成都网站建设设计

将想法与焦点和您一起共享

kettlenosql的简单介绍

kettle sql使用别名

由于项目开始时候使用的数据库是SQLServer,后来把存储的数据库调整为MySQL,所以需要把SQLServer的数据转移到MySQL;由于涉及的表比较多,所以想在MySQL中生成对应表并导入数据;我使用了MySQL的Client的工具SQLyog,这个工具的安装很简单。

站在用户的角度思考问题,与客户深入沟通,找到翁牛特网站设计与翁牛特网站推广的解决方案,凭借多年的经验,让设计与互联网技术结合,创造个性化、用户体验好的作品,建站类型包括:网站设计、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、主机域名虚拟主机、企业邮箱。业务覆盖翁牛特地区。

kettle设置了一个变量,执行第一次的时候提示出现不支持的sql92,然后再运行一次job变量就正常使用了

1. Join

我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.

这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Join,肯定是它们包含join key ,join key 可以是一个字段也可以是多个字段。如果两个数据流没有join key ,那么它们就是在做笛卡尔积,一般很少会这样。比如你现在需要列出一个员工的姓名和他所在部门的姓名,如果这是在同一个数据库,大家都知道会在一个sql 里面加上where 限定条件,但是如果员工表和部门表在两个不同的数据流里面,尤其是数据源的来源是多个数据库的情况,我们一般是要使用Database Join 操作,然后用两个database table input 来表示输入流,一个输入是部门表的姓名,另一个是员工表的姓名,然后我们认为这两个表就可以 ”Join” 了,我们需要的输出的确是这两个字段,但是这两个字段的输出并不代表只需要这两个字段的输入,它们之间肯定是需要一个约束关系存在的。另外,无论是在做 Join , Merge , Update , Delete 这些常规操作的时候,都是先需要做一个compare 操作的,这个compare 操作都是针对compare key 的,无论两个表结构是不是一样的,比如employee 表和department 表,它们比较的依据就是employee 的外键department_id , 没有这个compare key 这两个表是不可能连接的起来的.. 对于两个表可能还有人知道是直接sql 来做连接,如果是多个输入数据源,然后是三个表,有人就开始迷茫了,A表一个字段,B表一个字段,C表一个字段,然后就连Join操作都没有,直接 database table output , 然后开始报错,报完错就到处找高手问,他们的数据库原理老师已经在吐血了。如果是三个表连接,一个sql 不能搞定,就需要先两个表两个表的连接,通过两次compare key 连接之后得到你的输出,记住,你的输出并不能代表你的输入. 下面总结一下:

1. 单数据源输入,直接用sql 做连接

2. 多数据源输入,(可能是文本或是两个以上源数据库),用database join 操作.

3. 三个表以上的多字段输出.

2. Kettle的数据库连接模式

Kettle的数据库连接是一个步骤里面控制一个单数据库连接,所以kettle的连接有数据库连接池,你可以在指定的数据库连接里面指定一开始连接池里面放多少个数据库连接,在创建数据库连接的时候就有Pooling 选项卡,里面可以指定最大连接数和初始连接数,这可以一定程度上提高速度.

3. transaction

我想在步骤A执行一个操作(更新或者插入),然后在经过若干个步骤之后,如果我发现某一个条件成立,我就提交所有的操作,如果失败,我就回滚,kettle提供这种事务性的操作吗?

Kettle 里面是没有所谓事务的概念的,每个步骤都是自己管理自己的连接的,在这个步骤开始的时候打开数据库连接,在结束的时候关闭数据库连接,一个步骤是肯定不会跨session的(数据库里面的session), 另外,由于kettle是并行执行的,所以不可能把一个数据库连接打开很长时间不放,这样可能会造成锁出现,虽然不一定是死锁,但是对性能还是影响太大了。ETL中的事务对性能影响也很大,所以不应该设计一种依赖与事务方式的ETL执行顺序,毕竟这不是OLTP,因为你可能一次需要提交的数据量是几百 GB都有可能,任何一种数据库维持一个几百GB的回滚段性能都是会不大幅下降的.

