1、群里有小伙伴询问kettle连接hive的demo，今天抽点时间整理下。其实kettle连接hive和连接mysql数据库也是一样的。1）kettle中的lib目录下放hive驱动jar，这里我使用的是kyuubi-hive-jdbc-shaded-1.9.0.jar。2）设置hive连接参数。3）通过表输入进行读取数据。 2、下载kyuubi-hive

在了解kettle血缘之前，咱们先来了解下什么是数据血缘？1、数据血缘定义（来自gpt）数据血缘（DataLineage）是指在数据管理和数据分析中追踪数据的源头、流向和处理过程的能力。具体来说，数据血缘描述了数据如何被创建、变换和移动，以及这些过程中数据的路径和影响。它有助于理解数据的可靠

在数据驱动的时代，越来越多的企业开始关注数据中台，希望通过数据集成和分析提升业务决策能力。虽然数据中台在市场上广受欢迎，但作为一个有多年数据架构经验的工程师，我想说的是，80%的企业其实并不需要它。今天，我下面就来聊聊为什么大多数企业无需数据中台，没有数据中台的情况下什么样的

        Samba是Linux下用于文件、打印机共享的开源软件套件，基于smb协议实现了Linux、Windows之间的打印机、文件共享，这里主要介绍常用的文件共享配置。     1、配置好yum源，安装好samb服务器、客户端软件包：    yuminstallsamba    yu

当前企业集成工具主要有三大类：iPaaS、RPA、ETL 这三大类产品，这三大集成工具之间功能均有相互的交叉和重合，企业在进行集成类业务需求实现时，很多情况下会根据开发人员个人对工具的熟悉程度来选择其中的一个工具，而不是从企业总体集成管理规范和运维成本等方面全盘考虑后再做出正确的

一、ETL背景在数字化时代，企业的数据孤岛问题日益凸显。不同部门之间的信息壁垒导致了数据流通的障碍，严重影响了数据挖掘和报表开发的效率。为了解决这一问题，数据仓库技术应运而生。ETL作为数据仓库的基石，负责将分散在各部门的数据进行抽取、加工和集成，为后续的决策支持系统(DSS)

随着企业数据规模的不断增大，如何高效地管理和利用数据成为了企业数字化转型过程中的重要问题。数据仓库作为一种专门用于存储和处理企业数据的技术，已经成为了企业数字化转型过程中不可或缺的一部分。而数仓调度则是数据仓库建设过程中至关重要的一环。一、什么是数仓调度？

数据集成：企业数智化的核心数据集成是这一资产发挥价值的关键步骤，它将分散在不同来源的数据汇集到统一的平台，实现数据的集中管理和深入分析。通过这一过程，企业能够打破信息孤岛，提升数据的准确性和可靠性，从而为实时决策提供支持，加强数据分析的能力。数据集成在企业数据生命周期管理

一、简介Kettle是PentahoDataIntegration(PDI)的一个组成部分，是一个开源的数据集成工具。它被广泛用于数据的抽取、转换和加载(ETL)过程。Kettle提供了一个易于使用的图形界面，可以轻松设计和执行ETL流程。github源码地址：https://github.com/pentaho/pentaho-

引言DataX系列文章：ETL可视化工具DataX–安装部署(二)1.1DataX1.1.1DataX概览DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、A

场景：输入在指定的错误(错误应涵盖数据类型不匹配的情况)行数内，trans不报错，但通过错误处理步骤捕捉，并记入文件，整个数据管线正常完成直至处理完最后一个输入行。解决方案：使用步骤【数据检验】进行处理。这个步骤和常规的业务系统对接三方接口一个逻辑，将符合规则的数据放行，不符合的

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 2、将生成随机数拉倒画布即可，然后设置字段名称和选择合适的类型，如下图所示：类型：随机数字：生成一个介于0和1之间的随机数随机整数：生成一个随机的32-bit整数随机字符串：基

项目要求：根据电商日志文件，分析：1.统计页面浏览量（每行记录就是一次浏览）2.统计各个省份的浏览量（需要解析IP）3.日志的ETL操作（ETL：数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程）为什么要ETL：没有必要解析出所有数据，只需要解析出有价值的字段即可。

