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
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
# 了解kettle mongodb 更新
在数据处理和ETL流程中，Kettle是一款非常实用的工具，而MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，在实际项目中，我们可能需要使用Kettle来更新MongoDB中的数据。本文将介绍如何使用Kettle来更新MongoDB中的数据，并提供代码示例。
## Kettle简介
Kettle，又称Pentaho Data Integration，是
【实验目的】 1.利用Kettle的“表输入”，“表输入出”，”JavaScript代码”组件，实现数据全量更新。 2.熟练掌握“JavaScript代码”，“表输入”，“表输入出”组件的使用，实现数据全量更新。【实验原理】 通过“表输入”对MySQL表格的数据读入，然后通过“JavaScript代码”更新抽取数据的时间，再通过“表输入出”保存表格到MySQL数据库。【实验环境】 操作系统：Win
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2024-01-05 20:05:03
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工具ETL工具：KETTLE 7.1数据库：mysql 5.7.16概念全量更新：通过标识比较不相同数据，对目标表进行增删实现同步两表同步。例子:数据库建立表如下
源表user_b目标表user_a 实现目标,当user_b 改变的时候,同步到user_a 这里使用kettle工具实现,kettle工具的了解请看入门教程 打开spoon.bat (spoon和chef已经合并) ,新建转换如
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2023-09-29 21:17:52
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# 使用 Kettle 更新 MongoDB 数据的方案
## 概述
在数据整合和 ETL（提取、转换、加载）过程中，Kettle（也称为 Pentaho Data Integration，PDI）是一个强大的工具，可以帮助我们从不同的数据源中提取数据，并将其转换为所需的格式后加载到目标数据库中。在这篇文章中，我们将重点讨论如何使用 Kettle 更新 MongoDB 数据，并通过示例代码进行
ETL中增量更新是一个比较依赖与工具和设计方法的过程，Kettle中主要提供Insert / Update 步骤，Delete 步骤和Database Lookup 步骤来支持增量更新，增量更新的设计方法也是根据应用场景来选取的，虽然本文讨论的是Kettle的实现方式，但也许对其他工具也有一些帮助。本文不可能涵盖所有的情况，欢迎大家讨论。应用场景 增量更新按照数据种类的不同大概可以分成： 1.&n
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2024-01-01 23:38:31
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TASKCTL默认采用pan命令方式调度kettle转换作业。除此之外，我们还提供了taskctl-plugin-kettle（Soap服务）插件的方式驱动kettle转换。相比原生的pan命令，Soap服务直接驱动kettle核心进行调度。资源消耗更低、速度更快，支持高并发。一 安装taskctl-plugin-kettle服务1 确保安装环境（unix/windows）具备kettl
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
上一篇博客介绍了本次操作的一些需求和预研思路，并且对第一种方式做了测试，现在将对第二种方式做测试。虽然在网上有不少关于动态链接库的文章，但是不少是操作kettle文件，或者通过脚本去按照一定规则生成变量。好像并不是很适合我自己的任务思路，因此在借鉴他们的思路的基础上，通过多次测试，终于走通了动态链接数据源的数据抽取，为了方便一步一步的递进，本次选择了一个数据较少的表来测试，具体步骤详见下文。&nb
kettle初探1Kettle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。Ke
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
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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# 使用Kettle中的MongoDB Delete控件
## 概述
Kettle是一款强大的ETL（Extract, Transform, Load）工具，可以用于数据的抽取、转换和加载。MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，用于存储和处理大量的文档数据。在Kettle中，我们可以使用MongoDB Delete控件来删除MongoDB中的数据。
在本文中，我将向你展示如何在Kettl
# Kettle中连接MongoDB报错及解决方案
在数据处理与转换领域，Kettle（现称为Pentaho Data Integration）是一款广受欢迎的开源ETL工具。然而，许多用户在将Kettle与MongoDB结合使用时，可能会遇到各种连接问题。本文将探讨这些常见的错误及其解决方案，并提供相关代码和状态图示例。
## 常见错误与原因
在Kettle中连接MongoDB时，用户常见
# Kettle中MongoDB增量抽取的实现
在现代数据处理与分析中，增量抽取是一项非常重要的技术手段。特别是在大数据背景下，MongoDB作为一种高性能的NoSQL数据库，广泛应用于数据存储与管理。使用Apache Kettle（又称Pentaho Data Integration）进行MongoDB的增量抽取，可以帮助我们高效地获取所需数据。本文将详细介绍Kettle中如何实现MongoD
附：Kettle实战视频教程，需要的朋友可以看看学习下哈~~kettle实战第一讲-文件和数据库表的互相转换处理_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibilikettle实战第二讲-数据库单表的全量同步_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibilikettle实战第三讲-数据库单表的增量同步_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibilikettle实战第四讲-同步错误原因记录到数
要实现实时的增量更新共有两种方法： 1.通过触发器。在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时 表，抽取线程从临时表中抽取数据，临时表中抽取过的数据被标记或删除。触发器方式的优点是数据抽取的性能较高，缺点是要求业务表建立触发器，对业务系统有 一定的影响。 2.通过时间戳。我是在两边数据库的表里插入了一
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2023-09-04 19:04:36
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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
每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。放弃不难，但坚持很酷~最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求，打算使用 Kettle 工具实现。本文章记录了数据导入从 0 到 1 的过程，最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据。一起来看吧~一、Kettle 连接图 简单说下该转换流程，增量导入数据：1)根据 source 和 db 字段来获取 Mongo
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2023-10-22 20:26:03
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