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隨著數(shù)據(jù)處理、分析和管理需求的不斷增長，導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫是大多數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)管理工作中的一個(gè)基本步驟。Kettle是一款開源的數(shù)據(jù)集成工具，可以輕松地將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中。本文將介紹如何使用Kettle工具導(dǎo)入數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)庫。
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1. 安裝Kettle
Kettle是一款開源的數(shù)據(jù)集成工具，可以在官方網(wǎng)站下載。具體安裝步驟如下：
1) 下載Kettle
2) 解壓Kettle文件
3) 進(jìn)入Kettle文件夾，找到最新的版本，打開文件夾
4) 運(yùn)行pdi-ce.sh或pdi.exe
2. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)之前的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
在導(dǎo)入數(shù)據(jù)之前，需要對準(zhǔn)備導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。以下是準(zhǔn)備工作的步驟：
1) 確定要導(dǎo)入數(shù)據(jù)的源數(shù)據(jù)。
2) 對源數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的處理和清洗，例如刪除不必要的列，修改列名、類型和格式等，以保證數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。
3) 將處理后的數(shù)據(jù)保存為CSV文件格式，以便在Kettle中導(dǎo)入。
3. 通過Kettle導(dǎo)入數(shù)據(jù)
經(jīng)過上述準(zhǔn)備步驟后，現(xiàn)在可以開始使用Kettle導(dǎo)入數(shù)據(jù)了。具體步驟如下：
1) 啟動(dòng)Kettle，并打開Transformation Designer。
2) 從左側(cè)的“Input”菜單中選擇“Text file input”，然后將CSV文件拖到頁面中。
3) 在“Text file input”對話框中，選擇要導(dǎo)入的文件，并設(shè)置分隔符、文本限定符、跳過行等參數(shù)。
4) 在左側(cè)的“Output”菜單中選擇“Table output”，將其拖到頁面中。
5) 在“Table output”對話框中，選擇要導(dǎo)入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫和表，并設(shè)置字段的映射和類型。
6) 從“Design”菜單中選擇“Run”，以運(yùn)行導(dǎo)入任務(wù)。
7) 在運(yùn)行日志中查看導(dǎo)入進(jìn)度和結(jié)果。
4. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)的問題和解決方案
在使用Kettle導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)，可能會遇到一些問題，以下是一些常見的問題和解決方案：
1) 數(shù)據(jù)導(dǎo)入失敗。
可能是由于數(shù)據(jù)源的格式或數(shù)據(jù)類型不對，字段映射錯(cuò)誤或數(shù)據(jù)庫連接錯(cuò)誤等原因。可以嘗試重新檢查數(shù)據(jù)源和映射關(guān)系，或檢查數(shù)據(jù)庫連接是否正確。
2) 數(shù)據(jù)導(dǎo)入速度慢。
可能是由于導(dǎo)入數(shù)據(jù)的數(shù)量過大，導(dǎo)致導(dǎo)入速度變慢?？梢試L試采用分批導(dǎo)入或優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能等措施。
3) 數(shù)據(jù)中存在重復(fù)或沖突。
可能是由于數(shù)據(jù)源中存在重復(fù)或沖突導(dǎo)致導(dǎo)入失敗?？梢試L試使用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)去重和更新等操作。
結(jié)論
本文介紹了如何使用Kettle工具輕松地將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中。雖然數(shù)據(jù)導(dǎo)入是一個(gè)繁瑣的過程，但是通過Kettle提供的數(shù)據(jù)集成工具，可以大大減少數(shù)據(jù)導(dǎo)入的時(shí)間和精力，從而提高企業(yè)數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。
