并把这两个统计数字放在数据库表的一行的两列中， 即输出的结果有一行，一行包括两列，每列是一个统 计值。...第一步：生成随机数（输入-->生成随机数；需要生成100个随机数，右击控件，选择"改变开始开始...数量"为100） ? 第二步：增加常量（转换-->增加常量；给变量取个名称，类型和值。） ?...第一步：通过WinSCP将kettle拷贝到Linux中，在拷贝路径中执行. kitchen.sh ，如果有参考消息输出则没有问题 ?...第二步：对于已在windos中执行成功的地址、文件名、用户等参数进行变量替换。...补充，在设计流程时我们并不希望出错了作业就停止了，而是继续执行并将错误信息以某种方式反馈出来。这时，我们可以通过“定义错误处理”来实现。 ? 并将错误信息输出，供后续引用。 ?
在Kettle中数据的最小单位是数据行（row），数据流中流动的是缓存的行集（rowset）。...Job作业：完成整个工作流的控制 区别： 作业是步骤流（一般为串行），转换是数据流（并行） 作业的每一个步骤，必须等到前面的步骤都跑完了，后面的步骤才会执行；而转换会一次性把所有的控件全部启动...（一个控件对应启动一个线程），然后数据流会从第一个控件开始，一条记录，一条记录的流向最后的控件。...如果一个任务要沿着指定的顺序执行，就需要使用到作业了。...作业 作业，负责定义一个完成整个工作流的控制，比如将转换的结果发送邮件给相关人员，因为转换以并行方式执行，所以必须存在一个串行的调度工具来执行转换，这就是Kettle中的作业。
192.168.56.104安装Pentaho的PDI，安装目录为/home/grid/data-integration。...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...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...Submit\ Sample.kjb文件，如图4所示 图4 编辑Spark Submit Sample作业项，填写如图5所示的信息 图5 4....）执行Spark Submit Sample作业，部分结果如图6所示 图6 spark的UI控制台如图7所示 图7 参考： http://help.pentaho.com/Documentation
提交Spark作业 （1）修改Kettle自带的Spark例子 （2）保存行执行作业 七、小结 ---- 本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。...节点上执行包含在JAR文件中的MapReduce作业 Oozie job executor 执行Oozie工作流 Pentaho MapReduce 在Hadoop中执行基于MapReduce...在Hadoop集群内部执行时，Kettle转换可以作为Mapper或Reducer任务执行，并允许将Pentaho MapReduce作业项作为MapReduce的可视化编程工具来使用。...二是并发性支持不好，如果一个用户在连接中设置了一些环境变量，绑定到一个Thrift工作线程，当该用户断开连接，另一个用户创建了一个连接，他有可能也被分配到之前的线程，复用之前的配置。...Kettle支持在Hadoop中执行基于MapReduce的Kettle转换，还支持向Spark集群提交作业。这里演示的例子都是Pentaho官方提供示例。
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。...一个作业只能定义一个开始作业项。 2. 作业跳 作业的跳是作业项之间的连接线，它定义了作业的执行路径。作业里每个作业项的不同运行结果决定了作业的不同执行路径。...在一些作业项里，如“Shell脚本”、“转换”、“作业”的设置里有一个选项可以循环执行这组数据行，这样可以通过参数化来控制转换和作业。 一组文件名：在作业项的执行过程中可以获得一些文件名。...在作业里，每一个作业项都打开和关闭一个独立的数据库连接。转换也是如此。但是因为转换里的步骤是并行的，每个步骤都打开一个独立的数据库连接并开始一个事务。...可以使用“数据库资源库”对话框来创建资源库里的表和索引。 Pentaho资源库：Pentaho资源库是一个插件，在Kettle的企业版中有这个插件。
