数据集成工具很多,下面是几个使用比较多的开源工具. 1.阿里开源软件:DataX         DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.ODPS.HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能. 2.Apache开源软件:Sqoop Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型

一.Sqoop主要特点: 1.可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs,hive,hbase等hadoop组件中,也可以将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中: 2.sqoop在导入导出数据时,充分采用了map-reduce计算框架(默认map数为4),根据输入条件生成一个map-reduce作业(只有map,没有reduce),在hadoop集群中运行.采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作,熟读比单节点运行多个并行效率高,同时提供了良好的并发性

本文主要阅读目录如下: 1.应用场景 2.DEMO实战 3.DEMO下载 1.应用场景 这里简单概括一下几种具体的应用场景,按网络环境划分主要包括: 表视图模式:这种情况我们经常遇到,就是在同一网络环境下,我们对各种数据源的表数据进行抽取.过滤.清洗等,例如历史数据同步.异构系统数据交互.数据对称发布或备份等都归属于这个模式:传统的实现方式一般都要进行研发(一小部分例如两个相同表结构的表之间的数据同步,如果sqlserver数据库可以通过发布/订阅实现),涉及到一些复杂的一些业务逻辑如果我们研发

ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即

Kettle 主要内容: 一．ETL介绍 二．Kettle介绍 三．Java调用Kettle API 一.ETL介绍 1. ETL是什么? 1).ETL分别是“Extract”.“ Transform” .“Load”三个单词的首字母缩写也即数据抽取.转换.装载的过程,但我们日常往往简称其为数据抽取. ETL包含了三方面: Extract(抽取):将数据从各种原始的业务系统中读取出来,这是所有工作的前提.一般抽取过程需要连接到不同的数据源,以便为随后的步骤提供数据.这一部分看上去简单而琐碎,实际

转载:http://www.cnblogs.com/limengqiang/archive/2013/01/16/KettleApply2.html 1.应用场景 这里简单概括一下几种具体的应用场景,按网络环境划分主要包括: 表视图模式:这种情况我们经常遇到,就是在同一网络环境下,我们对各种数据源的表数据进行抽取.过滤.清洗等,例如历史数据同步.异构系统数据交互.数据对称发布或备份等都归属于这个模式:传统的实现方式一般都要进行研发(一小部分例如两个相同表结构的表之间的数据同步,如果sqlserv

本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.应用场景 2.DEMO实战 3.DEMO下载 1.应用场景 这里简单概括一下几种具体的应用场景,按网络环境划分主要包括: 表视图模式:这种情况我们经常遇到,就是在同一网络环境下,我们对各种数据源的表数据进行抽取.过滤.清

ETL工具之Kettle将一个数据库中的数据提取到另外一个数据库中: 1.打开ETL文件夹,双击Spoon.bat启动Kettle 2.资源库选择,诺无则选择取消 3.选择关闭 4.新建一个转换 5.配置所需数据库 6.将需要进行提取的数据表,用表输入得到 7.选择源数据所在数据库及表,sql语句可自己输入 8.选择需要提取到的目标数据库及表(拖出来即可) 9.选择所对应的表中的对应列 10.按住Shift键,点击表输入拖到插入/更新 11.点击启动即可进行转换 版权声明:本文为博主原创文章,未

From:https://my.oschina.net/simpleton/blog/525675 一.什么是ETL ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,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一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. 二.Kettle简单说明 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详解(数据抽取.转换.装载) 原文地址链接:https://blog.csdn.net/qq_35731570/article/details/71123413   一:下载路径 当你要学习一个工具时,往往一开始就找不到下载路径,也不知道是为什么,连个官网都找不到,最后还是问的别人要的路径,做程序好心酸. http://community.pentaho.com/projects/data-integration     下载路径 二:学习 kettle是什么? ETL(Extrac

关于如何根据传入的不同参数,达到动态运行作业的目的,这里不介绍.只提供一个思路,就是不同的调度进程调度同一个Kettle文件时,传入了不同的参数,从而得到不同的数据. 如下图所示: 1. 先设置参数名称,双击Kettle空白处,选择Parameters 选项卡 2. 输入一个参数名,默认值可以不给 3. 测试作业里有两个主要步骤 l set variables 用来把获取到的参数值,设置成一个变量 l write to log 用来打印变量 4. set variables 中需要设置变量名称和

Kettle基本使用 Kettle的几个子程序的功能和启动方式 Spoon.bat 图形界面方式启动作业和转换设计器. Pan.bat 命令行方式执行转换. Kitchen.bat   命令行方式执行作业. Carte.bat   启动web服务,用于Kettle的远程运行或集群运行. Encr.bat 密码加密. 转换和作业 Kettle的Spoon.bat设计器用来设计转换(Transformation)和作业(job). 转换主要是针对数据的各种处理,一个转换里可以包含多个步骤(Step)

1.违反唯一主键约束条件:问题是表中有俩个主键,将备用主键替换成真正的主 键或者是没有对数据做出处理加这句话and cft.DEL_FLAG!='1'或者要到的库有此数据 2.field 某列 is required and couldn't be found在表输入填上'XXX' as 某列 3.某列是无效标识,把那列在表输入去掉 4.无法将null插入某列 换个日期 可以去原表里面找值: 5.文字格式与字符串不匹配 原因是俩个库给出的时间格式不一样,用substr截取好就行了 如: 字段设置

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显

1.阿里开源软件:DataX DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.ODPS.HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能.(摘自百科) 2.Apache开源软件:Sqoop Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Post

六种 主流ETL 工具的比较(DataPipeline,Kettle,Talend,Informatica,Datax ,Oracle Goldengate) 比较维度\产品 DataPipeline kettle Oracle Goldengate informatica talend DataX 设计及架构 适用场景 主要用于各类数据融合.数据交换场景,专为超大数据量.高度复杂的数据链路设计的灵活.可扩展的数据交换平台 面向数据仓库建模传统ETL工具 主要用于数据备份.容灾 面向数据仓库建模

〇.概述 1.常用资料 dolphinscheduler用户手册:https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/latest/user_doc/system-manual.html airflow官方文档:airflow.apache.org 2.理解 数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址 3.选型 (1)ETL Kettle Streamset (2)同步 DataX Sqoop Canel (3)调度 DolphinSchedule

昨天因为当前这个二次开发项目的接近尾声,要求我们将生产环境数据库里的数据迁移到现在新的数据库来,但老数据库里是sqlserver而新数据库则是ORACLE,不仅仅面对着数据库数据类型结构不一致的问题,还因为在二次开发的过程中新添了很多字段与表关联.而因为其它工程师都比较忙的原因,写一个通用的数据迁移工具类的重任就交到了我头上.一开始的思路是利用XML加数据落地(比如先使用一个excle暂存)的方式,实现生产环境数据库字段到开发环境数据库表字段的手动映射.后来感觉工作量巨大而且用起来估计也很麻烦,

表输出: 字段选择: 注:字段选择可以输出匹配后的选中列,表输出则输出匹配后的所有列.

场景: 判断抽取的数据在目标库中是否已经存在(同一个病人是否已经存在治疗方案号): 1.若不存在,则GROUPROWNO=1,并Insert into 目标库   ( 判断外关联字段是否为空 ) 2.若已存在(同一个病人是否已经存在治疗方案号) ,则判断更新时间是否相同 2.1若抽取数据的创建时间.修改时间与目标库创建时间.修改时间相同,说明数据完全相同    则执行更新操作或不执行任何操作 2.2若抽取数据的创建时间.修改时间与目标库创建时间.修改时间不相同,说明是同一个方案号的不同版本的数据