这样就算你可以入门了,我相信在不断的探索中你会有更多的心得的。在此也要提醒一点,KETTLE的性能可能会有不稳定的情况出现,所以注意保存你已经做过的东西。
1、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。下载图形化界面的zip包格式的,直接解压缩使用即可。安装部署模式这里不说了,自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式。 Kettle的社区官网:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ kettle国内镜像下载:http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/ 2、由于这里只是演示了如何配置通过时间戳和批次号增量的导入数据,所以具体的操作不再叙述,具体的使用自己可以根据需求来使用。
鱼皮最新原创项目教程,欢迎学习 大家好,我是鱼皮。 系统上线时,非常容易出问题。 即使之前在测试环境,已经执行过 SQL 脚本了。但是有时候,在系统上线时,在生产环境执行相同的 SQL 脚本,还是有可能出现一些问题。 有些小公司,SQL 脚本是开发自己执行的,有很大的风险。 有些大厂,有专业的 DBA 把关,但 DBA 也不是万能的,还是有可能会让一些错误的 SQL 脚本被生产环境执行了,比如:update 语句的顺序不对。 今天跟大家一起聊聊,系统上线时 SQL 脚本的 9 大坑,以便于大家吸取教训
2.1 设置quartz /pentaho-server/pentaho-solutions/system/quartz/quartz.properties
开发过程中,研发人员会提交SQL更新脚本到Git源码库,然后测试负责去拉取这些SQL脚本,并手动在测试环境或其它环境的数据库中执行这些脚本,很麻烦,本代码的用途就是为了替代手工执行的操作
1、版本号(Version):版本号是指脚本的唯一标识符,用来指示脚本在迁移序列中的顺序。它通常是一个数字或者包含数字的字符串,并且按照一定的命名约定进行排序,例如使用前缀"V"或者"R"加上版本号,如"V1_1"或"R2.0.3"。
Process builder是Delmia Apriso中主要的业务流程管理工具,也是DELMIA更广泛的Apriso制造运营管理解决方案的核心应用程序,Process Builder允许使用屏幕流管理设计方法和实体(如项目、屏幕、布局、视图和操作(函数))创作用户界面和业务逻辑。该应用程序能够快速方便地管理和修改开发的设计,使您能够根据需要随时更改业务流程。由于增强了对可重用性的支持,以前开发的逻辑可以在新的设计中快速重用。
在某些情况下,作为DBA,您需要将模式和特定表的内容从数据库复制到同一实例中或在不同的SQL实例中,例如从生产数据库中复制特定表到开发人员以进行测试或排除故障。 SQL Server提供了许多方法,可以用来执行表的数据和模式复制过程。为了研究这些方法中的每一个,我们将考虑下面的场景: 托管SQL服务器:localhost。这两个数据库都驻留在同一个SQL Server 2014实例中。 源数据库:AdventureWorks2012。 目标数据库:SQLShackDemo。 将从源数据库复制到目标数据库的表
当我们的应用升级时往往会伴随着数据库表结构的升级,此时就需要迁移数据库的表结构。一般我们会使用工具或者脚本来实现,手动操作毕竟有一定风险,要是能在应用启动时自动升级数据库表结构就好了!Flyway正是这么一款工具,通过Flyway和SpringBoot结合使用,在应用启动时就可以自动升级数据库表结构,非常方便,推荐给大家!
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!
在现代应用程序开发中,数据库的变化是一个不可避免的过程。为了管理数据库版本、维护迁移历史记录和确保开发团队之间的一致性,Flyway 是一个强大的数据库迁移工具,而与 Spring Boot 集成可以让我们更轻松地进行数据库版本管理。
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)
1. 新建表SQL语句中主键id varchar(256)导致索引超长,出现4例这样的情况。受限于一些公司安全条例,主键id统一使用长度为32的varchar,将256改成32继续执行。
对于刚入门学习sql的,我只推荐一本书Mick的《SQL基础教程》。网上很多人推荐《SQL必知必会》,其实这本书更适合数据库运维,对刚入门的朋友来说,理解不了。而Mick的《SQL基础教程》的书通俗易懂,让你学起来有趣的多了。兴趣才是学下去的理由。
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)
以下是从mysql官方文档《23.3.1 Trigger Syntax and Examples》抄来的一段创建触发器的SQL脚本,
由于项目需求的变化,或者前期设计缺陷,导致在后期需要修改数据库,这应该是一个比较常见的事情,如果项目还没上线,你可能把表删除了重新创建,但是如果项目已经上线了,就不能这样简单粗暴了,每次运维部署项目,还得手动执行一遍SQL文件。我们需要通过 SQL 脚本在已有数据表的基础上进行升级。
本文介绍了一种在Docker中自动执行SQL初始化脚本的通用方法。通过在Dockerfile中添加一个自定义的entrypoint,可以确保容器启动时自动执行指定的SQL脚本。这种方法可以用于在Docker中部署MySQL数据库,确保数据库在容器启动时已经准备好并具有良好的初始数据。
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。
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。
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。
