一、Kettle的简单介绍Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、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。ETL是EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载)的简称，实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址，是数
文章目录DataX和kettle初步了解DataXDataX特点DataX结构模式（框架+插件）Kettlekettle的优点：DataX和kettle对比 DataX和kettle初步了解DataXDataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。（摘自
在当今大数据时代，数据的获取和处理速度至关重要。随着数据量的不断增加，很多企业都在选择不同的工具来实现数据的高效接入与处理。本篇博文将重点探讨“Spark数据接入和Kettle的速度对比”的问题，以便为读者提供深入的技术视角和实战经验。
### 背景定位
在IT行业，数据处理工具的发展经历了多个阶段。从早期的批处理系统到现在的流处理框架，数据接入和处理技术不断演进。Spark作为一个通用的集群计
Bucket TableBucket Table是一种Spark常见的优化查询的建表方式。创建方式是使用distributed by语法进行创建，会根据spark.sql.shuffle.partitions的值创建若干个bucket。Spark中对于两个大表的join，采用的方式是SortMergeJoin.而如果两个表都是bucket表，而且bucket数量相同(业界有公司针对这块的
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2023-11-11 14:35:39
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任务调度系统的比较oozie
优势: 老牌任务调度系统, 稳定性高; cdh版本自动集成. 无需担心兼容性 劣势: 重量级, 任务调度依靠xml文件, 门槛较高, 不够灵活, 不易于二次开发和后期维护kattle
优势精细化控制, 可以自定义实现复杂功能可以在windows上修改, 创建, 修改, 运行控制任务 劣势很多需求要kattle在linux上运行, kattle的设计往往在window完
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2024-03-06 00:00:27
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一、什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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Kettle 转换与作业写在前面本文为本人在学习使用kettle进行数据迁移过程中的学习过程记录，仅供参考。Kettle 的转换与作业转换（Transformation） 和 作业（Job）是Kettle描述数据转换过程的两个基本部件。转换更着重于对数据内容进行处理，一个转换中可以包含多个步骤。一般来说，在一个转换中，各个组件是并行执行的。当一个组件的输入流接收到内容时，这个组件便进行工作，并将结
在大数据处理领域，Apache Impala和Apache Spark都是备受关注的开源项目，它们为用户提供了高效的数据查询和分析能力。本文将通过多个维度对这两个技术进行深入对比，帮助读者在选型时做出明确的决策。
## 背景定位
随着大数据技术的不断演进，Impala于2012年由Cloudera推出，旨在提供实时SQL查询能力，而Spark作为2010年起源于加州大学伯克利分校的项目，逐渐成
1. SparkSQL概述1.1 SparkSQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。 在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQ
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2024-04-17 10:29:24
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Apache Flink和Apache Spark是流行的大数据处理框架，它们都提供了高效的数据处理能力，但在一些方面有所不同。本文将介绍如何实现对比这两个框架，并给出代码示例来帮助新手理解。
首先，让我们从整个流程开始，列出实现“flink 和 spark 对比”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 设置开发环境 |
| 2 | 编写数据处理程序 |
|
原创
2024-04-26 10:22:45
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# Spark和Tez对比
### 简介
Spark和Tez都是用于大数据处理的框架，它们之间有很多相似之处，但也有一些不同之处。本文将对Spark和Tez进行对比，分析它们的优劣势。
### Spark
Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，它主要用于大规模数据处理。Spark提供了丰富的API，包括Java、Scala、Python和R等，可以轻松地开发复杂的数据处
原创
2024-05-03 03:49:10
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Clickhouse的优劣及性能分析一、优点二、缺点三、相关优化四、性能情况五、其他补充 一、优点1、为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量进行处理；2、数据压缩空间大，减少IO；处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行；3、索引非B树结构，不需要满足最左原则；只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也
性能调优在整个项目中尤为重要。对于初级开发人员往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分为两个方面：一方面是硬件方面的调优，一方面是软件方面的调优。本文章主要介绍Kettle方面的性能调优以及效率的提升。一、Kettle组件调优1. commit size表输出的提交记录数量（默认1000），具体根据数量大小来修改。修改前速度（7447/s）： 修改后（7992/s）:2. 数据库连接调参
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2024-01-05 20:43:16
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Datax和Kettle的对比较维度\产品 kettle DataX 设计及架构 适用场景 面向数据仓库建模传统ETL工具
原创
2021-10-24 10:55:44
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在拉勾教育大数据训练营的学习中，关于impala的学习总结Impala概述开源的针对HDFS和HBASE中的PB级别数据进行交互式实时查询优点使用MPP没有使用MR，提升速度使⽤用LLVM(C++编写的编译器器)产生运行代码优秀的IO调度选择适合的数据存储格式可以得到最好的性能尽可能使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的⽅式传递缺点Impala属于MPP架构，只能做到百节点级，一
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2023-10-10 17:41:37
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Spark Streaming 是 Spark 0.7 推出的流处理库，代表 Spark 正式进入流处理领域，距今已有快 6 年的时间。在这段时间中，随着 Spark 不断完善，Spark Streaming 在业界已得到广泛应用，应该算是目前最主要的流处理解决方案之一。Spark Streaming 有三个特点：基于 Spark Core Api，因此其能够与 Spark 中的其他模块保持良好的
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2023-09-16 16:52:34
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在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。在这个领域，Flink和Spark无疑是彼此非常强劲的对手。1. Flink VS Spark 之 APISpark与Flink API情况如下：Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：2. Flink VS Spark 之 ConnectorsSpark 支持的Connecto
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2023-08-29 16:57:17
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kettle提供了几种不同数据库写入组件，不同组件有不同的优缺点，下边对几种组件进行说明和对比。插入/更新 可通过对比字段自动判断插入和更新数据，一般情况下根据数据的主键（ID）来进行对比，如果数据库存在此主键
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2024-01-05 23:40:56
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在现代数据集成的场景中，Kafka的整合越来越成为一种趋势。Kettle（Pentaho Data Integration）在数据ETL（抽取、转换、加载）方面表现出色，而Spark以其强大的分布式计算能力赢得了数据分析的青睐。将Kettle与Spark结合，能够充分发挥两者的优势，实现高效的数据处理和分析。接下来，我们将探讨Kettle整合Spark的问题，并通过以下几个部分深入了解解决方案：备
1.mysql->mysql（完全同字段数据同步）当然，实际此种情况当然可以选择navicat1）打开spoon，连接资源库（推荐） 2）新建转换，之后在主对象树新建数据库连接并右键共享（统一数据源管理） 3）拖入一个表输入，配置连接信息，获取SQL语句，完成表输入配置（无变量情况） 4）拖一个表输出（需要在目的库中先建表），选择目标表，获取字段，输入字段映射
