kettle

飞奔的屎壳郎

DM适配连接kettle迁移工具(资源库+数据源配置)通过网盘分享的文件：pdi-ce-8.2.0.0-342_适配DM_20250117.zip链接: https://pan.baidu.com/s/1KvPuQwIFHqNfvSnZq6s1qQ?pwd=b5ff 提取码: b5ff

Apache Hop从入门到精通第二课 Apache Hop 核心概念/术语1、apache hop核心概念思维导图虽然apache hop是kettle的一个分支，但是它的概念和kettle还是有一些区别的，下图是我根据官方文档梳理的appache hop的核心概念思维导图。

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二百八十、ClickHouse——用Kettle对DWD层补全的清洗数据进行记录在对DWD层清洗数据进行补全后，需要生成相应的补全记录，作为数据的标记注意红色部分，由于DWD清洗表的device_no没有设置允许非空，因此不能使用 t3.device_no is null 作为条件

如何选择最适合企业的ETL解决方案？在今天的大数据时代，企业的数据管理和处理变得愈发重要。企业也越来越依赖于数据仓库和数据湖来提取、转换和加载（ETL）关键业务信息。一个高效、灵活的ETL解决方案不仅能提升数据处理能力，还能为企业决策提供有力支持。然而，市场上ETL工具和解决方案琳琅满目，如何选择最适合企业需求的解决方案成为了许多IT部门和数据分析师面临的难题。以下是一些关键步骤和考量因素，帮助您在众多选项中作出明智的选择。

一文解析Kettle开源ETL工具！ETL（Extract, Transform, Load）工具是用于数据抽取、转换和加载的软件工具，用于支持数据仓库和数据集成过程。Kettle作为传统的ETL工具备受用户推崇。本文就来详细说下Kettle。

一文详解开源ETL工具Kettle!Kettle 是一款开源的 ETL（Extract - Transform - Load）工具，用于数据抽取、转换和加载。它提供了一个可视化的设计环境，允许用户通过简单的拖拽和配置操作来构建复杂的数据处理工作流，能够处理各种数据源和目标之间的数据集成任务，帮助企业将来自不同数据源的数据进行整合，然后加载到数据仓库或其他目标系统中。

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二百七十二、Kettle——ClickHouse中增量导入数据重复性统计表数据（1天1次）在数据质量模块，需要对原始数据的重复性进行统计Hive中原有SQL语句和ClickHouse现有SQL语句很大不同

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二百七十五、Kettle——ClickHouse增量导入数据补全以及数据修复记录表数据（实时）在完成数据修复后，需要生成修复记录由于修复记录必须是数据完成修复后执行，但是又不能每天执行一次，因为数据修复任务最后会删除错误数据表当天分区数据

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二百七十三、Kettle——ClickHouse中增量导入数据准确性统计表数据（1天1次）在数据质量模块，需要对原始数据的准确性进行统计select data_type, device_no, field_name, round(count_field_unreasonable / count_device_all,6) data_unreasonable_rate, round(count_field_null / count_device_all,6) data_null_rate, cast(day as String) day from (select t1.data_type, t1

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二百七十四、Kettle——ClickHouse中对错误数据表中进行数据修复（实时）在完成数据清洗、错误数据之后，需要根据修复规则对错误数据进行修复注意：Hive中原有SQL语句和ClickHouse现有SQL语句很大不同

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二百七十一、Kettle——ClickHouse增量导入数据清洗记录表在完成错误数据表任务后，需要对每条错误数据的错误字段及其字段值进行分析Hive中原有SQL语句和ClickHouse现有SQL语句很大不同

kettle8.3 Oracle连接运行一段时间后：Socket read timed out一段SQL在Oracle连接运行大约需要450s。因为业务需要我得运行18次，之前使用kettle8.3默认连接池的方法发现只能运行到一半然后就报错：Socket read timed out。网上的大多不清不楚

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二百七十、Kettle——ClickHouse中增量导入清洗数据错误表比如原始数据100条，清洗后，90条正确数据在DWD层清洗表，10条错误数据在DWD层清洗数据错误表，所以清洗数据错误表任务一定要放在清洗表任务之后。

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二百六十八、Kettle——同步ClickHouse清洗数据到Hive的DWD层静态分区表中（每天一次）实时数仓用的是ClickHouse，为了避免Hive还要清洗数据，因此就直接把ClickHouse中清洗数据同步到Hive中就行

Apache HOP (Hop Orchestration Platform) VS Data Integration (通常被称为 Kettle)Apache HOP (Hop Orchestration Platform) 和 Data Integration (通常被称为 Kettle) 都是强大的 ETL (Extract, Transform, Load) 工具，它们都由 Hitachi Vantara 开发和支持。尽管它们有着相似的目标，即帮助用户进行数据集成任务，但它们在设计理念和技术架构上有所不同。

kettle将Excel数据导入oracleExcel数据导入Oracle示例 Kettle将Excel数据导入Oracle过程记录如下： 3、编辑转换（1）Excel输入控件

ETL数据集成丨主流ETL工具(ETLCloud、DataX、Kettle)数据传输性能大PK目前市面上的ETL工具众多，为了方便广大企业用户在选择ETL工具时有一个更直观性能方面的参考值，我们选取了目前市面上最流行的三款ETL工具（ETLCloud、DataX、Kettle）来作为本次性能传输的代表，虽然性能测试数据有很多相关文章都有评测但是基本上也是各说各话或在不同条件下的对比，缺少一个在公平环境和数据量下的直观对比和一个可性的评测结果， ETLCloud作为国内ETL工具的代表本次我们采用线上直播的方式向广大用户进行了现场的性能评测，评测可以说是在相当公平公正的情况下直播进行的，如果用户想亲

kettle中调用restful接口时的SSL信任证书问题1、找第三方获取SSL证书，（本案例为自签名证书）C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_241\jre\lib\security>keytool -import -alias aliyun-maven -keystore cacerts -file E:\entSoftware\aliyun-maven.cer

使用kettle做的数据同步案例1 mongo同步数据到mysql中我想把51万8400的计算出来的八字信息，从mongo同步到mysql，看看在mysql中运行会怎么样。选择mongodb input，这个是在Big Data中。填写数据库和表获取到mongodb的字段,获取到mongo的字段，如果某个字段是json结构，则需要自己处理一下，因为mysql中也可以使用json类型。

kettle从入门到精通第六十八课 ETL之kettle kettle随机数生成的一些方案1、在做ETL数据抽取的时候，会用到生成随机数的功能，今天我们一起来学习下如何生成随机数据。如下图所示