/pentaho-kettle。...在Kettle中，数据的单位是行，数据流就是数据行从一个步骤到另一个步骤的移动。 打开 kettle，点击 文件->新建->转换。 在左边 DB 连接处点击新建。...这样就完成了一个最简单的转换，从一个表取数据，插入更新到另一个表。 作业 如果想要定时运行这个转换，那么就要用到作业。 新建一个作业。...双击 START，可以配置作业的运行间隔，这边配置了每小时运行一次。 双击转换，选择之前新建的那个转换。 点击运行，就能运行这次作业，点击停止就能停止。...在下方执行结果，可以看到运行的日志。 这样就完成了一个最简单的作业，每隔1小时，将源表的数据迁移到目标表。
包括企业版本的证书管理、监控和控制远程Pentaho Data Integration服务器上的活动、分析已登记的作业和转换的动态绩效。 6、kettle的核心组件。 ? 7、Kettle概念模型。...Kettle的执行分为两个层次：Job（作业）和Transformation（转换）。 ? 8、Kettle的下载。 ...2）、跳实际上是两个步骤之间的被称之为行集的数据行缓存（行集的大小可以在转换的设置里定义）。 3）、当行集满了，向行集写数据的步骤将停止写入，直到行集里又有了空间。 ...19、Kettle里面的，数据行-元数据。 每个步骤在输出数据行时都有对字段的描述，这种描述就是数据行的元数据。通常包含下面一些信息。 1）、名称：行里的字段名应用是唯一的。 ...（要与数据流向区分开） 如果你想要一个任务沿着指定的顺序执行，那么就要使用后面所讲的"作业"！
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。...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...新建一个作业，如图10所示。 图10 2. 编辑'Pentaho MapReduce'作业项，如图11到图14所示。 图11 图12 图13 图14 说明： ....将作业保存为aggregate_mr.kjb 五、执行作业并验证输出 1....执行作业，日志如图16所示。 图16 从图16可以看到，作业已经成功执行。 3. 检查Hadoop的输出文件，结果如图17所示。
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。...一、向HDFS导入示例数据文件 将weblogs_rebuild.txt文件放到HDFS的/user/grid/raw/目录下（因资源有限，本示例只取了这个文件的前10行数据） 参考： http...编辑'Pentaho MapReduce'作业项，如图9到图11所示。 图9 图10 图11 说明： ....将作业保存为weblogs_parse_mr.kjb 四、执行作业并验证输出 1....执行作业，日志如图13所示。 图13 从图13可以看到，作业已经成功执行。 3. 检查Hadoop的输出文件，结果如图14所示。
Kettle中执行MapReduce报错 Windows上的Kettle在执行Pentaho MapReduce作业项时会报类似下面的错误： ERROR (version 8.3.0.0...而且Linux上的Kettle执行Pentaho MapReduce作业项也不会报NativeIO错误。这就是我们选择Linux作为Kettle安装平台的原因。...要执行作业可以在命令行下运行Kitchen.bat，或在自己的脚本里调用这个bat文件。...对于类UNIX系统来说，可以执行相应的.sh脚本来运行Kettle，但要在运行之前设置.sh文件可执行。...一个属性是一个等号分隔的键值对，占据一行。键在等号前面，作为以后使用的属性名，等号后面就是这个属性的值。
3 最基本的导数据 导入数据的基本流程如下图，可以分为三个步骤，首先建立源数据库和目标数据库的连接，然后建立源数据表和目标数据表的映射关系，最后建立作业任务，执行。 ?...3.2 建立steps 这一步实现源数据库和目标数据表的映射关系，它也有三个步骤 3.2.1表输入 第一步：在【转换】里面，选择【核心对象】，接着双击【表输入】，或者选中将【表输入】拖拽到右侧空白区域...3.2.2 字段选择 第一步：在【转换】里面，拖拽【字段选择】到右侧空白区域。 ...4.2 配置作业转换 第一步：拖拽【转换】到右侧空白区域，并按住shift 拖动鼠标连线 ? 第二步：选择第3章保存的ktr文件，保存即可。 ?...运行的时候，选择Start Job at 就可以了。 ? 你会发现画风会停到下面这里 ? 跟踪日志，你会发现它会按照我设置的时间开始执行 ?
