使用kettle7.0,java8.0,Navicat,实验数据使用全国肺炎2月24日的数据 1.建立关系 2.创建连接 如果是第一次连接,可能会出现连接不上的情况,这时候可能情况是没有将Mysql的运行jar包放到lib文件夹下 3.设置sql连接 4.文本转换参考连接 https://blog.csdn.net/weixin_34384557/article/details/92562055 5.完成效果 数据清洗(清洗掉地区待确定的内容) 为每一个数据创建一个主键 效果:

一.概述 查询步骤: 用来查询数据源里的数据并合并到主数据流中 . 连接步骤: 结果集通过关键字进行连接 .(与前面的UNION不同) 二.查询步骤 1.流查询 流查询示例:(注意上文中的流查询的限制) // 带有i的流向表示是信息流 2.数据库查询 数据库查询配置示例: 3.web查询 // 相关实例,也可以看kettle包中的examples web中前面应当有表输入,表中存储URL以及相关参数的字段 三.连接步骤 1.记录集连接 2.XML连接 暂不展开

原文:http://www.ukettle.org/thread-607-1-1.html 本帖最后由 大白菜 于 2016-3-7 10:18 编辑 导语:看到群里很多朋友问Kettle发送邮件附件中文名乱码(发件人如果是中文的话,也乱码),怎么办,又有论坛朋友在论坛问.http://www.ukettle.org/forum.php?mod=viewthread&tid=322&page=1#pid4708 ,然后又见有朋友在博客里面发的通过修改源码解决的方案.个人受到启发,就尝试有了

一.概述 流程主要用来控制数据流程与数据流向 应用则是提供一些工具类 二.流程步骤 1.ETL元数据注入 类似Java中的反射,在设计时不知道文件名.文件位置等,在真正执行时才知道具体的一些配置等信息 具体介绍后续补充,官方Wikia:https://wiki.pentaho.com/display/EAI/ETL+Metadata+Injection 2.数据过滤 这里说一下Java代码过滤,主要是Java的一些方法,例如indexOf(),matchs()等: 3.处理不确定的数据行数 检测

一.概述 转换步骤分类: 1. 增加新的列 2. 字符串处理 3. 行列变换 4. 排序/排重/字段选择 5. 其他转换步骤 二.增加新的列 1.增加常量列 增加一列常量的列 其它增加列的操作大同小异,不一一赘述,只介绍计算器 1. 增加常量列 2. 增加序列列 3. 增加分组序列列 4. 增加校验列 5. 增加XML 列 6. 计算器 2.计算器 可以进行数值运算.日期运算等... 更多计算类型的介绍,参见wiki 三.字符串处理 1.字符串拆分 1.同Java的indexOf,左闭右开的形式

一.概述 数据库表: • 表输出 • 更新,删除,插入/更新 • 批量加载(mysql,oracle) • 数据同步 文件: • SQL 文件输出 • 文本文件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他(报表.应用) 二.数据库输出 1.表输出 使用SQL的方式向数据库插入数据(INSERT) 支持批量提交 支持分区(Date分区) 支持字段映射 支持返回自增列 这里提示一下出现表输出的中文乱码问题的解决方案: 设置连接编码:characterEncod

一.输入步骤概述 输入步骤主要分为以下几类: • 生成记录/自定义常量 • 获取系统信息 • 表输入 • 文本文件输入 • XML 文件输入 • Json输入 • 其他输入步骤 二.生成记录和自定义常量 1.生成记录 由于生成记录每行都是一样的数据,所以便诞生了自定义常量数据来手工模拟数据 2.自定义常量数据 常用于构造一些测试数据 三.获取系统信息 获得各类系统信息,常见的包括: • 转换开始时间. • 关键时间点信息 • 最多十个命令行参数 • 主机名/ip/进程号/虚拟机内存等 • 上一个

2017年03月22日 11:01:19 阅读数:4755   前边介绍了34个子程序 关于清洗和校验的子系统包含四个: 清洗.错误处理.审计维度.排重 Kettle里没有单一的数据清洗步骤,但有很多的步骤组合起来可以完成数据清洗的功能.数据清洗的工作从抽取数据时就开始了:很多输入步骤里都可以设置特定的数据格式,按照特定的数据格式来读取数据,尤其是日期和数值类型. 一.转换目录下的步骤为清洗工作提供了很多不同的选项: 1.Calculator(计算器): 1)ISO8601标准的星期数字和年份数

第一部分:开始 1         ETL入门 1.1   OLTP和数据仓库对比 1.2   ETL是什么 1.2.1          ETL解决方案的演化过程 1.2.2          ETL基本构成 1.3   ETL.ELT和EII 1.3.1          ETL 1.3.2          EII:虚拟数据整合 1.4   数据整合面临的挑战 1.4.1          方法论:敏捷BI 1.4.2          ETL设计 1.4.3          获取数据