迁移数据库可以说是日常工作中的家常便饭,不过,如果一不小心把数据库搞炸了,那就麻烦大了(搞不好就得背锅了)。随着数据量的逐渐增加、表结构的改动,数据库各类迁移、升级是势在必行。所以,有一款好的迁移工具是可以大大提高工作效率,还能很大程度上避免手动操作带来的失误或数据损坏、丢失的风险。
转帖自:http://hi.baidu.com/singkuan/blog/item/6948fa073d1b5ece7a89472c.html
下载地址:www.oracle.com/cn/downloads/index.html
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。
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
本文介绍了如何使用 Maven 插件在 Java 项目中执行 SQL 脚本,特别针对基于 MySQL 数据库的 SQL 执行。通过定义 Maven 插件和配置,可以在 Maven 构建过程中执行 SQL 脚本,从而简化项目中的数据库操作。
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。
最近有一个项目,一直使用的是达梦数据库,今天遇到了一个问题,就是将测试环境新增加的表导入线上时报错 [-3209]: 无效的存储参数,这里我用我本地的达梦数据库复现一下这个问题,以及问题分析和解决方案。
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
使用crontab -e 命令编辑用户的定时任务,会使用vi编辑一个文本文件。文本文件的格式是这样的:
Flyway是一款开源的数据库版本管理工具,它更倾向于规约优于配置的方式。Flyway可以独立于应用实现管理并跟踪数据库变更,支持数据库版本自动升级,并且有一套默认的规约,不需要复杂的配置,Migrations可以写成SQL脚本,也可以写在Java代码中,不仅支持Command Line和Java API,还支持Build构建工具和Spring Boot等,同时在分布式环境下能够安全可靠地升级数据库,同时也支持失败恢复等。
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
年前和业务部门的研发小伙伴聊天,他说由于之前表设计考虑不周全,导致业务表缺少了一些字段,他老大就把这个加表字段的任务给他,咋一听挺简单的,不就加些字段,但小伙伴烦恼的地方在于需要加这些字段的表大概有100多张,如果单靠手动添加,那效率太低了。于是他问我有没有啥方法,能比较方便的实现这个需求,今天就来水一下这个话题
本文描述在CentOS 7.2上安装和运行Kettle 8.3的步骤。
Flyway,是一个数据库版本管理工具。每次上线新功能的时候,都需要先更新数据库,然后再部署代码。当数据库的更新部分很多时,难免会忘掉,造成升级失败。 另外一个问题的是,当你的服务是允许客户自己私有部署的时候,每个客户可能都在不同的数据库版本上,这时候对于不同的客户给与不同的升级机制就相当重要了。
需求、代码配置项、sql语句新增或变更等均需要发送提测邮件说明;
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
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。
Kettle是一款流行的ETL(Extract-Transform-Load,即数据抽取、转换、装载)工具,并可用来操作Hadoop上的数据。Kettle是用Java语言开发的。它最初的作者Matt Casters原是一名C语言程序员,在着手开发Kettle时还是一名Java小白,但是他仅用了一年时间就开发出了Kettle的第一个版本。虽然有很多不足,但这版毕竟是可用的。使用自己并不熟悉的语言,仅凭一己之力在很短的时间里就开发出了复杂的ETL系统工具,作者的开发能力和实践精神令人十分佩服。后来Pentaho公司获得了Kettle源代码的版权,Kettle也随之更名为Pentaho Data Integration,简称PDI。
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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
在一些本地化项目开发当中,存在这样一种需求,即开发完成的项目,在第一次部署启动时,需能自行构建系统需要的数据库及其对应的数据库表。
Java开发中经常会使用到定时任务:比如每月1号凌晨生成上个月的账单、比如每天凌晨1点对上一天的数据进行对账操作,在比如每天凌晨5点给180天未登陆过的用户发送邮件提醒等等。定时任务在我们开发中也占有很重要的部分。
在我发布了使用coe_load_sql_profile.sql脚本可以解决生产系统执行计划突然变差的文章后,第二天刚好又看到一篇文章:《执行计划:Oracle的Profile特性与SQL执行计划的稳定性》,文章专门对sql profile做了深入的介绍,对了解SQL profile的原理很有帮助。因为撰写人和转发者都是业内大拿,粉丝众多,看了那篇文章的人应该非常多,因此有必要对那篇文章的一个小瑕疵加以纠正,即“SQL profile不能固定执行计划”这个结论是不准确的,只是在某种测试条件下的一种结果。
kettle 是纯 java 开发,开源的 ETL工具,用于数据库间的数据迁移 。可以在 Linux、windows、unix 中运行。有图形界面,也有命令脚本还可以二次开发。
丨导语丨 让你的报表和分析师一样智能~ 在日常数据看板制作的过程中,我们常常会遇到以下痛点: ✦业务指标体复杂,当有底层逻辑或数据表变动时,需要同时修改多个图表,维护不便且容易遗漏和出错。 ✦指标拆分维度多样,通常只选取相对重要的维度展示,需要分析时再手动写sql获取数据,临时取数工作量大。 ✦很难用一个看板同时满足不同用户的分析需求,例如用户A只需查看聚合指标,用户B却需要进行更细致的分析。 ✦ 为了解决上述问题场景,在DataTalk平台的黑科技系列中,“变量”功能可以说是一大利器。 充分利用变量
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