文章目录前言kettle - 清洗 mongodb 数据案例一、需求二、kettle开发1、新建mongodb数据查询2、配置kettleTest集合与清洗后kettleTestClear集合字段映射3、根据_id进行排序4、使用java脚本将日期格式化5、进行字段选择6、将delete字段进行值映射7、mongo输出8、最后加一个写日志组件方便记录三、测试到此案例演示结束!!! kettle
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2023-08-12 12:57:01
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# Kettle与MongoDB的日期查询
## 介绍
在数据处理和分析方面，日期查询是常见的需求之一。Kettle是一个开源的ETL工具，可以方便地进行数据抽取、转换和加载。MongoDB是一种高性能、可扩展的NoSQL数据库。本文将介绍如何在Kettle中使用MongoDB进行日期查询，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，确保已经安装了Kettle和MongoDB，并且
原创
2023-12-23 05:57:02
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在Kettle中查询MongoDB的过程可以分为以下几个步骤：
1. 连接MongoDB数据库
2. 查询数据
3. 处理查询结果
首先，我们需要在Kettle中连接MongoDB数据库。在Kettle的左侧工具栏中，找到MongoDB Input步骤，并将其拖动到工作区中。
接下来，双击MongoDB Input步骤，打开其属性配置窗口。在"Connection"选项卡中，点击"New"按
# Kettle与MongoDB查询时间的实现
## 1. 流程概述
在使用Kettle进行MongoDB查询时间的实现过程中，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 连接MongoDB数据库 |
| 步骤二 | 创建输入步骤 |
| 步骤三 | 添加查询条件 |
| 步骤四 | 执行查询操作 |
| 步骤五 | 输出查询
原创
2023-08-28 09:06:16
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1. ETL工具Kettle的查询、连接和映射在ETL工具中，查询、连接和映射各自的作用包括：查询步骤：用来查询数据源中的数据并合并到主数据流中连接步骤：将结果集合通过关键字进行连接子转换/映射：在转换里调用一个子转换，便于封装和重用2. 查询步骤在Kettle工具中，查询步骤常见的方式包括：流查询、模糊匹配、数据库查询、Web查询等等。流查询
只支持“==”的查询如果匹配上多条，只保留最后
# Kettle MongoDB Input 查询条件详解
在大数据处理与分析的背景下，数据集成工具的使用变得越来越普遍。Kettle，作为一个开源的数据集成工具，也被广泛应用于数据管道的构建。而在与MongoDB这样的NoSQL数据库交互时，合理设置查询条件是至关重要的。本文将阐述如何在Kettle中使用MongoDB的输入步骤，并详细描述查询条件的设置。
## 1. Kettle 简介
前言： 昨天我们讲了数据库相关操作，流查询，通过流查询我们进行等值查询，从而实现类似数据库内连接的效果，今天我们来讲一个类似的组件，叫合并记录，合并记录顾名思义就是将数据进行合并，具体来讲就是将两个不同来源的数据合并，这两个来源的数据分别为旧数据和新数据，该步骤将旧数据和新数据按照指定的关键字匹配、比较、合并。 一、合并记录今天我们讲的连接是转换里面的第八个分类。连接是结果集通过关键字进
1、在学习kettle连接mongo之前，先给大家简单科普下mongo，避免有的童鞋跟不上节奏，老鸟跳过即可。MongoDB（简称Mongo）是一种开源的文档数据库管理系统，它采用了非常灵活的文档模型，可以存储和处理各种类型和结构的数据。MongoDB是一个面向文档的数据库，意味着它的数据存储在称为文档的BSON（二进制JSON）格式中。适合非结构化或半结构化数据存储、实时分析、日志记录、内容管理
今天在做取数过程中遇到了一个问题，就是增量取数，增量取数大部分用到的是根据时间段来抽取数据，然后插入到目标库，事实中kettle中有个一次提交多少条记录的问题，今天暂时不讨论这个，主要来说说如何根据中间时间表（主要记录上次取数的开始时间和结束时间），然后去设置取数的时间段。下面来看一下遇到的问题：我们是定时取数，本次取数的时间要去中间表查看上次取数状态，有二种情况：（1）上次取数成功：
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2023-12-14 18:36:40
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# MongoDB 与 Kettle 的结合使用
在现代大数据环境中，MongoDB 和 Kettle (也称为 Pentaho Data Integration, PDI) 是两个备受欢迎的工具。MongoDB 是一个高性能、高可用性、易扩展的 NoSQL 数据库，而 Kettle 是一款强大的 ETL (提取转换加载) 工具，能够帮助用户轻松地在不同数据源之间进行转换和同步。