相关概念: Kettle数据清洗是采用元数据(Meta-data)驱动,以数据流的方式进行的,数据从数据源(数据库/文件等)在一系列相连的step之间依次向后流动,各个step完成对流经该step的数据进行需要的处理工作. Kettle中的数据转换组件按粒度从小到大分为Step.Trans.Job. Step:是完成单一具体功能的组件,如从文件中读取数据.对流中的字段进行字符串拆分操作.对不能为空的字段设置相应默认值.将流中的数据写入到数据表等. Trans:转换,一般最终清洗完成的数据库中有多

1 Kettle总体步骤 由于Kettle自身的特殊性以及在多个步骤中kettle自身处理数据库事务的特殊性,尝试了很多种方案,最终确定暂使用如下方案. 1.使用此方案可以解决kettle本身数据库事务的缺点 2.使用此方案可以解决支队多个表中同时往一张总表中同步数据时,取时间戳不准的问题. 3.配置时,每个支队的数据汇聚时,都单独配置一个转换作业任务. 4.Kettle支持字段映射,转换,以及作业定时运行等. 2 Kettle配置实现 A)清空临时表 B)读取交换时间 C)读取需要交换的数据

Kettle使用脚本实现循环(十) https://blog.csdn.net/BushQiang/article/details/90264616 kettle实现循环 https://blog.csdn.net/maenlai0086/article/details/80974866 Kettle 作业步骤循环执行的实现 https://blog.csdn.net/jdk2006/article/details/13019093 etl工具,kettle实现循环 https://www.cn

kettle转换步骤工作组件 这里有四个类构成了这个kettle 步骤/节点,每一个类都有其特定的目的及所扮演的角色. TemplateStep:  步骤类实现了StepInteface接口,在转换运行时,它的实例将是数据实际处理的位置.每一个执行线程都表示一个此类的实例. TemplateStepData:  数据类用来存储数据,当插件执行时,对于每个执行的线程都是唯一的.执行时里面存储的东西主要包括数据库连接.文件句柄.缓存等等其他东西. TemplateStepMeta: 元数据类实现了S

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

Excel是数据分析中最常用的工具,本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理 ,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入,数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类 汇总,透视等最常见的操作. 文章内容共分为9个部分.这是第一篇,介绍前3部分内容,数据表生成,数据表查看,和数据清洗.

AI算法工程师炼成之路 面试题: l  自我介绍/项目介绍 l  类别不均衡如何处理 l  数据标准化有哪些方法/正则化如何实现/onehot原理 l  为什么XGB比GBDT好 l  数据清洗的方法有哪些/数据清洗步骤 l  缺失值填充方式有哪些 l  变量筛选有哪些方法 l  信息增益的计算公式 l  样本量很少情况下如何建模 l  交叉检验的实现 l  决策树如何剪枝 l  WOE/IV值计算公式 l  分箱有哪些方法/分箱原理是什么 l  手推SVM:目标函数,计算逻辑,公式都写出来,平

作者:韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列: http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/287 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 机器学习与流水线(pipeline)简介 我们知道机器学习应用过程包含很多步骤,如图所示『标准机器学习应用流程』,有数据预处理.特征工程.模型训练.模型迭代优化.部署预估等环节. 在简单分

今天是12月1号,前期用kettle做了月报自动报表的转换和作业,今天运行时候发现一个报表的程序跑起来失败,心里很纳闷,上过月刚跑的没问题,怎么会无缘无故的失败. 通过看kettle运行日志,发现一个错误,c盘left no space 也就是在系统盘上没有足够的空间存储临时表,这时候才考虑到可能是在转换的步骤里设置的步骤过多,有很多个表输入, 由于kettle输出执行顺序是自上而下,但是输入是无序的,在很多步骤同时输入的时候就会占用很大的内存,性能就会很慢. 打开那个出问题的kettle转换文

javascript步骤错误处理 假设你熟悉kettle误差特性转换.你可能想知道javascript步骤如何使用.骤用户界面机制是同样的,在javascript步骤右击,选择"定义错误处理"启用错误处理并配置.javascript代码能够识别错误行,并将他们转发到配置的错误处理步骤,通过使用＿step_对象的putError()方法,须要下面几个參数: 1)    RowMetaInterface对象描写叙述行结构 2)    当前的错误行 3)    在此行检測的错误数 4)   

此篇说明对应的kettle版本是6.1,实际使用时7.x应该也是一样的. 一.    kettle开发流程(规范步骤,防止出错) (一)       Kettle设置检查 资源库连接 如果不加一下配置项,数据转换后中文会出现乱码,很难处理. 本地连接资源库:配置项 defaultFetchSize 500 useCursorFetch true characterEncoding UTF-8 useUnicode true (二)       Kettle注意事项 1.每个trans.jobs的

例子里用到的 org.htmlparser.Parser 是一个html 的解析器,可以在 sourceforge 上下载. 这个例子使用 org.htmlparser.Parser 包来解析一个 html 格式的字符串,要解析的 html 字符串保存在conntentOld 字段里. 解析过程去除了 html 格式里所有标签,并将结果保存在 content 字段里. 注意事项: 1. 需要事先将htmlparser.jar包 放在kettle 的 libext 目录,kettle 在启动时会自