Spoon.sh设置-Dpentaho.karaf.root.copy.dest.folder=$PENTAHO_KARAF_ROOT -Dpentaho.karaf.root.transient=false Directory cleanup:  -Dpentaho.karaf.root.transient=true True forces the karaf folder to delete itself on exit of the application. False allows th

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi

具体错误如下: Xlib: extension "RANDR" missing on display "localhost:10.0". ::, INFO [KarafInstance] ******************************************************************************* *** Karaf Instance Number: at /home/crmsapp/soft/kettle/data-

到新公司接手了别人的Kettle ETL作业. 发现每次启动 Kettle ,日志中都会出现下面的错误,虽然不影响运行结果,但是看着不爽: 18:41:15,327 INFO [KarafInstance] ******************************************************************************* *** Karaf Instance Number: 2 at /server/software/pdi-ce-6.1.0.1-19

背景:在使用kettle 6进行大量数据并行抽取时,偶尔会出现「Unknown error in KarafBlueprintWatcher」的错误,详细的报错信息可以查看下面的代码块. ERROR: Bundle pentaho-big-data-api-runtimeTest [76] Error starting mvn:pentaho/pentaho-big-data-api-runtimeTest/6.1.0.1-196 (org.osgi.framework.BundleExcept

下载kettle包 访问https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855下载kettle包 选择想要的版本 下载zip包 解压kettle包 unzip pdi-ce-7.1.0.0-12.zip 直接进入解压后的目录之后,运行spoon.sh cd data-integration/ ./spoon.sh 需要系统的图形化支持,最小化安装系统之后,安装图形环境的教程请见https://www.cnblogs.com/withfeel/p

转自萤火的萤 最近在用kettle迁移数据,从对kettle一点不会到比较熟悉,对于期间的一些问题和坑做了记录和总结,内容涵盖了使用的经验和技巧,踩到的坑.最佳实践和优化前后结果对比. 常用转换组件 计算形成新字段:只限算术运算,并且选择固定过滤记录:元表某字段按照某个条件分流,满足条件的到一个表,不满足的到另一个表,这两个目标表都必须有.Switch/Case:和过滤记录类似,可以多个条件判断,并且有默认转向条件,可以完美替换过滤记录组建记录分组:group by 组建未能正常按照预期理解运行

本文目的:记录Kerberos环境下,通过Kettle将MySQL数据清洗到HDFS过程解决的2个问题,希望对大家有所帮助. Kettle版本:pdi-ce-7.1.0.0-12 1.在Kerberos与Kettle集成过程中,我们有如下场景:将数据从MySQL定时抽出,然后写到HDFS. 在从MySQL取数并写入HDFS过程中,需要Kettle取得KDC认证,但无论怎么配置,还是无法解决写入HDFS的时候安全认证问题.我们最终定位是Kettle与Kerberos集成的问题.(在Kettle中通

 A库a表(红色为抽取字段): 关联用户表: B库b表(红色为抽取字段): 关联用户表  C目标库SYS_OPLOG表(c表) 利用kettle抽取A库a表(具体名称见上图),B库b表的上面红色框起来的字段到C库c表.由于c表LOG_ID为主键且类型为varachar类型,而A库a表与B库b表的主键f_operation_id列为int类型(自增), 所以抽取时,我将"数据库名_f_operation_id"组织成c表的LOG_ID,在C表中为了区分不同系统,我将"数据库名&

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi

http://blog.csdn.net/cissyring/archive/2008/05/29/2494130.aspx 1. Join 我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做. 这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Join,肯定是它们包含join key ,join key 可以是

不多说,直接上干货! 在数据仓库领域里,的一个重要概念就是数据整合(data intergration).数据整合它就是把不同数据库中的数据整合到一起,对外提供统一的数据视图. 数据整合最典型的案例就是整合存货数据和订单数据.数据整合的另一个案例就是把各个部门的客户关系管理系统中的客户信息整合到公司客户关系管理系统中. 数据整合是一个比ETL更加广泛的概念,ETL是指从一个或多个数据源抽取数据,经过一个或多个转换步骤后,物理地存储到目标环境中,目标环境通常是数据仓库. ETL是data inte

