大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器,气候信息,公开的信息,如杂志,报纸,文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录,网络日志,病历,军事监控,视频和图像档案,及大型电子商务。
大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是
下面请看详细介绍: Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元
大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器,气候信息,公开的信息,如杂志,报纸,文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录,网络日志,病历,军事监控,视频和图像档案,及大型电子商务。 在大数据和大数据分析,他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 一 Hadoop Hadoo
大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器,气候信息,公开的信息,如杂志,报纸,文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录,网络日志,病历,军事监控,视频 和图像档案,及大型电子商务。
3、添加应用的资源(资源类型有CSS和Javascript,导入内容形式有代码或具体文件)
经过多年来企业信息化建设,大部分都拥有了自己的财务,OA,CRM 等软件。这些系统都有自己的独立数据库,记录着企业运行情况某个方面的数据。但是单独看这些系统的报表,并不一定能对企业运行情况有全面客观的了解。就像只凭身高不能判断一个人是否健康,所以体检的时候我们需要化验许多指标,做各种检测,就是为了对身体情况有更全面的了解,作出更准确的判断。 同样对一个企业,不能仅根据出勤率就判断一个人的绩效高低,因为你不知道他的工作成果情况。仅根据财务报表输入支出也体现不了各部门的收益情况,这个部门有多少工作人员,完成了哪
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持,然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop,如何导入导出Hadoop集群上的数据,如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句,还会用一个典型的MapReduce转换,说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
2.1 设置quartz /pentaho-server/pentaho-solutions/system/quartz/quartz.properties
嵌入式分析 在传统业务应用程序(如HR系统,CRM或ERP)的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
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)
Kettle是一个Java编写的ETL工具,主作者是Matt Casters,2003年就开始了这个项目,最新稳定版为7.1。 2005年12月,Kettle从2.1版本开始进入了开源领域,一直到4.1版本遵守LGPL协议,从4.2版本开始遵守Apache Licence 2.0协议。 Kettle在2006年初加入了开源的BI公司Pentaho, 正式命名为:Pentaho Data Integeration,简称“PDI”。 自2017年9月20日起,Pentaho已经被合并于日立集团下的新公司: Hitachi Vantara。 总之,Kettle可以简化数据仓库的创建,更新和维护,使用Kettle可以构建一套开源的ETL解决方案。
博客上有很多关于PDI源码编译的文章,但大多版本较早,或是有些文件已经找不多,本博客基于2021年10月的PDI源码编译过程制作而成,并在编译过程中解决了对应的问题,解决方案放在博客最后。
1.官网下载 http://community.pentaho.com/projects/data-integration/
数据总是巨大的,任何行业都必须存储这些“数据”,因为它带有巨大的信息,从而导致他们的战略规划。正如人们需要房子感到安全一样,数据也必须得到保障。这个数据主页在技术上称为数据仓库。
本文主要介绍pentaho8.1的安装过程,重点介绍pentaho-server的安装。
目前pentaho——kettle已经到了8.1的版本了,本文主要介绍如何利用kettle进行大数据处理。
本文介绍了如何使用Pentaho Data Integration (Kettle) 和Pentaho Business Intelligence (Kibana)实现大数据的加载、转换、分析和可视化。首先介绍了如何使用Kettle从多个数据源加载数据,然后介绍了如何使用Kibana进行数据转换、分析和可视化。最后介绍了如何使用Kettle和Kibana进行大数据处理,包括数据转换、数据清洗、数据集成和数据可视化等。
注:1、设置每种图时注意该图表的特性(合理装载指标和维度)2,设置维度时可在查询语句中利用连接查询该维度名(即类型名)
ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于开发或者运维人员来说,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,这里我们要学习的ETL工具就是Kettle!
