问题描述 关于etl工具kettle的使用 楼主因为工作原因需要使用kettle,目前遇到一个问题请各位大神帮帮我. 在进行简单的转换的时候,如何操作才能传递参数到表输入的条件中. 例如,_select* from tablename where column='XXXX' 怎么操作才能实现只需要传入参数,就能得到不同结果!谢谢大家了 解决方案 说明:阻塞数据是将前一步的数据挤压到一个临时文件.知道没有数据或步骤执行完成之后,才执行下一个步骤.......答案就在这里:ETL kettle 工具

问题描述 关于etl工具kettle中双击 spoon.bat '.java.exe -version 2>&1:C:Windowssystem32find/C"64-Bit不是内部程序 双击 spoon.bat,就出现这个窗口,一闪而过,然后就没动静了,到底是什么原因啊 坐等大神 我电脑是win7 64位 操作系统 java环境变量什么的都配好了 急

Kettle简介:Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定.Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出.Kettle这个ETL工具集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做.Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,j

今天我们打断一下ELK工具的使用讲解过程,来说说ETL工具kettle.首先我们要了解一下什么是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.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. 把数据从源取出,通过处理后放到标准的数据库中,你可以初略的这么去认为,这对于需要大量操作数据表格的人来说是有福了额(集团对账,片区分销体系汇总,无数的Ex

数据已经成为整个社会的一个重要资产,越来越多的企业正在向数据驱动型企业转型.然而,数据的爆炸性增长,特别是非结构化数据的爆炸性增长使得这种转型面临巨大挑战.有研究显示,到2020年,平均每个互联网用户每天会产生1.5GB数据:一个智能工厂每天产生1PB数据--.未来数据量会越来越大,其中非结构化数据的增速要远远超过传统的结构化数据,使得企业从海量数据中获得洞察面临严峻的挑战. 10月31日,为了探求问题答案,Informatica 的300多名客户和合作伙伴来到2017 Informatica数

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.ETL 是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去. 我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具,并讨论了从 ETL 转向"无 ETL"的过程,因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程. 注:原文包含 11 项

当数据科学家需要使用某些软件时,其中一部分我们已经在之前的章节中做过介绍,这些软件涵盖了数据科学家所需要的基础专业内容.实际的工作范畴可能会超越求职时候的工作描述,这也是IT工作的常态之一.这在某种程度上是好的,因为它提供了学习新技能的机会,而这也是数据科学领域最引人入胜的方面之一. 在这一章中,我们会探索数据科学环境中常用的软件.不是所有在这里提到的软件都会在你的工作中用到,但了解它们会让你拥有更多选择.特别是我们会提到Hadoop套件的一些其他备选工具(例如Spark.Storm等),许多功

文章讲的是盘点:55个最实用大数据可视化分析工具,近年来,随着云和大数据时代的来临,数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取.归纳并简单的展现.传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合,通过不同的展现方式提供给用户,用于发现数据之间的关联信息.新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求,必须快速的收集.筛选.分析.归纳.展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新.因此,在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性: (1)实时性:数据可视化工具

俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性:我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家.设计师或数据分析员:我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息, 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(BDV)工具,因此,笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具,这些工具中不乏有适用于NET.