能完整是基本,简单易用才是王道,这就是TASKCTL对敏捷的朴素定义.功能少,怎么复杂也会简单:而功能体系完整,怎么简单也会复杂.因此,简单与复杂是相对的,而TASKCTL正是追求那种在功能完整不可避免复杂中的简单. 实际上,对很多软件.APP是否简单易用,是很难评定的.一方面,因人而已:另一方面,用了才知道.不过,TASKCTL给大家阐述的不是一种感知层面的简单,而是建立在一种技术理念突破创新基础上的简单. 要评估调度应用是否简单,首先就是要知道整个应用包含哪几大应用场景.作为批量调度应用,

摘要:个人最近一段时间一直在使用oozie,从刚开始的各种别扭到现在越来越觉得有意思的情况下,想整理一下关于oozie的认知,整理出来一个oozie系列,本来市面上关于oozie的资料就比较少,希望写完后能形成自己对oozie的独特理解和加强整体性的把握. 一.常见的调度框架 1.1.crontab定时器 linux自带定时器,没有web界面 ,不利于监控任务和调度任务,在工作量比较小的情况下,建议使用linux的crontab定时命令 ##crongtab 命令 * * * * * 后面接调度

原创作品.出自 "深蓝的blog" 博客,深蓝的blog:http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/46876783 把kettle中carte创建成windows服务项 提示:Carte的作用是用于远程web监控kettle抽取状态的子server. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA=

    需求:监控系统中使用的所有http接口,要求简单,易用. 一般的思路也就是发送get/post请求,然后检查接口的响应结果. 如果写代码,要处理http请求,检查http响应,实现发邮件,写db. 懒了,直接使用kettle拖几个控件就很容易实现啦. 1.使用工具: kettle:核心的工具 excel:接口属性数据存储 shell:kettle 的转换/job调度 2.实现流程 1)设计接口属性信息统计模板(excel格式); 2)使用kettle excel输入控件将统计的接口信息引

1.上面是目标表,其中激活客户数为当月每天之前30天未下单的客户 2.写SQL SELECT a.销售员,c.当月销售确认额,a.当月订单额,b.当月首单数,b.当月激活数, a1,b.b1,b.c1,a2,b.b2,b.c2,a3,b.b3,b.c3,a4,b.b4,b.c4,a5,b.b5,b.c5,a6,b.b6,b.c6,a7,b.b7,b.c7,a8,b.b8,b.c8,a9,b.b9,b.c9,a10,b.b10,b.c10,a11,b.b11,b.c11,a12,b.b12,b.c

最近在学习Kettle,期间收集了很多帖子,在此整理汇总以备后续查询或分享,如果有更好的学习资源也欢迎在评论区留言,谢谢. Kettle入门: Kettle简介:百度百科https://baike.baidu.com/item/Kettle/5920713?fr=aladdin Kettle下载:http://community.pentaho.com/projects/data-integration/ 常见ETL工具一览,你知多少?:http://www.itpub.net/forum.ph

这是一篇几年前写下的文档,最近打算根据这篇文档重写一下kettle插件的教程.结果各种理由,一推再推.今天索性将这篇文档发布出来,分享给大家,例子等有空再补上.这是一篇基于kettle3.2基础上完成的kettle插件文档.然而现在最新版的kettle的界面已经完全变了样了,但是那些组件还是那么熟悉.对数据处理稍微熟悉点的应该对kettle都不陌生,kettle是一个快速格式化和数据抽取的工具.好吧,入正题: 如果你对kettle插件感兴趣可以到官网查看更多的资料:http://www.pent

第一次写博客,心里有点小激动,肯定有很多需要改进的地方,望海涵. kettle算是我相对较为深入研究过的开源软件了,也是我最喜欢的开源软件之一,它可以完成工作中很多体力劳动,在ETL数据抽取方面得到了广泛的使用.我本身对kettle的各个控件使用也不是很熟悉,只会使用最常见的部分控件,就是这样简单的使用也被它的美深深的吸引住了. 好了,进入正题,这里假设你熟悉java开发.git一般使用.kettle一般使用.kettle源码之前托管在kettle官方的svn上,后来迁移到了github上,在g

本文转自:http://blog.csdn.net/dqswuyundong/article/details/5952009 Kettle集群 Kettle是一款开源的ETL工具,以其高效和可扩展性而闻名于业内.其高效的一个重要原因就是其多线程和集群功能. Kettle的多线程采用的是一种流水线并发的机制,我们在另外的文章中专门有介绍.这里主要介绍的是kettle的集群. 集群允许转换以及转换中的步骤在多个服务器上并发执行.在使用kettle集群时,首先需要定义的是Cluster schema.

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

使用kettle发送邮件是为了更好的监控ETL的加载信息 以下是我通过测试的一个案例 1. JOB示意图 2.邮件发送配置详细信息 2.1地址信息配置 2.2 服务器信息配置 上图中所说的"授权码"是通过以下方式获得: 然后进入到以下界面,如果没有开启的话,开启就行 2.3邮件消息配置(此处随便设置) 我就写了主题如下,测试发送成功

ETL和Kettle简介     ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.重复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,如果其中存在着大量的噪声数据,那么这个系统也是没有任何意义的,因为“垃圾进,垃圾出”(ga

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

网上搜集了一些关于开源数据交换工具Kattle的文章,特收藏例如以下: 文章一:ETL和Kettle简单介绍 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.反复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,假设当中存在着

ETL是什么?为什么要使用ETL?KETTLE是什么?为什么要学KETTLE?        ETL是数据的抽取清洗转换加载的过程,是数据进入数据仓库进行大数据分析的载入过程,目前流行的数据进入仓库的过程有两种形式,一种是进入数据库后再进行清洗和转换,另外一条路线是首先进行清洗转换再进入数据库,我们的ETL属于后者. 大数据的利器大家可能普遍说是hadoop,但是大家要知道如果我们不做预先的清洗和转换处理,我们进入hadoop后仅通过mapreduce进行数据清洗转换再进行分析,垃圾数据会导致我