Java 连接 MySQL 需要驱动包,MySQL驱动包官网下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
下载地址:www.oracle.com/cn/downloads/index.html
在hdp的官网上有一个ETL工具叫做Talend Open Studio,然后我就下了,并且在群里询问了一下,突然间冒出来一群ETL高手,经高人指点认识了一款叫做Kettle的软件,经过这两天的试用,从直观感受上,Kettle更容易使用和上手,资料更多,界面更友好。。。 优点很多,这里不一一列举了,关键是它对hadoop的支持我觉得是很全面的。 但是这里面有一个问题出现了,它不支持我现在用的版本,我用的是Hortonworks的HDP1.3,好吧,经过不懈的努力,终于被我搜索到了,哈哈,原来它可以支
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。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这个ETL工具集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做。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。
一、把数据从HDFS抽取到RDBMS 1. 从下面的地址下载示例文件。 http://wiki.pentaho.com/download/attachments/23530622/weblo
1. 向HDFS导入数据 从下面的地址下载web日志示例文件,解压缩后的weblogs_rebuild.txt文件放到/root/big_data目录下。 http://wiki.pentaho.co
最好的学习资料就是官网,附上官网文档地址: PDI官方文档地址 https://help.hitachivantara.com/Documentation/Pentaho/9.2/Products/Pentaho_Data_Integration
在前一篇里介绍了ETL和Kettle的基本概念,内容偏重于理论。从本篇开始,让我们进入实践阶段。工欲善其事,必先利其器。既然我们要用Kettle构建Hadoop ETL应用,那么先要做的就是安装Kettle。本篇首先阐述选择安装环境所要考虑的因素,之后详细介绍Kettle的安装过程,最后说明Kettle配置文件、启动脚本和JDBC驱动管理。本专题后面的实践部分都是基于这里所安装的Kettle之上完成的。
上一篇博客《还不会使用大数据ETL工具Kettle,你就真的out了!》博主已经为大家介绍了Kettle简单的使用操作,也确实谈到了后面会出较复杂操作的教程,其中当数与大数据组件之前的一些操作。所以本篇博客,博主为大家带来Kettle集成配置大数据的教程,为下一篇Kettle的进阶操作做铺垫!
本示例说明如何使用Pentaho MapReduce把细节数据转换和汇总成一个聚合数据集。当给一个关系型数据仓库或数据集市准备待抽取的数据时,这是一个常见使用场景。我们使用格式化的web日志数据作为细节数据,并且建立一个聚合文件,包含按IP和年月分组的PV数。 关于如何使用Pentaho MapReduce把原始web日志解析成格式化的记录,参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51145570。 一、向HDFS导入示例数据文件 将weblogs_parse.txt文件放到HDFS的/user/grid/parse/目录下(因资源有限,本示例只取了这个文件的前100行数据) 参考: http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51133760 二、建立一个用于Mapper的转换 1. 新建一个转换,如图1所示。
选择基于云计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度,以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。
1.github上面kettle的源码下载地址:https://github.com/pentaho/pentaho-kettle
日常我们开发时,我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题(踩坑o(╯□╰)o),这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列,这里整理汇总后分享给大家,让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我,我看看其能否给大家解决。
准备研究一下Pentaho的产品如何同Hadoop协同工作。从简单的开始,今天实验了一下Kettle连接Hadoop集群。 实验目的: 配置Kettle连接Hadoop集群的HDFS。 实验环境: 4台CentOS release 6.4虚拟机,IP地址为 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 192.168.56.104 192.168.56.101是Hadoop集群的主,运行NameNode进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Hadoop的从,运行DataNode进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI,安装目录为/root/data-integration。 Hadoop版本:2.7.2 PDI版本:6.0 Hadoop集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 配置步骤: 1. 启动Hadoop的hdfs 在192.168.56.101上执行以下命令 start-dfs.sh 2. 拷贝Hadoop的配置文件到PDI的相应目录下 在192.168.56.101上执行以下命令 scp /home/grid/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml root@192.168.56.104:/root/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54/ scp /home/grid/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml root@192.168.56.104:/root/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54/ 下面的配置均在192.168.56.104上执行 3. 