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20多年的数据库、数据仓库、大数据相关工作。《Hadoop构建数据仓库实践》、《HAWQ数据仓库与数据挖掘实战》、《SQL机器学习库——MADlib技术解析》作者。

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TA的排名 872

Kettle构建Hadoop ETL实践(四):建立ETL示例模型

目录一、业务场景1. 操作型数据源2. 销售订单数据仓库模型设计二、HIVE相关配置1. 选择文件格式2. 选择表类型3. 支持行级更新4. Hive事务支持的限制三、建立数据库表1. 源数据库表2. RDS库表3. TDS库表四、装载日期维度数据五、小节 从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介...

2020-09-04 18:03:37

Kettle构建Hadoop ETL实践(三):Kettle对Hadoop的支持

目录一、Hadoop相关的步骤与作业项二、连接Hadoop1. 连接Hadoop集群(1)开始前准备(2)配置步骤2. 连接Hive3. 连接Impala4. 建立MySQL数据库连接三、导入导出Hadoop集群数据1. 向HDFS导入数据2. 向Hive导入数据3. 从HDFS抽取数据到MySQL4. 从Hive抽取数据到MySQL四、执行HiveQL语句五、执行MapReduce1. 生成聚合数据集(1)准备文件与目录(2)建立一个

2020-09-01 15:26:57

Kettle构建Hadoop ETL实践(二):安装与配置

目录一、安装1. 安装环境(1)选择操作系统(2)安装规划2. 安装前准备(1)安装Java环境(2)安装GNOME Desktop图形界面(3)安装配置VNC远程控制(4)在客户端安装vncviewer3. 安装运行Kettle(1)下载和解压(2)运行Kettle程序(3)创建Spoon快捷启动方式二、配置1. 配置文件和.kettle目录(1).spoonrc(2)jdbc.properties(3)kettle.properti

2020-08-24 18:18:05

快速安全清理MySQL binlog

一、问题提出 之前写过一篇名为“快速安全删除MySQL大表”的博客,讲解如何在不影响线上数据库服务的前提下删除大表。实际上清理MySQL binlog也会遇到同样的问题。例如,我们每个binlog文件的大小是1G。最初的做法是,每天凌晨2:30执行下面的操作清理10天前binlog:mysql -uroot -p123456 -s /data/3306/mysqldata/mysql.sock -e "purge master logs before date_sub( now( )...

2020-08-21 14:47:32

Kettle构建Hadoop ETL实践(一):ETL与Kettle

目录一、ETL基础1. 数据仓库架构中的ETL2. 数据抽取(1)逻辑抽取(2)物理抽取(3)变化数据捕获3. 数据转换4. 数据装载5. 开发ETL系统的方法二、ETL工具1. ETL工具的产生2. ETL工具的功能(1)连接(2)平台独立(3)数据规模(4)设计灵活性(5)复用性(6)扩展性(7)数据转换(8)测试和调试(9)血统和影响分析(10)日志和审计三、Kettle简介1. Kettle设计原则2

2020-08-13 18:21:32

分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析

引言为什么写这篇文章?首先,缓存由于其高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。但是在更新缓存方面,对于更新完数据库,是更新缓存呢,还是删除缓存。又或者是先删除缓存,再更新数据库,其实大家存在很大的争议。目前没有一篇全面的博客,对这几种方案进行解析。于是博主战战兢兢,顶着被大家喷的风险,写了这篇文章。文章结构本文由以下三个部分组成1、讲解缓存更新策略2、对每种策略进行缺点分析3、针对缺点给出改进方案正文先做一

2020-07-30 16:55:10

新书上架,毛遂自荐!

all in one:全面介绍复制、中间件、集群、存储四类各种MySQL高可用技术。 step by step:各种方案安装配置部署的详细步骤。 troubleshooting and test:问题复现、解决与性能对比测试。

2020-07-20 14:49:38

DBeaver连接hive、impala、phoenix、HAWQ、redis

目录一、DBeaver简介二、下载与安装三、连接hive四、连接impala五、连接phoenix六、连接HAWQ七、连接redis 伴随着技术的不断发展与进步,我们会接触和使用越来越多的数据源。从经久不衰的MySQL、Oracle、SQLserver、DB2等关系数据库,到方兴未艾的MongoDB、Redis、Cassandra等NoSQL产品,再到屡见不鲜的各种大数据组件,如Hive、Impala、HBase、Phoenix、Spark,以及林林总总的时序数...

2020-06-15 11:38:17

Kettle与Hadoop(九)提交Spark作业

实验目的:配置Kettle向Spark集群提交作业。实验环境:Spark History Server:172.16.1.126Spark Gateway:172.16.1.124172.16.1.125172.16.1.126172.16.1.127PDI:172.16.1.105Hadoop版本:CDH 6.3.1Spark版本:2.4.0-cdh6.3.1PDI版本:8.3Kettle连接CDH参见“https://wxy0327.blog.csdn.net/a

2020-06-10 10:29:06

Kettle与Hadoop(八)执行Oozie作业

1. 打开PDI,新建一个作业,如图1所示。图12. 编辑'Oozie job executor'作业项,如图2所示。图2 说明:CDH631是已经建好的Hadoop集群连接,参见“https://wxy0327.blog.csdn.net/article/details/106406702#%E4%BA%8C%E3%80%81%E8%BF%9E%E6%8E%A5Hadoop%E9%9B%86%E7%BE%A4”。 'Enable Blocking'选项将阻止转换的其...