不启动Master和Worker进程提交Spark作业。 3. 通过YARN的WebUI查看Spark作业的执行情况。...192.168.56.104安装Pentaho的PDI，安装目录为/home/grid/data-integration。...图3 执行Spark Submit Sample作业，结果如图4所示 图4 3....在yarn的WebUI查看作业的运行情况 http://192.168.56.101:8088/ 正在执行的spark作业如图5所示 图5 点击“ApplicationMaster”，进入Spark...作业页面，如图6所示 图6 作业执行完，应用历史页面如图7所示 图7 4.
在客户端使用vncviewer连接系统 4. 执行spoon.sh 四、给Spoon创建一个桌面快捷启动方式 五、配置 1....在客户端使用vncviewer连接系统 配置如图1所示。 ? 图1 4. 执行spoon.sh 在桌面中打开一个终端执行spoon.sh，如图2所示。 ?...一个属性是一个等号分隔的键值对，占据一行。键在等号前面，作为以后使用的属性名，等号后面就是这个属性的值。...（4）kettle.pwd 使用Carte服务执行作业需要授权。默认情况下，Carte只支持最基本的授权方式，就是将密码保存在kettle.pwd文件中。...这样用户就可以在转换或作业里多次使用这些预定义好的共享对象。 在转换或作业的“Properties”对话框里可以设置shared.xml文件的位置。
也就是第一表输出步骤获取第一条记录，第一表输出步骤获取第二条记录，如此循环，直到没有记录分发为止。 复制方式是将全部数据行发送给所有输出跳，例如同时往数据库表和文件里写入数据。...该选项意味着Kettle里用到的每个命名数据库都使用一个连接，直到转换执行完后才提交事务或者回滚。也就是说在执行过程中完全没有错误才提交，有任何错误就回滚。...该步骤的默认配置是丢弃最后一行以外的所有数据，然后把最后一行数据传递给下一个步骤。这条数据将触发后面的步骤执行某个操作，这样就能确保在后面步骤处理之前，所有数据行已经在前面步骤处理完。 6....作业中的并行执行 默认情况下，作业中的作业项按顺序执行，必须等待一个作业项执行完成后才开始执行下一个。...） type（输入还是输出） XML包含了一个RowMeta对象以及一组序列化的数据行 startJob 开始执行作业 name（作业名称） WebResult stopJob
(2)作业的每一个步骤，必须等到前面的步骤都跑完了，后面的步骤才会执行；而转换会一次性把所有控件全部先启动(一个控件对应启动一个线程)，然后数据流会从第一个控件开始，一条记录、一条记录地流向最后的控件;...：文件如果行数过多，需要调整此参数 包含列头行：意思是文件中第一行是字段名称行，表头不进行读写 行号字段：如果文件第一行不是字段名称或者需要从某行开始读写，可在此输入行号。...输出控件 输出是转换里面的第二个分类，输出控件也是转换中的第二大控件，用来存储数据。...2.转换启动以后，所有步骤一起并行启动等待数据行的输入，而作业项是严格按照执行顺序启动，一个作业项执行完以后，再执行下一个作业项。 3.在作业项之间可以传递一个结果对象（result object）。...有一个叫“开始”的作业项就定义了这个点。一个作业只能定一个开始作业项。 4.1.2 作业跳 作业的跳是作业项之间的连接线，他定义了作业的执行路径。
2.2 Kettle的下载安装 1、Kettle官网的下载地址为：http://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/，在官网下载安装包...由于转换里的步骤都依赖于前一个步骤获取字段值，因此当创建新跳时，在转换里不能循环进行。 3.注释：以文本描述的方式呈现在作业中，只为增强流程的可读性，可放在任何一个位置。...（注释并不参与程序的处理） 4.数据行：数据是以数据行形式沿着步骤流动。一个数据行是从零到多个字段的集合。...注：作业项可以进行复制；作业项可以传递一个结果对象；作业项目是以串行方式执行的。 2.作业跳作业项之间的连接线，定义了作业的执行路径。...3.多路径和回溯：Kettle使用一种回溯算法执行作业里的所有作业项，且作业项的执行结果（真/假）决定执行的路径。