一,安装Kettle 1,关于简易安装Kettle 第一次接触kettle(以前只是听过罢了),摸索了几天,在mac源码安装失败,转而快速安装.在mac上安装最新版kettle并成功启动代码如下: ☁ ~ brew install kettle ☁ ~ cd /usr/local/Cellar/kettle/8.2.0.0-342/ ☁ 8.2.0.0-342 cd libexec ☁ libexec spoon.sh 2,关于源码尝试安装kettle [Kettle源码下载]:https://

kettle中有两种方式请求webservice服务,一个是Web服务查询,但是这个有缺陷,无法处理复杂的需求,遇到这种情况就需要用Http post来处理了. 网上也有很多关于Http post请求webservice服务的,但是无一例外的都对请求响应后的结果没有做出处理的教程,调用结果最终目的是为了拿到数据,有时候返回的是一个xml格式的集合,就需要用[XML文件输入]来解析每一个节点.而SOAP标准的响应结果不能直接用[XML文件输入]进行解析,下面就针对这种情况该如何处理做个简单的介绍.

我们通过<以Web的形式发布静态文件>和<条件请求与区间请求>中的实例演示,以及上面针对条件请求和区间请求的介绍,从提供的功能和特性的角度对这个名为StaticFileMiddleware的中间进行了全面的介绍,接下来我们将更近一步,将从实现原理的角度来进一步认识这个中间件. [本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] 目录 一.StaticFileMiddleware二.ContentTypeProvider三.利用配置指定StaticFileOpti

看了下nginx的官方文档,其中nginx如何处理一个请求讲解的很好,现在贴出来分享下.Nginx首先选定由哪一个虚拟主机来处理请求.让我们从一个简单的配置(其中全部3个虚拟主机都在端口*:80上监听)开始: server { listen ; server_name example.org www.example.org; ... } server { listen ; server_name example.net www.example.net; ... } server { listen

我们知道ASP.NET Core请求处理管道由一个服务器和一组有序的中间件组成,所以从总体设计来讲是非常简单的,但是就具体的实现来说,由于其中涉及很多对象的交互,我想很少人能够地把它弄清楚.为了让读者朋友们能够更加容易地理解管道处理HTTP请求的总体流程,我们根据真实管道的实现原理再造了一个“模拟管道”并在此管道上开发了一个发布图片的应用,这篇文章旨在为你讲述管道是如何处理HTTP请求的 目录一.HttpApplication    FeatureCollection    HostingApp

1.开发背景 在web项目中,经常会需要查询数据导出excel,以前比较常见的就是用poi.使用poi的时候也有两种方式,一种就是直接将集合一次性导出为excel,还有一种是分批次追加的方式适合数据量较大的情况.poi支持xls和xlsx,使用2003版本的只支持6万多行以下的数据量,使用2007版本的支持百万行.但是呢,当数据量大了之后这种方式却非常耗内存和时间. 接触了etl之后就想着用kettle来做导数据,经过测试是完全可行的.几十万行,一百万行都能快速导出来,代码也非常简单.   2.

Kettle是一个开园ETL工具,做数据仓库用Spoon. 工具:下载Spoon,解压即可用   1.认识常用组件:     表输入     插入\更新     数据同步     文本文件输出     更新     自动文档输出     表输出       列转行     增加常量     增加序列     排序记录     行转列     过滤记录     数据库连接       合并记录     排序合并     记录关联(笛卡尔输出)     记录集连接       分组     在内存中

        Karaf是Apache旗下的一个开源项目.Karaf同时也是一个基于OSGi的运行环境,Karaf提供了一个轻量级的OSGi容器,可以用于部署各种组件,应用程序.Karaf提供了很多特性用于帮助开发者和用户更加灵活的部署应用,例如:热部署,动态配置,几种日志处理系统,本地系统集 成,可编程扩展控制台,ssh远程访问,内置安装认证机制等等.同时Karaf作为一款成熟而且优秀的OSGi运行环境以及容器已经被诸多Apache项目作为基础容器,例如:Apache Geronimo, A