目录一DataX简介1.1DataX1.1.1DataX概览1.1.2DataX3.0框架设计1.1.3DataX3.0插件体系1.1.4DataX3.0六大核心优势1.2DataX-Web二DataX及DataX-Web部署2.1DataX安装2.1.1解压安装2.1.2验证安装可能遇到的问题：解决办法解决办法2.2DataX-Web安装2.2.1基础软件2.2.2打包安装2.2.3配置2.2.4验证安装2.2.5运行简单任务2.3增量同步2.3.1主键自增进行增量同步（MySQL->MySQL）可能遇到的问题：问题原因解决办法2.3.2时间自增进行增量同步（MySQL->MySQL）2.4
目录一DataX简介1.1DataX1.1.1DataX概览1.1.2DataX3.0框架设计1.1.3DataX3.0插件体系1.1.4DataX3.0六大核心优势1.2DataX-Web二DataX及DataX-Web部署2.1DataX安装2.1.1解压安装2.1.2验证安装可能遇到的问题：解决办法解决办法2.2DataX-Web安装2.2.1基础软件2.2.2打包安装2.2.3配置2.2.4验证安装2.2.5运行简单任务2.3增量同步2.3.1主键自增进行增量同步（MySQL->MySQL）可能遇到的问题：问题原因解决办法2.3.2时间自增进行增量同步（MySQL->MySQL）2.4
Kettle分页抽取全量数据,适用于大数据量初次全量抽取转换.后续可再增加作业和转换,根据动态时间范围增量抽取转换...这篇先说全量的. 完整流程作业图如下: (后续会拆解梳理每步流程) 主要步骤如下:有3步 第一步:把需要用到的源数据DB和目标数据DB连接准备好,没啥好说的;如下图 第二步:创建(获取源数据页数)转换: 主要获取源数据表中按5000条分页的页数.获取源表数据页数.ktr 第三步:创建(获取变量参数循环抽数)作业:主要把上个转换的分页参数传入,用来分页查询,然后输出到目标表中.获取变量参数循环抽数.kjb下面详细说一下每一步的配
背景最近在做数仓重构项目，遇到一些性能瓶颈，这里记录一下解决办法。随着业务数据每天都在增加，几年前开发的etl任务开始跑不动了。大表一般是通过增量的方式插入，但是修复bug或者每月/季度跑一次的情况需要跑全量，原来的etl任务可能需要跑几个小时，甚至出现超时失败的情况。因此需要优化，下面介绍一些优化方法。（项目是用kettle做的，如果使用其他开发工具，也可以参考下面的思路）1、配置数据库连接参数2、去掉临时表DDL的primarykey3、调整输出组件的数量4、暂时关闭索引优化方法1、配置数据库连接参数defaultFetchSize：5000useCursorFetch:true相当于告诉
背景最近在做数仓重构项目，遇到一些性能瓶颈，这里记录一下解决办法。随着业务数据每天都在增加，几年前开发的etl任务开始跑不动了。大表一般是通过增量的方式插入，但是修复bug或者每月/季度跑一次的情况需要跑全量，原来的etl任务可能需要跑几个小时，甚至出现超时失败的情况。因此需要优化，下面介绍一些优化方法。（项目是用kettle做的，如果使用其他开发工具，也可以参考下面的思路）1、配置数据库连接参数2、去掉临时表DDL的primarykey3、调整输出组件的数量4、暂时关闭索引优化方法1、配置数据库连接参数defaultFetchSize：5000useCursorFetch:true相当于告诉
Kettle作为数据治理工具，总是会涉及到数据的搬迁，在原始数据过大、种类过多时写入肯定会出现一些错误（缺少必填项、数据格式错误、主键冲突等等），那么Kettle如何解决？其实Kettle与我们自己写程序的思维不会有本质性的差别，因此我们常见的处理方式基本上都可以得到解决。基本上我们常规的解决办法：阻断执行、忽略错误继续执行、记录错误数据。1.阻断执行Kettle的默认执行方式，不做任何异常处理即为阻断执行逻辑，不做太多赘述。2.忽略错误继续执行当遇到写入错误时忽略错误记录，这里就出现了一个隐含要求（Kettle本身为保证执行效率多为批量数据入库，为了发现执行错误的记录只能一条条的入库了）：1
一、Kettle介绍在介绍Kettle前先了解下什么是ETL，ETL是Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程，对于企业或行业应用来说，经常会遇到各种异构数据的处理、转换、迁移等操作，这些操作有可能会面对大量的数据和繁琐的步骤，因此就萌生了一些ETL处理工具，市面上常见的ETL工具有很多，比如Sqoop、DataX、Kettle、Talend等，本篇文章就主要来介绍下Kettle工具。Kettle（水壶）是一款国外开源的ETL工具，现在已经更名为PDI，PentahoDataIntegration-Pentaho的缩写，由纯java编写，可以在Windo
前言：昨天我们讲了映射，映射可以帮我来将转换进行封装便于我们的重用，今天我们来讲解下JavaScript脚本，可以通过JavaScript脚本来处理一些复杂的转换问题。JavaScript脚本就是使用JavaScript语言通过代码编程来完成对数据流的操作。JS中有很多内置函数，可以在编写JS代码时查看。一、JavaScript脚本JavaScript脚本就是使用JavaScript语言通过代码编程来完成对数据流的操作。JS中有很多内置函数，可以在编写JS代码时查看。这个组件存在两种不同的模式：不兼容模式和兼容模式，不兼容模式：是默认的，也是推荐的兼容模式：兼容老版本的kettle这两种模式的
第1章Kettle概述1.1ETL简介ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。市面上常用的ETL工具有很多，比如Sqoop，DataX，Kettle，Talend等，作为一个大数据工程师，我们最好要掌握其中的两到三种，这里我们要学习的ETL工具是Kettle！1.2Kettle简介1.2.1Kettle是什么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，绿色无需安装，数据抽取
一、简述工作中需要利用kettle开源ETL工具将MySQL数据库中表数据同步到elasticsearch集群中。为此特记录一下操作方式，留作记录和学习。二、环境kettle工具：kettle9.2elasticsearch集群：7.11.1集群配置信息：集群名称：my-application集群节点：192.168.172.200(node-1)、192.168.172.201(node-2)、192.168.172.202(node-3)集群用户：elastic/admin#110数据库：MySQL8.0.29数据表：t_kdxx三、配置同步工程1、更新kettle中elasticsear