在安装PDI的主机上建立访问Hadoop集群的用户 我的Hadoop集群的属主是grid,所以执行以下命令建立相同的用户 useradd -d /home/grid -m grid usermod -G root grid 4. 修改PDI安装目录的属主为grid mv /root/data-integration /home/grid/ chown -R grid:root /home/grid/data-integration 5. 编辑相关配置文件 cd /home/grid/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54/ 在config.properties文件中添加如下一行 authentication.superuser.provider=NO_AUTH 把hdfs-site.xml、core-site.xml文件中的主机名换成相应的IP 修改后的config.properties、hdfs-site.xml、core-site.xml文件分别如图1、图2、图3所示。
本文讲的是实际操作中的小问题和小技巧, 这里要谈谈Pentaho BI Server对文件夹的操作,在项目使用pentaho cde图表开发完图表后,通常会迁移cde图表文件来完成开发与部署不同环境下的图表迁移,在迁移过程中发现BI Server可以对Pentaho中文件夹进行下载,
1. 配置HiveServer2,在hive-site.xml中添加如下的属性
本示例说明如何使用Pentaho MapReduce把原始web日志解析成格式化的记录。
Hitachi Data Systems于2017年改名为Hitachi Vantara 了.
答: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,这里我要学习的ETL工具是Kettle!
F:\Maven\repository\org\pentaho\pentaho-aggdesigner-algorithm\5.1.5-jhyde
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
开源ETL工具(Kettle) V5.1.0 免费Spoon版 http://www.cr173.com/soft/30051.html ETL工具大全,你了解多少 http://bbs.csdn.net/topics/390349305 Kettle_抽取数据举例 http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/42264543
大概位置在这 C:\Users\Administrator\.m2\repository\org\pentaho\pentaho-aggdesigner-algorithm\5.1.5-jhyde
实验目的: 配置Kettle向Spark集群提交作业。 实验环境: 4台CentOS release 6.4虚拟机,IP地址为 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 192.168.56.104 192.168.56.101是Spark集群的主,运行Master进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Spark的从,运行Worker进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI,安装目录为/home/grid/data-integration。 Hadoop版本:2.7.2 Spark版本:1.5.0 PDI版本:6.0 Spark集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50946766 配置步骤: 1. 在PDI主机上安装Spark客户端 将Spark的安装目录和相关系统环境设置文件拷贝到PDI所在主机 在192.168.56.101上执行以下命令 scp -r /home/grid/spark 192.168.56.104:/home/grid/ scp /etc/profile.d/spark.sh 192.168.56.104:/etc/profile.d/ 下面的配置均在192.168.56.104上执行 2. 编辑相关配置文件 (1)在/etc/hosts文件中加如下两行 192.168.56.101 master 192.168.56.104 kettle master和kettle为各自主机的hostname (2)编辑spark-env.sh文件,写如下两行,如图1所示 export HADOOP_CONF_DIR=/home/grid/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54 export SPARK_HOME=/home/grid/spark
1. 向HDFS导入数据 . 从下面的地址下载web日志示例文件,解压缩后的weblogs_rebuild.txt文件放到/home/grid/data-integration/test目录下。
Kettle简介:Kettle 是 PDI 以前的名称,PDI 的全称是Pentaho Data Integeration,Kettle 本意是水壶的意思,表达了数据流的含义。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,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。Kettle这个ETL工具集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做。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。作为Pentaho的一个重要组成部分,现在在国内项目应用上逐渐增多。
本文描述在CentOS 7.2上安装和运行Kettle 8.3的步骤。
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表: 1.ApacheHive 📷 Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。 2JaspersoftBI套件 📷 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
检查了一下下面的地址,发现其下没有小写i的目录,只有大写I的目录,估计是这几天第三方包有改过名字所导致的。
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