2020-06-09 10:12:55

Kettle与Hadoop(七)执行Sqoop作业

目录一、Sqoop export二、Sqoop import一、Sqoop export1. 建立一个作业,将HDFS文件导出到MySQL数据库。(1)打开PDI,新建一个作业,如图1所示。图1(2)编辑'Sqoop export'作业项,如图2所示。图2 说明:CDH631是已经建好的Hadoop集群连接,参见“https://wxy0327.blog.csdn.net/article/details/106406702#%E4%BA%8C%E...

2020-06-08 10:17:55

Kettle与Hadoop(六)执行HiveQL语句

1. 建立hive表,导入原始数据,过程参考https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/106471124#2.%20%E5%90%91Hive%E5%AF%BC%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE。2. 建立一个作业,查询hive表,并将聚合数据写入一个hive表。(1)打开PDI,新建一个作业,如图1所示。图1(2)编辑'SQL'作业项,如图2所示。图2 说明:hive_cdh631是已经建好...

2020-06-04 10:20:05

Kettle与Hadoop(五)执行MapReduce

目录一、示例1——格式化原始web日志1. 准备文件与目录2. 建立一个用于Mapper的转换3. 建立一个调用MapReduce步骤的作业,使用mapper转换,仅运行map作业。4. 执行作业并验证输出二、示例2——生成聚合数据集1. 准备文件与目录2. 建立一个用于Mapper的转换3. 建立一个用于Reducer的转换4. 建立一个调用MapReduce步骤的作业,调用mapper和reducer转换。5. 执行作业并验证输出参考:一、示例1——格

2020-06-02 15:16:14

Kettle与Hadoop(四)导入导出Hadoop集群数据

目录一、向Hadoop集群导入数据(Hadoop copy files)1. 向HDFS导入数据2. 向Hive导入数据二、从Hadoop集群抽取数据1. 把数据从HDFS抽取到RDBMS2. 把数据从Hive抽取到RDBMS参考:一、向Hadoop集群导入数据(Hadoop copy files)1. 向HDFS导入数据从下面的地址下载web日志示例文件,解压缩后的weblogs_rebuild.txt文件放到/root/big_data目录下。http://wi

2020-06-01 14:14:59

Kettle与Hadoop(三)连接Hadoop

目录一、环境说明二、连接Hadoop集群三、连接Hive四、连接Impala五、后续(建立MySQL数据库连接) Kettle可以与Hadoop协同工作。让我们从简单的开始,本文介绍如何配置Kettle访问Hadoop集群(HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie等),以及Hive、Impala等数据库组件。所有操作都以操作系统的root用户执行。一、环境说明1. Hadoop 已经安装好4个节点的CDH 6.3.1,IP地...

2020-05-28 16:04:06

Kettle与Hadoop(二)Kettle安装配置

目录一、安装Java二、安装Kettle三、运行Kettle程序1. 安装Linux图形环境2. 安装配置VNC Server3. 在客户端使用vncviewer连接系统4. 执行spoon.sh四、给Spoon创建一个桌面快捷启动方式五、配置1. 配置文件和.kettle目录(1).spoonrc(2)jdbc.properties(3)kettle.properties(4)kettle.pwd(5)repositories.xml(6)s

2020-05-28 10:36:06

Kettle与Hadoop(一)Kettle简介

目录一、Kettle设计原则二、转换1. 步骤2. 转换的跳3. 并行4. 数据行5. 数据转换(1)Date和String的转换(2)Numeric和String的转换(3)其它转换三、作业1. 作业项2. 作业跳3. 多路径和回溯4. 并行执行5. 作业项结果四、转换或作业的元数据五、数据库连接1. 一般选项2. 特殊选项3. 关系数据库的力量4. 连接和事务5. 数据库集群六、工具七、资源库八、虚拟

2020-05-26 14:59:08

Kettle工具——Spoon、Kitchen、Pan、Carte

目录1. Spoon2. Kitchen和Pan(1)命令行参数(2)例子3. Carte Kettle里有不同的工具,用于ETL的不同阶段。主要工具如下:Spoon:图形化工具,用于快速设计和维护复杂的ETL工作流。 Kitchen:运行作业的命令行工具。 Pan:运行转换的命令行工具。 Carte:轻量级的(大概1MB)Web服务器,用来远程执行转换或作业,一个运行有Carte进程的机器可以作为从服务器,从服务器是Kettle集群的一部分。1. Spoo...

2020-05-25 10:39:42

Kettle数据库连接中的集群与分片

目录1. 在数据库连接中使用集群2. 创建数据库分区schemas3. 启用数据库分区4. 例子(1)将三个mysql实例的数据导入到另一个mysql实例(2)将一个mysql实例的数据分发到三个mysql实例(3)将三个mysql实例的数据导入到另三个mysql实例(4)将三个mysql实例的数据导入相同实例的不同表中 本文介绍Kettle 8.3中数据库分区的使用。1. 在数据库连接中使用集群 在Kettle的数据库连接对话框中,可...

2020-05-21 17:22:49

彻底搞清 Kettle 数据分发方式与多线程

Kettle转换中,各步骤之间行集(row set)的发送有分发和复制两种方式,本文讨论这两种方式的区别,以及它们与Kettle多线程的关系。我们用一个简单的例子辅助说明,Kettle版本为8.3。定义一个转换,以t1表作为输入,输出到表t2和t3。t1表中有1-10十个整数。当创建第二个跳(hop)时,会弹出一个警告窗口,如图1所示。图1 表输入步骤将向两个表输出步骤发送数据行,此时可以选择采用分发或复制两种方式之一,缺省为复制方式。分发方式执行后,t2、t3表的数...

2020-05-20 16:58:50

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