ETL效率优化 开启数据库日志记录及性能监控 如果我们想要优化一个ETL(KTR或者KJB)的性能,我们首先需要知道的就是它的瓶颈在哪里.而这些信息一般只能在ETL运行的步骤度量中看到,并且是不会持久化的.如果你希望把一些数据记录下来,帮助以后进行查阅,那么可以开启数据库日志和性能监控. 作业 Edit -> Settings -> Log 具体设置过程就不细讲了,很简单. 转化 Edit -> Settings -> Logging 这时开启了日志记录,还需要设置性能监控 Edi

kettle 数据抽取时会出现 无法插入NULL,其实是空字符串,原因是kettle默认不区分空字符串和NULL. 解决办法: 修改kettle.properties 文件:

1 mysql在数据连接是可以通过设置一下三个三处的方式 useServerPrepStmts=false       useCursorFetch=true      useCompression=true 2  可以适当提高改变复制数量 3   转换设置——>杂项——>记录集合里的记录数 (最大可以设置为50000)      表输出——>提交记录数量(可以适当提高提交记录数量的值:最大可以设置为50000)

最近在公司搞一个项目重构迁移问题,旧项目一直在线上跑,重构的项目则还没上线.重构之后数据库表结构,字段,类型等都有变化,而且重构的数据库由oracl改为mysql.这样就设计到数据迁移问题,别人推荐下用了kettle.由于资料比较少,刚开始搞了半天没成功过一次.现在终于有点开窍了,记录下以备后用,同时给用到的同学一点帮助也好,现在还是刚用的第二天,所以写的太浅显,望莫耻笑. 1.数据类型转换 由于大多数的数据结构都差不多,所以大多转换就如下图所示: 如果有字段变化在在“字段选择”中做映射,如我原

最近在公司搞一个项目重构迁移问题,旧项目一直在线上跑,重构的项目则还没上线.重构之后数据库表结构,字段,类型等都有变化,而且重构的数据库由oracl改为mysql.这样就设计到数据迁移问题,别人推荐下用了kettle.由于资料比较少,刚开始搞了半天没成功过一次.现在终于有点开窍了,记录下以备后用,同时给用到的同学一点帮助也好,现在还是刚用的第二天,所以写的太浅显,望莫耻笑. 1.数据类型转换 由于大多数的数据结构都差不多,所以大多转换就如下图所示: 如果有字段变化在在“字段选择”中做映射,如我原

一. Kettle介绍 1. Kettle简介 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.Kettle的中文翻译为水壶.Kettle以元数据驱动的方式提供强大的抽取.转换和加载(ETL) 能力.本身提供了强大的图形界面设计器,可以大大缩短数据抽取项目的开发周期,并且容易维护. Kettle设计器界面友好,提供了工作流设计模式,能满足各种场景的实现. 2. Kettle的模型架构 3. Kettle的优点 1) 支持多种数据源: 2) 支持多任务并发,

Msyql到Vertica 1.mysql中在openshop 数据库中选择其中一个300W左右数据的表 create table ip_records_tmp_01 AS SELECT * FROM ip_records_tmp t WHERE t.datetime<= '2015-05-01' 2.vertica创建表ip_records_tmp_01,注意字段类型和mysql有点不一样. 全量抽取2478130条数据,耗时30s,速度不错! 3.在mysql中新增972948条数据,删除4

pentaho kettle是目前使用比较广泛的一种etl工具 但是在使用的时候如做定时任务 会存在如果任务异常停止会发生数据不准或者丢失数据的情况 这种情况在<Pentho Kettle Solutions>应该也有所涉及 但是并未给出实际的解决方案 以下文章是本人自己的解决思路: 首先使用标识符字段来判断数据是否已被抽取: 图中表最后一个字段flag为标识符,每次抽取数据完成后 更新此flag以表示数据已经被调取 转换示意图: 这是很常用的一种数据抽取方法,每次抽取数据都判断table A

通过kettle实现两张表的数据同步,具体设计如下:

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/xpliruizhi123/article/details/54580850 最近发现KETTLE抽数越来越慢,特别是增量INSERT/UPDATE的时候,速度已经达到了令人发指的地步(从一个400W数据规模的表中每天增量量抽取30W数据的TRASFORMATION 竟然要20个小时!!!!读取速率是5条/s......),这个情况是在我的KETTLE工具从3.2升级到7.0版本后发现的,(以前也慢

nRF52832 作为一个低功耗蓝牙芯片,其数据发送发送速率一直都偏低(高就不叫低功耗了^_^),作为初学者在网上找了很多资料,终于找到通过修改ATT_MTU来提升发送速率的方法,最快能达到8.2KB/s,现在就分享出来 首先我用的协议栈是 nRF5_SDK_14.2.0 ,将\examples\ble_peripheral中的 ble_app_template 作为模板,以此进行修改 废话不说,先上代码,首先是定义 #define TIMER_INTERVAL        APP_TIMER

