一文快速搞懂系列讲究快速入门掌握一个新的大数据组件,帮助新手了解大数据技术,以下是系列文章:
taskctl是一款国内开源的ETL工具，纯C编写，可以在Window、Linux、Unix上运行。
kettle主要用于数据清洗，即常见ETL工具，拥有图形化界面且免费的优点。其下载包直接解压打开就能用，遇到的问题:
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。
在工作中，我们有时候会遇到这种情况。老系统或其他系统使用的数oracle数据库，现在使用新系统，需要使用mysql数据库。但是之前数据也要迁移过来。那么这种请求下怎么办呢？我们可以使用kettle来进行数据迁移。
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。
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。
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。
Airflow中最重要的还是各种Operator，其允许生成特定类型的任务，这个任务在实例化时称为DAG中的任务节点，所有的Operator均派生自BaseOparator,并且继承了许多属性和方法。关于BaseOperator的参数可以参照：
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。
Kettle可以与Hadoop协同工作。让我们从简单的开始，本文介绍如何配置Kettle访问Hadoop集群（HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie等），以及Hive、Impala等数据库组件。所有操作都以操作系统的root用户执行。
Hitachi Data Systems于2017年改名为Hitachi Vantara 了.
本篇博客，博主为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段二的内容。
网络上有不少Kettle的文章，但实际上都大同小异，都是些非常基础的文章，实际上在使用过程中还有遇到不少的坑，这部分在网上资料比较少，这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题，属于难得的实践经验。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中，较为详细地讲解了如何利用Hadoop（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop，CDH）生态圈组件构建传统数据仓库。例如，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统，使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶，书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的，其中有些SQL语句逻辑复杂，可读性也不是很好。
最近公司一个同事离职，由我来接手他手上的一个项目，我负责开发后台，因为设计到脚本统计数据，需要做定时任务将日表数据统计到月表或者年表。于是该项目用到了Kettle，用了之后才发现，这是个好东西啊。
前几天帮助程序员小姐姐小花解决了使用Kettle从Excel中抽取数据到MySQL问题，小姐姐特别高兴，请你吃了一顿饭，好一顿魂牵梦绕。小姐姐好几天都没有联系了，今天小姐姐又抱着电脑来找你了。你知道，又有新的问题来了。
最近在做一个数仓项目，其中就用到了Kettle。对于像我这样的小白来说，自然也是第一次使用。但好在熟能生巧，在快速掌握了如何使用之后，便打算单独拿一期来好好为大家科普一下什么是Kettle，以及如何简单入门~
Kettle是一款免费开源的基于Java的企业级ETL工具，功能强大简单易用，无可抗拒。
♂️简介：Kettle 是一款国外开源的 ETL 工具，纯 Java 编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle 中有两种脚本文件，transformation 和 job
在“集群”标签，勾选“使用集群”，然后定义三个分区。这里的分区实际指的是数据库实例，需要指定自定义的分区ID，数据库实例的主机名（IP）、端口、数据库名、用户名和密码。定义分区的目的是为了从某一个分区甚至某一个物理数据库读取和写入数据。一旦在数据库连接里面定义了数据库分区，就可以基于这个信息创建了一个分区schema。
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。
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。
DataEase是一款号称人人可用的开源数据可视化分析工具，在Github上已经有4.1K+Star。致力于帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拽方式快速制作图表，并可以分享给他人。
本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业，实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。通常Hadoop集群存储的数据量是TB到PB，如果Kettle要处理如此多的数据，就必须考虑如何有效使用所有的计算资源，并在一定时间内获取执行结果。
Spoon是Kettle的集成开发环境（IDE）。它基于SWT提供了图形化的用户接口，主要用于ETL的设计。 在Kettle安装目录下，有启动Spoon的脚本。如Windows下的Spoon.bat，类UNIX下的spoon.sh。Windows用户还可以通过执行Kettle.exe启动Spoon。Spoon的屏幕截图如图1所示。
Kettle是一款基于Java语言开发的可视化编程开源ETL工具,支持单机、集群方式部署。
1）根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
本文主要通过Kettle完成对Hive和HBase中数据的读写工作，为了便于按照文档即可实现Kettle的读写Hive和HBase，文本前面也介绍下Hive的安装过程，如何Hive已经完成安装，可跳过前面即可。 实验环境： cetnos7.4
公司要搞数据平台，首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中，原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具，但是数据存储到各个地方，mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库，同步起来头都大了
Kettle作为用户规模最多的开源ETL工具，强大简洁的功能深受广大ETL从业者的欢迎。但kettle本身的调度监控功能却非常弱。Pentaho官方都建议采用crontab(Unix平台)和计划任务(Windows平台)来完成调度功能。所以大家在实施kettle作业调度功能的时候，通常采用以下几种方式：使用spoon程序来启动Job，使用crontab或计划任务，自主开发java程序来调用kettle的类库。
https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle
本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取，即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件，然后讲述变化数据捕获（Change Data Capture，CDC），以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据，而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。最后我们使用Kettle里的Sqoop作业项以及基于时间戳的CDC转换实现销售订单示例的数据抽取过程，将MySQL中的源数据抽取到Hive的rds数据库中。
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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）
通过Kettle连接mysql数据库，在kettle建立job,将house中的一个表，增量备份到另外一个表中。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
精简模式下仅部署dataease和MySQL，集群模式下将部署dataease、doris-fe、doris-be、kettle、mysql。
性能调优在整个工程中是非常重要的，也是非常有必要的。但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分两个方面：一方面是硬件调优，一方面是软件调优。本章主要是介绍Kettle的性能优化及效率提升。
下载pdi-ce-7.1.0.0-12安装，在lib目录下传mysql的驱动：mysql-connector-5.1.8.jar目前要这个版本
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总结一下，本文介绍了10种常见的 CDC 组件和方案，个人觉得还不错，如果还有其他好用的 CDC 组件，欢迎在评论区分享分享。
关闭服务器端编译，sql语句在客户端编译好再发送给服务器端。如果为true，sql会采用占位符方式发送。
一、实验目的 1. 现有Hadoop集群只有一个NameNode，现在要增加一个NameNode。 2. 两个NameNode构成HDFS Federation。 3. 不重启现有集群，不影响数据访问。 二、实验环境 4台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 192.168.56.104 kettle 其中kettle是新增的一台“干净”的机器，已经配置好免密码ssh，将作为新增的NameNode。 软件版本： hadoop 2.7.2 hbase 1.1.4 hive 2.0.0 spark 1.5.0 zookeeper 3.4.8 kylin 1.5.1 现有配置： master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager，hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager，hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器 三、配置步骤 1. 编辑master上的hdfs-site.xml文件，修改后的文件内容如下所示。
所谓的转换，可以理解为将数据开中的数据转换为excel表格，txt文档，.bat等格式输出；将excel表格，txt文档，.bat等格式转换成数据库中表格的数据。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
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