相信很多的小伙伴，有些是大数据测试岗位，有些是ETL开发，都面临着如何要造数据的情况。1，造数背景【大数据测试岗位】，比较出名的就是宁波银行，如果你在宁波银行做大数据开发，对着需求开发完代码之后，可能需要把代码提交给测试人员，那么测试人员会根据这个业务需求，他们会自己造一批数据

ETL介绍ETL（Extract,Transform,Load）软件是专门用于数据集成和数据仓库过程中的工具。ETL过程涉及从多个数据源提取数据，对数据进行转换以满足业务需求，然后将数据加载到目标数据库或数据仓库中。以下是ETL软件的一些关键功能和特点：关键功能数据提取（Extract）：从各种数据源（如

ETLCloud中如何使用Kettle组件在当今数据驱动的时代，数据处理和分析已成为企业决策的关键。为了更高效地处理海量数据，ETL（Extract, Transform, Load）工具变得至关重要。而在众多ETL工具中，Kettle作为一款开源、灵活且功能强大的工具备受青睐。而在ETLCloud平台上，可以通过Kettle组件

数据仓库的设计和实施是一个复杂的过程，通常需要根据具体的企业需求和资源来确定最佳的方案。以下是一个详细的数据仓库实施方案概述，但请注意，由于数据仓库的具体实现细节可能因技术栈、业务需求和数据源的不同而有所变化，因此我无法直接提供完整的代码示例。1.需求分析明确业务

目录建模方式ETL新建etl项目，设置项目名称位置新建数据源新建SSLS包做全量双击编辑执行SQL任务 双击编辑数据流任务编辑OLEDB源编辑数据流转换编辑OLEDB源目标右键选择执行做增量 编辑执行SQL任务编辑任务条件编辑数据流任务1编辑数据流任务2执行任务数

作者|郭炜导读：最新发布的《技术成熟度曲线2024》全面评估数据集成技术架构的7个维度，包括技术成熟度、技术难度、业务价值、技术成熟周期、管理协作难度、大模型结合等评估维度，报告篇幅较长，我们将报告分为3篇系列文章，本文为报告第一篇，描述了「从ETL到ELT，到EtLT的趋势」。接

在数据处理流程中，数据去重是一个至关重要的环节，它能够确保数据分析的准确性和效率。ETL（Extract, Transform, Load）工具作为数据集成的重要组成部分，提供了强大的功能来帮助用户实现数据的抽取、转换和加载，其中就包括数据去重。一、处理组件在ETLCloud中，想要实现数据去重，就可以直

问题场景：一个朋友说他用kettle将生成好的多个文件（a.xls和b.xls，文件在data目录下）发送给客户，但是data目录下还有其他的文件，他如果指定data目录发送会把data目录下面的所有文件都作为附件进行发送，显然不符合要求，所以他当时的临时解决方法是创建个临时目录，里面只放a.xls和b.xls两个

ETLCloud中如何执行Java Bean脚本在ETLCloud这一强大的数据集成和转换平台中，执行Java Bean脚本的能力为其增添了更多的灵活性和扩展性。Java Bean脚本不仅仅是一段简单的代码，而是一种强大的工具，可以帮助用户定制和优化数据处理的每一个环节。为了充分利用这一功能，您需要编写

Python的解读Python 是一种高级、通用的编程语言，由荷兰程序员吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）于1990年代初设计并发布。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，它的语法清晰且表达力强，使得开发者能够以更少的代码行数表达复杂的概念。这使得Python成为了编程入门者的理想选

1、之前有个同学说他使用kettle执行一坨sql语句时，kettle直接卡死掉了。我给出的建议是使用存储过程，果不其然使用存储过程顺利解决问题。今天我们一起来学习下kettle如何调用存储过程，这里基于mysql进行演示。调用存储过程有两种方法：使用步骤【调用DB存储过程】或者步骤【执行SQL脚

JSON的用处JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，其设计初衷是为了提升网络应用中数据的传输效率及简化数据结构的解析过程。自其诞生以来，JSON 已成为Web开发乃至众多软件开发领域中不可或缺的一部分，以其高效、灵活、易读易写的特性，成为了数据交换和存储