1.     KETTLE简介 一种ETL工具,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. 常见的ETL工具有datastage.informatica.kettle.ODI.Cognos等 Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定.按项目负责人Matt的说法:就是把各种数据放到一个

1.利用Kettle的"分组","JavaScript代码","字段选择"组件,实现数据质量统计.2.熟练掌握"JavaScript代码","分组"等组件的使用,实现数据质量统计. [实验原理]通过"JavaScript代码"对表格的记录进行质量分类,然后通过"字段选择"生成带质量标志位字段的数据,再通过"分组"统计数据的质量问题. [实验环境]操

1.创建数据库连接 2.建立转换 3.指定源数据库和目标数据库的字段映射 一定要在「输出」中勾选「指定字段」,然后点按钮「Get All fields」,再「Enter mapping」,在弹出窗口映射字段. 4.值映射 指定字段,然后把要映射的数据拷贝到列表中.之前不会用这个的时候,还想着连个数据对码表,然后在这再设置下连接就可以了,现在看来把这软件想得太智能了,其实这样也很明了. 5.记录过滤 true 和 false 的数据都必须指定一个输出目标,如果不处理就拖一个空操作过来. 6.if

自己得一点总结: 1.BulkCopy采用的是插入方式,不是覆盖方式(原数据不动,在原数据的后面复制上dataTable中的内容) 2.自增的字段不用赋值 3.数据库字段名和dataTable列名可以不一样,对应关系用bulkcopy.ColumnMappings.Add("author", "author"); 关联 public void SaveTable(DataTable dtTable) { SqlBulkCopy sbc = new SqlBulkCo

1.windows下C:\Users\用户名\.kettle目录中找到kettle.properties文件,增加KETTLE_EMPTY_STRING_DIFFERS_FROM_NULL=Y2.Linux下,位于安装kettle的用户所大的home目录下,在隐藏文件.kettle目录下

1.实时性要求不高,采用全删全插的方式(适合于维度表.大数据量表) 2.有时间维度,直接从事实表同步的数据,可以采用根据时间字段进行筛选,增量同步.这个网上有很多例子,就不重复写了. 3.没有时间维度,同时表数据量比较大,且不能采用全删全插方式的,可以采用增量更新的方法. 在第三种方法中,尤其需要注意3点. 1.新旧数据源的结构和字段名需要保持一致.在sql中,可以给字段取别名,字段的顺序要保持一致. 2.若从不同数据库中进行比较,如sqlserver和MySQL,则需要对数据的类型进行转换,确

数据库有83W条记录,本想计算20180101之后的每天赔付情况,故写了以下SQL语句: SELECT 起保时间,sum(赔付金额) as 日赔付 FROM maindata WHERE 起保时间>'20180101' GROUP BY 起保时间 结果每次执行要7.5S. 对 ‘起保时间’ 建立索引 速度反而加到7.8S. 经过多次测试,改成显式从查询结果GROUP BY ,效率大大提高,大概在1.1S,SQL语句如下: SELECT 起保时间,sum(赔付金额) as 日赔付 FROM (SE

数据同步:当数据源发生改变时,其他相关数据也跟着发展变化.根据需求不同可采取以下方案.1.触发器:在数据库建立增删改的触发器.触发器将变更放到一张临时表里.oracle同步cdc优点:实时同步缺点:影响到业务系统,因为需要在业务系统建立触发器2.日志:通过分析源数据库日志,来获得源数据库中的变化的数据.oracle异步cdc优点:不影响业务系统缺点:有一定得延时,对于没有提供日志分析接口的数据源,开发的难度比较大3.时间戳:在要同步的源表里有时间戳字段,每当数据发生变化,时间戳会记录发生变化的时

示例: 第一步: 第二步: 使用 source 导入你所需要导入的文件 第三步: 在导入的数据停止后,输入  commit; 这样数据就算是导入完成了.

您可以使用 ExecuteMultipleRequest 消息在 Microsoft Dynamics CRM Online 2016 Update 和 Microsoft Dynamics CRM 2016(本地) 中(尤其在 Internet 延迟可能是最大限制因素的 Microsoft Dynamics CRM Online 中)支持更高吞吐批量消息传递方案.ExecuteMultipleRequest 接受消息 Requests 的输入集合,按消息请求在输入集合中出现的顺序执行每个消息请