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Kettle 怎样提高大量数据的抽取效率?
qq_32502337
2019-05-06 05:25:02
求教!
因为用kettle全量直接抽取超大数据量的数据花费时间太多,所以请教大神能用怎样的方法(分页?批处理抽取?)来提升抽取数据的效率,节省时间。
希望能有详细教程,谢谢!
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Kettle 怎样提高大量数据的抽取效率?
求教! 因为用kettle全量直接抽取超大数据量的数据花费时间太多,所以请教大神能用怎样的方法(分页?批处理抽取?)来提升抽取数据的效率,节省时间。 希望能有详细教程,谢谢!
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lidh5201314
2019-12-26
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并发,还有配置两边数据库的调优参数
大脸猫o
2019-06-12
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并发吧,是否可行呢
基于
Kettle
+Clickhouse+Superset构建实时大
数据
1、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,所以掌握一个ETL工具的使用,必不可少。
Kettle
作为ETL工具是非常强大和方便的。
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
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。
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。2、Clickhouse 是俄罗斯的“百度”Yandex公司在2016年开源的,一款针对大
数据
实时分析的高性能分布式
数据
库,与之对应的有hadoop生态hive,Vertica和百度出品的palo。这是战斗民族继nginx后,又开源的一款“核武器”。Hadoop 生态体系解决了大
数据
界的大部分问题,当然其也存在缺点。Hadoop 体系的最大短板在于
数据
处理时效性。基于 Hadoop 生态的
数据
处理场景大部分对时效要求不高,按照传统的做法一般是 T + 1 的
数据
时效。即 Trade + 1,
数据
产出在交易日 + 1 天。ClickHouse 的产生就是为了解决大
数据
量处理的时效性。独立于Hadoop生态圈。3、Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为
数据
分析提供了轻量级的
数据
查询和可视化方案。 Superset 的前端主要用到了 React 和 NVD3/D3,而后端则基于 Python 的 Flask 框架和 Pandas、SQLAlchemy 等依赖库,主要提供了这几方面的功能:01、集成
数据
查询功能,支持多种
数据
库,包括 MySQL、PostgresSQL、Oracle、SQL Server、SQLite、SparkSQL 等,并深度支持 Druid。02、通过 NVD3/D3 预定义了多种可视化图表,满足大部分的
数据
展示功能。如果还有其他需求,也可以自开发更多的图表类型,或者嵌入其他的 JavaScript 图表库(如 HighCharts、ECharts)。03、提供细粒度安全模型,可以在功能层面和
数据
层面进行访问控制。支持多种鉴权方式(如
数据
库、OpenID、LDAP、OAuth、REMOTE_USER 等)。 基于
Kettle
+Clickhouse+Superset构建亿级大
数据
实时分析平台课程将联合这三大开源工具,实现一个强大的实时分析平台。该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商
数据
的常见实战指标处理使用
kettle
等工具进行了详尽讲解,具体指标包括:流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析、团购分析。能承载海量
数据
的实时分析,
数据
分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。项目代码也是具有很高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术:开发工具为:IDEA
Kettle
ClickhouseSupersetBinlogCanalKafkaHbaseHadoopZookeeperFlinkSpringBootSpringCouldPythonAnconaMySQL等 课程亮点:1.与企业对接、真实工业界产品2.强大的ETL工具
Kettle
全流程讲解实现3.ClickHouse高性能列式存储
数据
库4.Superset现代化的企业级BI可视化5.
数据
库实时同步解决方案6.集成Flink实时
数据
转换解决方案7.主流微服务SpringBoot后端系统8.互联网大
数据
企业热门技术栈9.支持海量
数据
的实时分析10.支持全端实时
数据
分析11.全程代码实操,提供全部代码和资料12.提供答疑和提供企业技术方案咨询
kettle
实现较快速
数据
抽取
kettle
实现
数据
抽取
kettle
优化
抽取
数据
速度_
Kettle
中ETL的
效率
优化
背景
Kettle
是什么?
Kettle
是一款开源的ETL工具,目前由Pentaho公司在管理。该工具包含一个可视化界面,...ETL的主要功能
数据
抽取
从源
数据
源系统
抽取
目的
数据
源系统需要的
数据
;
数据
转换将从源
数据
源获取的
数据
按照业...
kettle
优化
抽取
数据
速度_
Kettle
性能优化
Kettle
性能优化是一个系统工程,不仅涉及工具本身的优化,更涉及ETL工具之外的诸多因素,比如,ETL要读取
数据
库,那么目标DMBS的性能,SQL语句,网络等相关因素都影响到执行
效率
。根据
Kettle
对
数据
ETL的过程性能调优...
kettle
提交
数据
量_
kettle
增量
抽取
数据
--高效
抽取
方式
加入了一个
数据
汇聚分析展示的项目,其中
数据
抽取
是一个很重要的环节,我接手之后发现
kettle
抽取
速度越来越慢,不知道是服务器不给力还是
数据
库压力太大什么原因,在线搜索了很多优化方案:1.调整JVM大小进行性能...
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