相關(guān)問題拓展閱讀：
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kettle數(shù)據(jù)導(dǎo)出到另一個(gè)數(shù)據(jù)庫，必須先建表結(jié)構(gòu)嗎
kettle數(shù)據(jù)導(dǎo)出到另一個(gè)數(shù)據(jù)庫，不需要先建表結(jié)構(gòu)，導(dǎo)出方法為：
1、打開SQL Database Studio。
2、點(diǎn)擊展開數(shù)據(jù)庫連接和數(shù)據(jù)庫。
3、右擊要導(dǎo)出數(shù)據(jù)的表，然后選擇【export wizard】。
4、在【choose source】中選擇【database】，然后點(diǎn)擊【next】。
5、選擇目標(biāo)為database，然后點(diǎn)擊【next】。
6、此時(shí)顯示執(zhí)行結(jié)果。
7、打開目標(biāo)庫，可以看到最終導(dǎo)出數(shù)據(jù)。
需求：
1.你是否遇到了需要將mysql數(shù)據(jù)庫中的所有表與數(shù)據(jù)遷移到Oracle。
2.你是否還在使用kettle重復(fù)的畫著：表輸入-表輸出、創(chuàng)建表，而煩惱。
下面為你實(shí)現(xiàn)了一套通用的數(shù)據(jù)庫遷移流程。
技術(shù)引導(dǎo)：
實(shí)現(xiàn)之初，在kettle提供的例子中找到了一個(gè)類似的（samples\jobs\process all tables）。
通過相關(guān)改造，終于達(dá)到目標(biāo)。
實(shí)現(xiàn)過程解剖：
整套流程分為：2個(gè)job，4個(gè)trans。
使用到的Trans插件：表輸入、字段選擇、復(fù)制記錄到結(jié)果、從結(jié)果獲取記錄、設(shè)置變量、自定義java腳本、表輸出。
1.大job。
2.要遷移的源庫表名稱獲取，并設(shè)置到結(jié)果集，為下面的job使用。
3.配置子job為前面的每一條記錄（即每個(gè)表）執(zhí)行一次該子job
4.下面是子job。
5.獲取記錄中的表名稱，并設(shè)置為到變量。
6.讀取當(dāng)前表的結(jié)果信息，并在目標(biāo)庫中創(chuàng)建表（這個(gè)是難點(diǎn)）。
因?yàn)橹恍枰@取抓取要抽取表的結(jié)構(gòu)信息，故在sql后面加上 where 1=2。
下面代碼是創(chuàng)建目標(biāo)庫表。
Java代碼
public boolean processRow(StepMetaInterface i, StepDataInterface sdi) throws KettleException
{
// First, get a row from the default input hop
//
Object r = getRow();
org.pentaho.di.core.database.DatabaseMeta dbmeta = null;
java.util.List list = getTrans().getRepository().readDatabases();//3.x中獲取資源庫的所有數(shù)據(jù)庫連接信息用getDatabases();
if(list != null && !list.isEmpty())
{
for(int i=0;i0)
{
String sql = db.getDDL(tablename, data.inputRowMeta);//${TABLENAME}
db.execStatement(sql.replace(“;”, “”));
logBasic(sql);
}
}
catch(Exception e)
{
logError(“創(chuàng)建表出現(xiàn)異常”,e);
}finally{
db.disconnect();
}
}
return false;
}
7.表數(shù)據(jù)遷移。
8.差不多就行了，本人使用mysql到mysql、oracle的測試是沒有問題的不過在測試過程中，發(fā)現(xiàn)源表若存在有blob的表，會有問題，可能是由于表輸出沒有指定字段的原因，具體解決辦法，也沒有去多想，以后有時(shí)間在完善把。
上面的整套流程的是在kettle4.3下完成的，附件里面可下載完整流程。下載地址如下：
原文地址：
一般都是先建立結(jié)構(gòu)，再導(dǎo)入
kettle 導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于kettle 導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫,如何用Kettle輕松導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫,kettle數(shù)據(jù)導(dǎo)出到另一個(gè)數(shù)據(jù)庫，必須先建表結(jié)構(gòu)嗎的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
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