4. 我真的需要transaction 但又不想要一个很复杂的设计,能不能提供一个简单一点的方式

Kettle 在3.0.2GA版中将推出一种新功能,在一个table output 步骤中有一个Miscellaneous 选项卡,其中有一个Use unique connections 的选项,如果你选中的话就可以得到一个transaction 的简单版,

由于是使用的单数据库连接,所以可以有错误的时候回滚事务,不过要提醒一点是这种方式是以牺牲非常大的性能为前提条件的,对于太大的数据量是不适合的(个人仍然不建议使用这种方式)

5. temporary 表如何使用

我要在ETL过程中创建一个中间表,当某个条件成立的时候,我要把中间表的数据进行转换,当另一条件成立的时候我要对中间表进行另一个操作,我想使用数据库的临时表来操作,应该用什么步骤。

首先从temp 表的生命周期来分,temp分为事务临时表和会话临时表,前面已经解释过了,kettle是没有所谓事务的概念的,所以自然也没有所谓的事务临时表。 Kettle的每个步骤管理自己的数据库连接,连接一结束,kettle也就自然丢掉了这个连接的session 的handler , 没有办法可以在其他步骤拿回这个session 的handler , 所以也就不能使用所谓的会话临时表,当你尝试再开一个连接的时候,你可以连上这个临时表,但是你想要的临时表里面的数据都已经是空的(数据不一定被清除了,但是你连不上了),所以不要设计一个需要使用临时表的转换

之所以会使用临时表,其实跟需要 ”事务” 特性有一点类似,都是希望在ETL过程中提供一种缓冲。临时表很多时候都不是某一个源表的全部数据的镜像,很多时候临时表都是很小一部分结果集,可能经过了某种计算过程,你需要临时表无非是基于下面三个特性:

1. 表结构固定,用一个固定的表来接受一部分数据。

2. 每次连接的时候里面没有数据。你希望它接受数据,但是不保存,每次都好像执行了truncate table 操作一样

3. 不同的时候连接临时表用同一个名字,你不想使用多个连接的时候用类似与temp1 , temp2 , temp3 , temp4 这种名字,应为它们表结构一样。

既然临时表不能用,应该如何设计ETL过程呢?(可以用某种诡异的操作搞出临时表,不过不建议这样做罢了)

如果你的ETL过程比较的单线程性,也就是你清楚的知道同一时间只有一个这样的表需要,你可以创建一个普通的表,每次连接的时候都执行truncate 操作,不论是通过table output 的truncate table 选项,还是通过手工执行truncate table sql 语句(在execute sql script 步骤)都可以达到目的(基于上面的1,2 特性)

如果你的ETL操作比较的多线程性,同一时间可能需要多个表结构一样并且里面都是为空的表(基于上面1,2,3特性),你可以创建一个 “字符串+序列” 的模式,每次需要的时候,就创建这样的表,用完之后就删除,因为你自己不一定知道你需要多少个这种类型的表,所以删除会比truncate 好一些。

下面举个例子怎么创建这种表:

你可以使用某种约定的表名比如department_temp 作为department 的临时表。或者

把argument 传到表名,使用 department_${argument} 的语法,

如果你需要多个这种表,使用一个sequence 操作+execute sql script 操作,execute sql script 就下面这种模式

Create table_? (…………..)

在表的名字上加参数,前面接受一个sequence 或类似的输入操作.

需要注意的是这种参数表名包括database table input 或者execute sql script ,只要是参数作为表名的情况前面的输入不能是从数据库来的,应为没有办法执行这种preparedStatement 语句,从数据库来的值后面的操作是 “值操作” ,而不是字符串替换,只有argument 或者sequence 操作当作参数才是字符串替换. (这一点官方FAQ也有提到)

常用的etl工具有哪些

1、DataPipeline

DataPipeline 隶属于北京数见科技有限公司,是一家企业级批流一体数据融合服务商和解决方案提供商,国内实时数据管道技术的倡导者。

通过平台和技术为企业客户解决数据准备过程中的各种痛点,帮助客户更敏捷、更高效、更简单地实现复杂异构数据源到目的地的实时数据融合和数据管理等综合服务。

从而打破传统 ETL 给客户灵活数据应用带来的束缚,让数据准备过程不再成为数据消费的瓶颈。

2、Kettle

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。

3、Talend

Talend 是数据集成解决方案领域的领袖企业,为公共云和私有云以及本地环境提供一体化的数据集成平台。Talend的使命是致力于帮助客户优化数据,提高数据可靠性,把企业数据更快地转化为商业价值。

