3、執行SQL任務：刪除數據庫中的原表
業務數據庫中存了大量的歷史數據，導致在根據業務條件查詢數據的時候效率太低。因此考慮將原始的業務數據通過SQL先做一遍處理後放到中間表，然後再把中間表的數據同步到hbase，以後直接從hbase查詢數據。當然這個還涉及到增量數據如何同步，如
datax hdfswriter文檔 https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md 需要注意的是，hdfswriter寫入時的字段分隔符
elasticsearch中設置動態模板 PUT _template/hkey_transferbill { "index_patterns": "hkey_transferbill", "settings": {
文章目錄一、入門1.Kettle簡介2.Kettle下載3.Kettle部署4.界面簡介5.快速體驗6.執行結果7.核心概念二、輸入控件1.csv文件輸入2.文本文件輸入3.Excel輸入4.多文件合併5.Get data fro
在大數據生態裏，ES作爲一個極致搜索平臺，可依據json格式快速在線查詢過濾以及修改數據，由於json數據是半結構化數據，所以從hive數倉數據交換到es很簡單，但是從es交換到hive就需要對應字段切分，現在基本上使用的都是scala，
最近了解到ETL利器kettle，但是國內下載都非常慢，國內有個鏡像網站但是隻提供kettle 7及以下版本，這裏提供kettle 8 版本地址 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1iiMq4tI3vzPTkjuApl
pyspark執行可能就遇到問題 ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master
目錄1.需求2.操作3.測試 1.需求 將ods_cust_info表抽取到edw層，當表中有新增記錄，只抽取新增記錄，而不全表重新執行抽取。 2.操作 1.導入源表：從oltp用戶下導入ods_cust_info表。 2.定義
目錄1.目標2.創建EDW用戶3.info的客戶端介紹4.打開R客戶端，創建文件夾5.打開D客戶端，定義源表、目標表和創建映射6.打開W客戶端，創建任務和工作流7.M客戶端，工作流調度監控 1.目標 將scott用戶下的emp表
目錄1.需求一1.2 使用Lookup組件1.3 使用sort排序組件2.需求二2.1 filter過濾器組件3.需求三3.1 存儲過程轉換組件3.2 序列生成器組件seq3.3 彙總器轉換組件aggregator4.需求四4.1
目錄1.同構需求1.1 將emp表和dept表進行內連接1.2 將emp表和dept表進行右連接2.異構需求2.1 使用oracle的emp表和mysql的dept表進行連接3.同構與異構總結 1.同構需求 1.1 將emp表和
一、前言 sqlserver錶轉oracle表，表結構相同。 記錄下我的工作經歷，就像日記一樣；我以後還可以查閱。 kettle版本：pdi-ce-5.4.0.1-130 其實，我還安裝了kettle 6.1；大部分轉換ktr文件都是由
現在想將文件夾中的多個Excel文件批量導入數據庫中，且放在同一張表中 工具：SQL Server數據庫，Microsoft SQL Management Studio(SSMS)，Microsoft Visual Studio(SSD
將文件中的數據導入數據庫時，需要判斷數據庫表中已存在該數據的話，將數據更新；不存在的話，增量插入 工具：SQL Server ，Microsoft SQL Server Management Studio ，Visual Studio
問題描述：SSIS可以很方便的將數據導出到csv等文本文件，但是其自帶控件中並沒有可以直接pdf作爲目標文件的方法。很多網站上說可以引用dll庫或者下載一些第三方插件就可以在SSIS中用scripts的方式導出。個人覺得有些麻煩，再加上公