第一个将数据从我们的事务数据库复制到暂存区域，进行一些最小限度的转换（如转换数据类型）。第二个ETL使用大量地转换将数据从暂存区复制到数据仓库。 让我们仔细看看这两种方法。...它需要我们在暂存区中的数据转换并上传到DW中。它在处理所有数据后将清理暂存区。因此它从不会处理相同的数据两次。 如果你选择这种方法，你将会得到以下几个好处： 只有第一步涉及到你的事务数据库。...其他实施说明：使用BI平台 像Pentaho这样的BI平台将为您提供编写和执行ETL作业的所有功能。如果您没有多少时间，并且您不介意使用拖放式编程，则可以在几天内编写所需的所有ETL作业。...因此，手动完成是测试ETL作业的唯一方法，这基本上会导致任何方面的重构变得非常费劲。当然，保持ETL工作的空闲是很困难的，在未来，这将会增加进行修改的成本。...您可以使用主ID来复制新行。 包含可变数据并具有“updated_at”种类列的表。依据此列查找已更新的数据。 在某些情况下，并不那么容易： 例如，您可能需要加入几个表来查找更新的行。
另一方面，转换里的步骤几乎是同时启动的，所以不可能判断出哪个步骤是第一个启动的步骤。如果想要一个任务沿着指定的顺序执行，就要使用后面介绍的“作业”了。...这个结果对象里包含了数据行，它们不是以流的方式传递的，而是等一个作业项执行完了，再传递给下一个作业项。 默认情况下，所有的作业项都以串行方式执行，只是在特殊的情况下以并行方式执行。...因为作业顺序执行作业项，所以必须定义一个起点，如图中的“start”作业项，就定义了一个起点。一个作业只能定义一个开始作业项。...在一些作业项里，如“Shell”、“转换”、“作业”的设置里有一个选项可以循环执行这组数据行，这样可以通过参数化来控制转换和作业。 一组文件名：在作业项的执行过程中可以获得一些文件名。...在Kettle中设置多线程方式执行非常简单，只要在步骤的右键菜单中选择“改变开始复制的数量”，然后指定线程数即可，其它工作都交给Kettle处理，实现细节对用户完全透明。
第一行读取内存中的文件内容，读取操作是Transformation操作，因此不会有任何作业执行。...Spark直到遇到Action操作才会惰性地执行DAG。接下来的两行是Action操作，它们为每个Action操作生成一个单独的作业。第二行得到RDD的第一个文本行并打印出来。...中间两个记录也是前面两个Action操作产生的作业，但在此之前，RDD持久存储在RAM中。由于Spark必须在第一个语句中重新计算RDD，因此Duration时间没有得到改善。...需要时则会从磁盘上读取，但与重新计算不能放进内存的分区相比，花费的时间会少得多。 MEMORY_ONLY_SER 此级别与MEMORY_ONLY完全相同，但会在存储到内存之前序列化对象。...此作业从Spark开始并经历 stage 1到5。第一个 stage 从磁盘读取数据文件，然后stage 2到5在RDD上执行一些昂贵且复杂的计算。
环境Kettle版本：8.3JAVA版本：1.8源PostgreSQL：版本12目标YashanDB：23.2.1.100执行方式Kettle可以在Windows执行，Windows环境可以使用图形界面...如果当前Windows环境存在多个JAVA版本，而默认JAVA环境不是JAVA 1.8，则可以通过Windows环境变量保证Kettle使用JAVA 1.8，例如示例：PENTAHO_JAVA设置为C:...\Program Files\Java\jre-1.8\bin\java.exePENTAHO_JAVA_HOME设置为C:\Program Files\Java\jre-1.82、解压作业zip包，放置在...最后一行不能为空行。...11、确保数据迁移作业成功完成，如果迁移失败，可查看运行日志，定位原因并修复问题，然后重试迁移即可（注意：每次同步之前会将目标库中目标表truncate，所以保证重试不会存在数据重复或者冲突的问题）。
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