## Mon
目录项目场景问题分析解决方案MongoDB Delete插件使用总结项目场景项目使用的ODS层数据库是MongoDB；在数据中心从DB层向ODS层同步数据过程中，发现有张ODS表在同步过程中，数据突然发生锐减，甚至于该ODS表数据清0。同步技术使用的是kettle，在该ODS表的同步转换中，只有两个控件用来处理MongDB数据：一个是kettle本身自带的MongoDB output，一个是使用的
基本配置Configure Connection Tab 数据库连接Connection timeout：尝试连接数据库所等待的最大时间（毫秒），空为无限，建议5000Socket timeout：sql在执行成功之前等待读写操作的时间（毫秒），空为无限，建议5000Output Options Tab 输入表与相关设置Truncate option：在数据传输前清空表Upda
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2023-06-13 18:27:48
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1. 插入/更新按照官方资料说明，插入/更新实现的功能只有两个：依据查询关键字段，将未被发现的行记录插入到表中。如果行记录在表中被找到，则比较需更新的字段，若更新字段不一致，则进行更新操作。插入\更新操作并不要求数据流里的字段及字段名称与目标表中的字段及字段名称一致，只需要自定义好映射条件即可。在MySQL中构建两个表personal_a和personal_b,其创建语句及原始数据如下。creat
经过测试发现，如果 MongoDB 需要验证的话，kettle 的 “MongoDB input” 组件是无法连接 MongoDB 的。那么我们怎么用 kettle 读入 MongoDB 的数据呢，笔者是如下操作的。第一步：把 MongoDB 的数据导出成 JSON 文件第二步：把第一步的操作设置成定时任务第三步：读取 JSON 文件 经过测试发现，kettle 无法
原创
2016-08-05 17:38:00
304阅读
文章目录1. 初步体验：csv 转为excelKettle概念配置mysql链接mysql 一对多关联查询结果保存到mongodb中 1. 初步体验：csv 转为excelWindows环境下安装pdi-ce-8.0.0.0-28.zip ，解压后执行lib下的Spoon.bat 将csv输入拖入 双击拖进去的csv，浏览选择csv文件，其他配置默认 点击获取字段，然后再点击预览同理将excel
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2023-08-26 19:37:57
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目录一、基本知识储备二、前期准备三、将数据导入MongoDB四、MongoDB数据迁移至Hbase一、基本知识储备1、MongoDBMongoDB基本概念：数据库（database)集合（collection）文档（document）MongoDB基本指令：连接MongoDB：mongo IP:27017显示所有数据库： show dbs/ show databases进入指定数据库名： use
kettle：mongdb与mysql互传数据
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2023-06-07 15:49:51
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# 使用Kettle导出数据到MongoDB
## 简介
Kettle是一款功能强大的开源ETL（Extract, Transform, Load）工具，可以用于数据的抽取、转换和加载。在本文中，我们将探讨如何在Kettle中使用MongoDB输出插件将数据导出到MongoDB数据库。
## 整体流程
下面是实现"Kettle MongoDB Output"的整体流程：
| 步骤 | 描
原创
2023-10-31 10:10:33
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# Kettle 支持 MongoDB 的探索
在如今大数据时代，处理和分析海量数据已经成为企业和开发者的重要任务。作为一款流行的数据集成工具，Apache Kettle（也称为 Pentaho Data Integration，PDI）拥有强大的功能，可以整合来自不同数据源的信息。在本文中，我们将探索 Kettle 如何支持 MongoDB，并通过示例代码帮助您理解这一过程。
## 什么是
# 使用Kettle写入MongoDB的流程
欢迎来到本篇文章，我将会教给你如何使用Kettle（一款优秀的ETL工具）来将数据写入MongoDB数据库。作为一名经验丰富的开发者，我将以流程图的方式为你呈现整个过程，并详细解释每个步骤需要做什么，以及对应的代码和注释。
## 整体流程图
下面是整个流程的流程图，我们将首先从数据源（例如一个CSV文件）中读取数据，然后使用Kettle进行转换和
原创
2023-11-08 07:12:34
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