以此为使命,Talend的解决方案将数据从传统基础架构中解放出来,提高客户在业务中的洞察力,让客户更早实现业务价值。

4、Informatica

Informatica是全球领先的数据管理软件提供商。

在如下Gartner魔力象限位于领导者地位:数据集成工具魔力象限、数据质量工具魔力象限、元数据管理解决方案魔力象限、主数据管理解决方案魔力象限、企业级集成平台即服务(EiPaaS)魔力象限。

5、DataStage

IBM® InfoSphere™ Information Server 是一种数据集成软件平台,能够帮助企业从散布在各个系统中的复杂异构信息获得更多价值。InfoSphere Information Server提供了一个统一的平台, 使公司能够了解、清理、变换和交付值得信赖且上下文丰富的信息。

IBM® InfoSphere™ DataStage® and QualityStage™ 提供了图形框架,您可使用该框架来设计和运行用于变换和清理、加载数据的作业。

参考资料:DataPipeline官网-关于我们

参考资料:百度百科-Kettle

参考资料:百度百科-Talend

参考资料:百度百科-Informatica

参考资料:百度百科-DataStage

kettle有什么特点

引言

作为资深的DBA同胞你是否在工作中也存在这样的情况呢?公司要搭建数据平台,首要的工作就是把旧库的数据导入到新库中,虽然各种数据库都提供了导入导出的工具,但是数据需要存储到各个地方,MongoDB、HBase、MySQL、Oracle等各种各样的不同数据库,同步起来就有一些困难了。那么如何做好两个数据库之间、不同类型的数据库之间的相互迁移转换呢?

今天小编就常用的数据库同步、迁移转换工具进行一个汇总,以便大家在需要的时候,选择到合适的工具完成自己的工作~

一、SQLyog

SQLyog简介

SQLyog是业界著名的Webyog公司出品的一款简洁高效、功能强大的图形化MySQL数据库管理工具。使用SQLyog可以快速直观地让你从世界的任何角落通过网络来维护远端的MySQL数据库。它也是小编工作一直使用的MySQL管理客户端工具哦。

SQLyog特点

方便快捷的数据库同步与数据库结构同步工具;

易用的数据库、数据表备份与还原功能;

支持导入与导出XML、HTML、CSV等多种格式的数据;

直接运行批量SQL脚本文件,速度极快;

新版本更是增加了强大的数据迁移

二、Navicat

Navicat简介

Navicat是一套快速、可靠并且价格相当便宜的数据库管理工具,Navicat提供多达 7 种语言供客户选择,被认为是最受欢迎的数据库前端用户界面工具。它可以用来对本地或远程的 MySQL、SQL Server、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 数据库进行管理及开发。

Navicat支持功能

数据模型

数据传输

数据同步

结构同步

导入、导出、备份、还原、报表创建工具及计划以协助管理数据

三、Ottor

Ottor简介

Otttor是由阿里巴巴开源的一个数据同步产品,它的最初的目的是为了解决跨国异地整个机房的架构为双A,两边均可写。开发时间长达7年,并持续到现在。目前阿里巴巴B2B内部的本地/异地机房的同步需求基本全上了Otter。Otter基于数据库增量日志解析,支持mysql/oracle数据库进行同步,在最新的v4.2.13已经支持mysql5.7以及阿里云提供的RDS数据库。小编已经在实际项目中使用。

Ottor特点

基于Canal开源产品,获取数据库增量日志数据。 (什么是Canal,详情查看)。

典型管理系统架构,manager(web管理)+node(工作节点),manager运行时推送同步配置到node节点,node节点将同步状态反馈到manager上。

基于zookeeper,解决分布式状态调度的,允许多node节点之间协同工作.(otter node依赖于zookeeper进行分布式调度,需要安装一个zookeeper节点或者集群)。

Ottor运行原理

db : 数据源以及需要同步到的库

Canal : 用户获取数据库增量日志,目前主要支持mysql

manager : 配置同步规则设置数据源同步源等

zookeeper : 协调node进行协调工作

node : 负责任务处理处理接受到的部分同步工作

四、ESF Database Migration

ESF Database Migration简介

ESF Database Convert是一款强大的商业数据库转换工具。支持常见数据库之间相互转换,目前网上能找到“免费”版本,如有不同数据库相互转的需求,可以用此工具解决你的问题。

官方地址为:

ESF Database Migration特点

它支持Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, Visual Foxpro, FireBird, InterBase, Access, Excel, Paradox, Lotus, dBase, Text...之间互相转换

五、DB2DB

DB2DB简介

DB2DB 是目前经过测试速度最快、最稳定实现多种数据库之间进行数据转换的工具。支持 SQL Server、MySQL、SQLite、Access 等多种数据库类型,通过该工具可以把原来的系统,方便快速地部署在不同的数据库甚至是云端数据库下。在大数据情况下(千万级别以上),处理速度比国内外同类软件要高出300%以上。并针对云端数据库中使用最多的 MySQL 数据库进行优化,使得从源数据库复制到新数据库时保留更多的数据表属性设置。这样大大减少程序员、DBA、实施人员将大型数据库进行迁移时的等待、测试和调试时间,减少公司为了测试某系统转换到新数据库系统时的人力成本。

官方地址:

DB2DB支持功能

任意类型数据库间进行转换;

数据库表结构自动同步;

数据表索引自动同步;

数据表字段默认值自动同步;

支持对二进制字段数据的同步;

支持各种数据库中自增型字段的处理;

支持同步前对数据表进行检查,避免出现由于数据库自身限制的原因而导致同步失败的情况;

支持把同步内容导出为 SQL 文件的功能;

支持自定义选择需要同步的数据表;

支持将配置保存为方案,以方便日后重新使用;

针对不同的机器配置,可以选择单线程或多线程同步方式。

通过灵活的方式(可按月/周/天/小时/分钟)设定程序不限次定时执行同步动作。

六、 Kettle

Kettle简介

Kettle是一款国外开源的ETL工具,使用突破性的元数据驱动方法提供强大的提取,转换和加载(ETL)功能。在Windows、Linux、Unix上均可运行,数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶,它凭借图形化,拖放式设计环境以及可扩展、数据集成等特点,越来越成为组织的选择。

Kettle特点

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,job则完成整个工作流的控制。

七、SyncNavigator

SyncNavigator简介

号称国内做的最好的数据库同步软件,傻瓜式同步数据库,只需要你设置好来源数据库和目标数据库的账号和密码,一键开启,后台自动同步,断点续传,增量同步,几乎不占内存和CPU资源。并且还支持异构数据库,也可以同步部分表或者部分字段,都可以进行更为精准的设置操作。

syncnavigator特点

是一款专业的SQLSERVER,MySQL数据库同步软件,它为你提供一种简单智能的方式完成复杂的数据库数据同步,分发操作。

支持同构数据库同步,异构数据库同步,定时同步,增量同步,断点续传

完整支持Microsoft SQL Server 2000,2005,2008

支持Mysql4.1,5.0,5.4,5.5

支持大容量数据库快速同步。

八、DataX3.0

DataX3.0特点

DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

DataX3.0特点

DataX本身作为离线数据同步框架,采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件,纳入到整个同步框架中。

Reader:Reader 为数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Framework。

Writer: Writer为数据写入模块,负责不断向Framework取数据,并将数据写入到目的端。

Framework:Framework用于连接reader和writer,作为两者的数据传输通道,并处理缓冲,流控,并发,数据转换等核心技术问题。

支持的数据库:

经过几年积累,DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入。DataX目前支持数据如下:

大家如有更好的工具推荐,欢迎在留言区补充~


当前文章:kettlenosql的简单介绍
转载注明:http://chengdu.cdxwcx.cn/article/dsgseoi.html